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可自主学习的城市交通智能监控摄像头系统研究

发布时间: 2021-12-28
截止日期:2021-12-31

预算 双方协商

基本信息

地区： 江西省 南昌市 市辖区

需求方： 江西***公司

行业领域

新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业

需求描述

传统的视频目标检测、跟踪系统需要人工采集、标注大量的学习样本，尤其多视角目标检测系统，需准备不同视角下，不同目标姿态的训练样本集。本需求如下：

实现一种完全自主学习的目标检测跟踪系统。首先，针对单一监控场景，通过鼠标等人机交互设备，在视频第一帧框选待检测目标，启动全自主在线学习过程，逐渐提高目标检测精度，经过3-5个小时的自主学习，获得针对该场景的专用目标检测跟踪系统。

模拟人类视觉系统的自学能力，整个学习过程主要由系统自主完成，无需人工采集、标注训练样本，因此，易于扩展到其它监控场景，使每个监控场景通过一次鼠标框选都形成自己专用的系统，实现不同监控环境下，不同成像条件下都有较好的检测跟踪效果。

可用于交通道路、车站、机场等复杂监控场景，形成一种多视角、大面积、高精度的新型监控综合信息处理系统。以交通应用为例，该系统以道路监控摄像头为视频感知节点嵌入自主学习的智能算法，使其模拟人类视觉系统自主学习不同监控环境及成像条件的目标变化，提高车辆等特定目标检测跟踪精度。从而自动完成违法及事故图像的抓拍取证工作，大范围交通场景分析、识别以及交通状态的分析、预测工作。算法已经移植到嵌入式系统中，可以和摄像头连接，进行实时的视频学习。可在不同的监控环境中自主构建针对各类目标的检测跟踪系统，方便进行各类突发事件的预警，保障公共安全。同时也适合进行各类交通事件的检测，规范驾驶员的驾车行为。