車輛全特征結(jié)構(gòu)化識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)人工智能砾莱、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺胰丁、模式識(shí)別等相關(guān)技術(shù)的綜合應(yīng)用随橘。目前涉車涉駕案件的快速增長(zhǎng)，以及智能交通锦庸、智慧城市應(yīng)用的不斷加深机蔗，業(yè)界迫切希望提取更多元的車輛信息，除車牌號(hào)碼外甘萧，還需要車輛的廠牌萝嘁、車身顏色、車輛品牌扬卷、車輛類型牙言、車輛特征物等，支持基于車輛外觀特征的快速檢索怪得，如：年檢標(biāo)咱枉、掛飾卑硫、紙巾盒、遮陽(yáng)板等蚕断。這些特征在刑事案件偵查欢伏、交通事故處理、交通肇事逃逸亿乳、違章車輛自動(dòng)記錄等領(lǐng)域具有廣泛而迫切的應(yīng)用需求硝拧。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)途徑
車輛全特征識(shí)別技術(shù)分為多個(gè)環(huán)節(jié)，通過(guò)對(duì)攝像機(jī)采集的圖像進(jìn)行去噪葛假、增強(qiáng)障陶、車標(biāo)定位、特征提取桐款、識(shí)別等分析完成咸这。為了得到較高的識(shí)別率夷恍，要求每一個(gè)處理步驟要有很高的準(zhǔn)確率魔眨，而實(shí)際背景復(fù)雜，四季酿雪、晝夜遏暴、晴雨等不同情況的光照以及車輛運(yùn)動(dòng)速度的快慢等直接影響車輛圖像的成像環(huán)節(jié)，造成車輛圖像顏色失真指黎、車身及車標(biāo)區(qū)域灰度不均勻朋凉、邊緣模糊、粘連等問(wèn)題醋安，增加了處理難度杂彭；反光、逆光吓揪、夜晚光照不足亲怠、樹蔭、車身顏色顯著區(qū)域分布位置不同等情況又增加車身顏色識(shí)別難度柠辞；再加上車輛類別繁多以及車身本身的污損团秽、遮擋、模糊叭首，也為進(jìn)一步提高識(shí)別率帶來(lái)諸多困難习勤。
北京明景科技在行業(yè)里深耕多年，掌握了大量的實(shí)際數(shù)據(jù)與豐富的算法經(jīng)驗(yàn)焙格，針對(duì)諸多問(wèn)題图毕，公司綜合采用了國(guó)際先進(jìn)的人工智能、計(jì)算機(jī)視覺眷唉、圖像處理予颤、模式識(shí)別损肛、大數(shù)據(jù)訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)等等技術(shù)來(lái)荣瑟，通過(guò)從視頻流治拿、圖片流中檢測(cè)車輛、車頭區(qū)域的定位笆焰、變形和傾斜校正劫谅、去除運(yùn)動(dòng)和成像造成的模糊、車輛特征的定位和識(shí)別嚷掠、海量特征的選取和決策等多個(gè)環(huán)節(jié)來(lái)實(shí)現(xiàn)捏检。
1.百萬(wàn)級(jí)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，特征提取更豐富
在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中不皆，公司開發(fā)應(yīng)用了當(dāng)今國(guó)際上最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)贯城，并通過(guò)超百萬(wàn)的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，大量實(shí)地?cái)?shù)據(jù)的系統(tǒng)調(diào)整和測(cè)試霹娄，還采集了描述車頭能犯、車燈、散熱格柵等各個(gè)部分的外形輪廓犬耻、相對(duì)位置踩晶、顏色、紋理等多種特征枕磁，組成了海量的輔助分類信息渡蜻，與廠牌型號(hào)識(shí)別的結(jié)果一起最終通過(guò)可在線學(xué)習(xí)的特征決策模塊，得到綜合可信度評(píng)價(jià)计济，從而得到最終的識(shí)別結(jié)果茸苇。
2.深度學(xué)習(xí)算法，提高數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性
浩瀚如海的大數(shù)據(jù)沦寂，結(jié)構(gòu)復(fù)雜学密，種類繁多，單純依靠人力定義的過(guò)程無(wú)法處理這海量數(shù)據(jù)凑队。于是我們采用基于模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能算法则果，讓機(jī)器從海量數(shù)據(jù)當(dāng)中自我學(xué)。深度學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì)漩氨，就是通過(guò)構(gòu)建具有很多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)西壮，來(lái)學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性叫惊。我們通過(guò)利用大數(shù)據(jù)來(lái)深度學(xué)習(xí)各類信息款青、特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)的豐富內(nèi)在信息霍狰。從而得出更多元更精準(zhǔn)的廠牌型號(hào)及其他信息抡草。
3.并行計(jì)算饰及，使算法不斷優(yōu)化
系統(tǒng)還通過(guò)利用北京明景科技強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，極大的加快了計(jì)算速度和數(shù)據(jù)處理速度康震，使算法不斷優(yōu)化燎含，目前廠牌識(shí)別種類已達(dá)2000多種。常規(guī)情況下腿短，識(shí)別率在98.5%以上屏箍，識(shí)別車身顏色包括黑白灰紅等十余種。在樣本大數(shù)據(jù)不斷增加的同時(shí)橘忱，通過(guò)模型訓(xùn)練及深度學(xué)習(xí)赴魁，指標(biāo)將不斷提升。
車輛全特征信息結(jié)構(gòu)化識(shí)別為涉案車輛的有效監(jiān)測(cè)提供了有力的手段钝诚，為保障人民人身安全和打擊違法犯罪行為提供了有效的工具颖御。在大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)背景下，車輛全特征信息結(jié)構(gòu)化識(shí)別技術(shù)性能未來(lái)將不斷提升凝颇，并將推動(dòng)智慧城市潘拱、智能交通向更加精準(zhǔn)、高效發(fā)展祈噪，使我們的生活更加智能泽铛、高效、便捷辑鲤。
