人工智能时代 车型识别技术

人工智能时代 车型识别技术本站　　人工智能时代的来临大大提高了基于视频图像分析环节的相关工作效率，智能图像分析系统、智能数据分析决策系统的出现，正在逐步实现对部分人类工作内容的替代

　　人工智能时代的来临大大提高了基于视频图像分析环节的相关工作效率，智能图像分析系统、智能数据分析决策系统的出现，正在逐步实现对部分人类工作内容的替代。当前基于深度学习网络技术的应用，使视频图像分析下的车型识别技术较以前有了质的飞跃，而我们已经在这个领域深耕多年。

　　图像分析车型识别技术如今最常用的卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。基于CNN的视频结构化算法是一种视频内容信息提取的技术，通过时空分割、特征提取、目标识别等技术手段，实现对视频图像内容的文本结构化解析。从数据处理的流程看，视频结构化技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的语义化信息。

　　通过这种将视频图像进行结构化分析的手段，可以高效准确地对场景中的人、车、物进行检出识别，实现将其与环境背景分离。这样，通过对摄像机拍摄画面的结构化分析，就能得到前方场景中的目标数量、对应的目标位置信息及可用数据。

　　通过人工智能分析，可将场景中的车辆进行检出并对其进行特征提取，在白天光照正常、夜间补光正常的情况下，我们的车辆识别模块能够对车辆的类型、品牌型号年款、车牌信息、车身颜色、车窗标识物、违法驾驶行为等进行准确识别，我们对车辆各项特征的识别准确率高达95%以上。其中车辆类型识别项大车，货车，轿车等;车辆品牌型号识别中，车头可识别超过5500种型号、车尾可识别超过3500种;更能对特种车，诸如渣土车、危化品运输车辆、挂车、吊车等进行有效识别。

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