车辆库结构化大数据分析系统


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基于计算机视觉和深度学习技术的车辆多维特征识别,实时分析卡扣电警图片,可对轿车、越野车、商务车、面包车等9大类10000余款智能识别,破解了假/套/无牌车目标锁定和轨迹追踪的难题。基于人工智能的车辆人员行为特征建模,智能辅助分析,布控预警。

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功能特点

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1.基于计算机视觉和深度学习技术的车辆多维特征识别: 

 实时分析卡扣电警图片,可对轿车、越野车、商务车、面包车等9大类10000余款智能识别,破解了假/套/无牌车目标锁定和轨迹追踪的难题。


2.基于人工智能的车辆人员行为特征建模,智能辅助分析,布控预警:

(1)实现了对车辆及加成人员特征的自动提取、分析、建模、存储;套/无牌车目标锁定和轨迹追踪的难题;

(2)采用CPU图形计算与分布式异构计算模式,毫秒级相应;

(3)与车管库、人员信息库关联,自动比对预警假套牌车、盗抢车、高危人员等18类目;02.png


3.建立号牌以外的第二个车辆身份标识,让搜车更快更容易:

(1)支持按品牌、型号、年款、颜色、行驶方向搜索;

(2)支持按轿车、越野车、商务车、面包车、皮卡车、小/大型货车、小/大型客车9种车辆类别搜索;

(3)支持车牌精确搜索和模糊搜索,支持无牌(遮牌、摘牌)车搜索

(4)支持多个时间段搜索、支持地图自定义划选区域搜索;

(5)支持一键上传卡口照片搜索,按车辆局部特征搜索;03.png

(6)支持按年检标志数量、吊坠、拜访物等自定义特征加时空搜索;


4.建立号牌以外的第二个车辆身份标识,让搜车更快更容易:04.jpg

(1)自定义碰撞——在案发地点区域对附近过车数据进行类案数据自定义碰撞对比;适用案类:团伙驾车流窜盗窃案;系列砸车玻璃盗窃案;盗窃货车燃油案;流窜盗割电缆案等等。


(2)同行车辆——已知A车在同行路段、同时时段尾随B车;适用案类:尾随取款人盗窃财务案;公共汽车扒窃案;多人驾车寻衅滋事案;团伙盗窃汽车案等等。


(3)初次入城和套牌车筛选——对初次进入该时空区域的套牌车进行高危预警。带来警务模式的创新:高危预警精确打击;由案后被动查缉;转为案前主动打击;提高路面查缉的针对性。




系统结构

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· 无需更换现有视频前端采集设备

· 无需集中存储 无需架设专网04.png

· 具备全市、全省过车轨迹联网查询基础


1.搜车:按车型搜车;按类别搜车;按车牌搜车;按照片搜车;按特征搜车;自定义特征搜车;实时预警;

2.大数据研判:初次入城;套牌车筛选;落脚点分析;自定义碰撞;隐匿车辆挖掘;过车统计;一车多牌;一牌多车;频繁过车;轨迹重现;遮挡面部检测;同行车辆;设备运维;预警模型;

3. 布控查缉:维稳布控;车牌精准布控;车牌模糊布控;车牌类别布控;车型布控布控单审核;布控信息查看;

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