工程车识别AI视觉算法方案

发布时间 2023-11-10 11:28:10作者: papering

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工程车识别AI视觉算法方案

工程车识别算法主要用于城市道路、建筑工地等有禁止驶入渣土车地区的场景。常见的工程车有:吊车、泥灌车、渣土车(泥头车)、推土机、挖掘机、压路机、油罐车。算法在目标区域实时监测工程车,当识别到识别区域有工程车驶入时立即报警,可将事件上报到第三方管理平台。

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算法规格

 

应用场景

建筑工地、城市道路等

识别环境要求

室外或室内环境下;支持白天和夜间环境

识别内容

吊车、泥灌车、渣土车(泥头车)、推土机、挖掘机、压路机、油罐车

光照要求

90lux≤照度≤1200lux

彩色要求

彩色可见光

像素要求

目标尺度比例应大于1/20。即1080p的摄像机,目标尺度最小应为1080/20=54像素

成像分辨率

建议1080P或以上

遮挡粘连

目标遮挡<30%

场景复杂度

监控画面中,无障碍物遮挡目标

摄像机部署要求

监控画面尽量正对监控区域(上下偏转>10°,左右偏转<10°)

架设高度2-3.5m

俯视角度10°

监控画面宽度≤4m

识别准确率

≥90%

响应时间

算法本身实时响应,延迟在毫秒级;整体延迟取决于视频流和网络延迟;

迭代优化

支持针对具体部署场景进行快速深度优化

推理平台功能

1.多分屏实时监控;

2.摄像头管理,rtsp视频接入;

3.多媒体库:数据推流与管理;

4.算法应用:管理及调参优化,划ROI;

5.任务管理:对创建的任务进行视频/图片推理,预览效果;

6.事件查看:告警事件查看及第三方平台上报,事件回传训练平台。

瑞芯微1126芯片

规格:四核 ARM Cortex-A7 and RISC-V MCU;

2.0Tops NPU,14M ISP with 3帧 HDR;

支持3个摄像头同时输入;

操作系统要求:linux/armv7

docker版本要求:>=18.06


 

02

算法识别样例

 

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吊车

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泥灌车

 

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渣土车(泥头车)

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推土机

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挖掘机

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压路机

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油罐车

 

 

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软硬件架构

 

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