日期:2016-10-09 15:31
早期建设的卡口系统，智能分析能力弱，图片质量以及车牌识别准确率较低，经常要根据品牌型号颜色等车辆自身固有信息，从海量过车图片或视频中，人工查找目标车辆，由于一线警力有限、劳动强度大、车型种类多、光线角度不确定等因素，无法保证查找的准确性和时效性，特别是突发紧急事件，经常贻误最佳处理时机。通过使用车辆深度学习系统，对前端卡口或简易卡口获取的过车图片进行特征结构化分析识别，充分挖掘海量的卡口过车图片中有价值信息，不但可以提高车牌车型的准确率，而且增加了车辆特征的识别信息，实现了车辆子品牌、车身颜色、