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深度学习SIMT运动轨迹追踪

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最后更新: 2018-10-31 13:39
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 随着城市化的进程发展,机动车和驾驶人员数量急剧增加。拥挤路段频发的交通事故,成为了危害人们日常生活和财产安全的一个严重问题。道路监控和流量监测成为了现代交通基础设施必不可少的投入。因此智能交通监控系统需要作为改善道路交通状况的重要目标。对于交通流量监测和交通违规的研究是关于城市交通安全分析的一项重要关键技术,对解决道路交通安全问题有着重要的作用。在交通流量监测和交通违规研究领域,包括了行人,车辆运动物体识别,运动物体追踪,违规驾驶等行为监测。传统的轨迹追踪方式需要预先指定特定目标,并且在遇到目标被遮掩,不同视角下的目标和不同光照背景下的目标不能准确追踪轨迹。

    SIMT运动轨迹追踪是创视睿科技综合管理平台自主研发的智慧化管理模块。深度融合了人工智能、深度学习等前沿技术,可分类记录轨迹到录像视频中;可按物体的分类、车辆等搜索运动轨迹。在雨雪天气、大风、酷热等极端天气下依然可正常使用,正常天气下准确率可以到达95%,极端天气下的准确率也接近90%,应用在重点安保单位、重点安保监控地区(火车站、汽车站、机场、博物馆等)、政企事业单位园区及工作场所、教育行业。

我们一起来看下SIMT运动轨迹追踪的特点:

自动记录场景内的运动轨迹跟踪,单镜头识别多人体行为,同时识别预警,系统可通过自学习自动排除非人因素的干扰,使用该功能可以扩展出多种防控机制;周界报警,边界防控,重点区域防控等。


深度学习SIMT运动轨迹追踪
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