研究方向


视觉智能技术研究中心将立足新一代信息技术,以人工智能、计算机视觉技术为研究内容,以多场景AI服务为抓手,以多行业应用场景高效智能可视化行业服务为目标,融合传感层、传输层以及处理层的多维深度人工智能系统,综合基于本地云和互联网云的不同应用场景需求,有效优化人工智能基础算法、软硬件支撑体系和应用系统集成及产品开发,为特定行业及市场提供全方位技术服务、场景化系统服务。目前,研究中心主要承担的研究项目如下:

领域一 车载AI系列装备

通过易拆装单兵模式,安装在两轮车尾部,搭配补光灯,可穿行于大街小巷、人行道、车库等场地,适应城市不同路况,实时、大角度快速采集各类车辆图片,同步分析各种车牌类型、颜色、号码,配合定位信息,实时上传数据中心,从而获取到各类车辆的驻车信息。主要实现:支持车牌识别;倾角15度的车牌抓取和识别;夜间汽车抓取和识别准确率达98%以上;摩托车和地方电动车牌夜间抓取和识别准确率达97%以上;支持车辆颜色、车辆类型识别;支持车辆照片抓拍;抓取距离≤5米;采集速度<30公里/时最佳;支持布控车辆主动发现预警,支持套牌车分析识别。

领域二 校园安全预警及特情分析

通过对校园现有监控等设备的升级和优化集成,增强其智慧分析能力,通过监控视频中有效场景、关键帧提取,借助图形图像识别分析技术提取热点信息、识别常见不安全行为及不安全物品,上传到数据中心进行分类有效鉴别,然后根据场景不安全等级进行预警。主要实现:从监控视频中提取有效场景;场景有效帧提取不低于2m;不安全行为识别准确率达90%以上;不安全物品识别准确率达90%以上;支持物品识别和场景拓展及更新;支持关键区域照片抓拍;抓取距离≤5米;采支持布控场景识别并主动发现预警。

领域三 区域环境内节能环保

针对校园内节能环保等要求,有效管控特定区域内,如校园、农业种植等环境监控,有效管控电网、水网、通信网络的智能化管理。通过建立特定物品、仪表、场景(空气湿度、土壤湿度、CO2、光照等环境信息)的特征信息库,实现对区域内监控对象的智能管控,如:区域内垃圾堆积监控、教室、实训场所用节能及用电安全监控等,设计和研发带有模式识别、智能分析和异常预警等功能的专有设备。

 





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