AI车辆识别算法,支持设定指定对象类别,如:人、常用动物(狗、猫、牛、马、老鼠...)、车辆(汽车、货车、巴士、三轮车、自行车、摩托车、电动摩托...),设置的对象出现则触发抓拍并产生预警事件。
算法功能特点:
采用深度学习方式,支持定制新的对象类别。
检测速度快,运算成本低
对设定的对象类别评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持设定低于对象宽度或高度阈值的自动排徐
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
本算法规则在视频内绘制区域,设置区域内车辆数量超过N时,产生车辆拥堵抓拍事件
算法功能特点:
支持识别对象如:人、车辆等
对设定的对象类别评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
采用人工智能机器视觉分析识别技术,深度学习算法对覆盖周界区域的监控视频图像中的运动对象进行识别,将设定对象进入设置区域时,产生预警并抓拍。
算法功能特点:
采用深度学习算法,针对各种行人、手、手套进行机器分类训练,识别率可达99.1%以上
支持上传中心管理平台选项
支持时间段布控
支持设定最小评分阈值设定,人、手、手套检测评分小于此阈值时被过滤掉。
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
采用人工智能机器视觉分析识别技术,深度学习算法对覆盖周界区域的监控视频图像中的运动对象进行识别,将行人进入设置区域时,产生预警并抓拍。
算法功能特点:
采用深度学习算法,针对各种货车、三轮车等车辆检测其违规载人行为,识别率可达99%以上
采用车辆拌线方式触发,触发后检测车辆上是否有人来确定是否触发抓拍事件
支持上传中心管理平台选项
支持时间段布控
支持设定最小评分阈值设定,车辆或人员检测评分小于此阈值时被过滤掉。
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
骑车载人检测算法采用AI人工智能机器视觉分析识别技术,通过采集路口网络视频摄像头的实时视频,使用AI算法检测骑车载人行为,同时检测骑车是否正确佩戴安全帽,并在现场发出语音提醒,从而促使人们做好安全骑车出行,进而养成习惯,为营造一个安全、有序的道路交通安全环境贡献一份力量。
算法功能特点:
检测速度快,运算成本低
对行人评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
采用人工智能机器视觉分析识别技术,深度学习算法对覆盖周界区域的监控视频图像中的运动对象进行识别,将行人进入设置区域时,产生预警并抓拍。实时抓拍预警并通知管理人员,管理人员及时引导误入对象或行人离开危险区域,防止事故发生。
算法功能特点:
支持识别对象如:人、车辆等
对设定的对象类别评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
采用人工智能机器视觉分析识别技术,通过网络摄像头采集实时视频进行解码后采用AI智能识别技术检测各类非业务车辆误入或行人误入,实时抓拍预警并通知管理人员,管理人员及时引导误入车辆或行人离开危险区域,防止大货车事故发生。
采用网络摄像头采集出入口视频,发现非货车车辆驶入设置区域时,产生预警并抓拍。
采用对象禁入报警,对于大车专用车道,凡小汽车进入、行人滞留、摩托车(含电动自行车)、自行车滞留,刚产生抓拍预警,在客户端朗读报警事件,提醒工作人员查看处置。
算法功能特点:
支持识别各式柜式货车、罐式货车、小汽车、渣土车、面包车,大巴车等,支持晚上识别,车灯强光下识别。识别率可达99.99%以上。
对设定的对象类别评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持设定低于车辆宽度或高度阈值的自动排徐
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
本烟火识别系统基于人工智能视频分析和深度学习技术,实现对监控区域内的烟和火进行识别、实时分析报警。
不依赖其他传感设备,直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别,无误报,无漏报。对烟雾和火焰实时分析报警,同时将报警信息快照和报警视频存入数据库,将报警信息及时推送给相关的管理人员。
算法功能特点:
检测速度快,运算成本低
对评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持设定低于宽度或高度阈值的检测对象自动排徐
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
基于人工智能算法的车辆碰撞检测方法,通过结合车辆历史驾驶行为特征,车辆行驶的地理特征,使得提取的特征更全面,同时通过人工智能算法构建多种模型,和实时的视频图像,根据图像框或者图像分析算法进行碰撞分析。
算法功能特点:
检测速度快,运算成本低
对评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)
车辆倾翻检测算法基于人工智能视频分析和深度学习技术,实现对监控区域内的车辆情况实时分析,同时通过人工智能算法构建多种模型进行倾翻分析,达到预警阈值出发抓拍并进行预警通知。
算法功能特点:
采用深度学习方式,支持定制新的对象类别。
检测速度快,运算成本低
对设定的对象类别评分未达到阈值的自动排除,去除误报
支持设定持续N秒后触发抓拍事件
支持手工绘制排除区
支持设定是否联动语音TTS播报(本地或网络语音模块)
支持设定是否联动开关量输出
支持设定多边形布控区,未设置布控区时,则全景布控
支持设定布控时间
支持设定是否联动录像(N秒)