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OpenVINO™工具套件应用案例之停车场监控系统

更新时间:2020-04-19

  该运用案例通过安设正在泊车场收支口上方的摄像头逮捕画面,然后通过深度神经搜集(基于针对车辆识别实行锻炼和优化的卷积神经搜集即CNN,一种常用于图像处罚的深度神经搜集)对逮捕到的车辆实行识别。通过CNN识别搜捕帧中的车辆,并凭据车辆轮廓的最小外接矩形估计出车辆质心坐标。因为视频检测频仍,再加上车辆行驶怠缓,可将此坐标行为车辆的肇端场所并存储下来。当逮捕到新帧并检测到车辆时,将上一个质心与新质心实行比拟,以此决断车辆行驶宗旨,进而确定车辆是进入如故摆脱泊车场。

  正在本运用案例中,咱们将寻求一个深度进修案例:凭据行驶宗旨跟踪车辆,并决断车辆是进入如故摆脱泊车场。

  图2是CNN使命时的截屏。图中绿色个人显示的是车辆质心场所坐标(用于实行跟踪和比拟)。

  近年来,跟着物联网(IoT)等技能的发展,数码摄像头正在视频监控周围正饰演着越来越要紧的脚色。据统计,2016年环球约有3.5亿台监控摄像头,而亚洲简直占环球总量的65%。

  视频监控摄像头正在逮捕到动态画面时,不光可能被动地录制视频,还可能凭据视频实行及时剖判。正在本文中,咱们将讨论何如借助于英特尔®的OpenVino™用具套件对泊车场实行监控,并凭据进出车辆数主动决断泊车场内是否再有可用车位。

  图2:泊车场监控屏幕用绿色圆圈来标识车辆质心坐标,来决断车辆是进入如故摆脱泊车场(开头:英特尔)

  图1:泊车场车辆跟踪流水线图讲明了此运用何如使用OpenVino™用具套件通过逮捕到的画面检测车辆,估计车辆质心坐标(被检测车辆的转移间隔)以确定车辆的进原由境

  图1列出的是泊车场车辆跟踪流水线图。咱们将通过此图精确先容一下该深度进修运用的使命道理。

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