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研究和发展

车辆检测

背景

随着物联网社会的到来,使用网络摄像机正在迅速蔓延,并配以视频图像传感器的分辨率的增加,数据流量在网络上爆炸式增长的预期。对于来自个体摄像机获得高清晰度图像的高级用途中,必须不处理在云中的所有数据,但在网络和聚合所需的信息的边缘进行处理。yb直播app因此,OKI正在开发一种人工智能的技术优势,结合嵌入式图像识别和先进的深度学习技术,实现高速,高环保性轻量级计算从覆盖宽路高清图像(4K / 8K分辨率)检测车辆和人员区域。

特征

OKI形成了独特的“高频叠加深度学习”的技术,它结合了频域表示和输入图像的亮度强度表示。其结果是,有可能实现轻量化和精确的模型。OKI的车型,即使在恶劣天气,如雨雪天气表现良好。
高频叠加深度学习具有以下特点。

  • 频率分析来自输入数据的噪声去除,由此提高了对不利的天气条件的抗性。
  • 高识别精度被保持,即使输入数据的大小被减小为快速处理。

当这种技术应用到车辆识别任务,各种气候条件下的识别精度从98.0%提高到99.8%,处理速度增加16倍,并且存储器大小减少到1/10(* 1)。该技术还可以应用于物体检测任务,并改进车辆和人体检测的业绩预期。

  • * 1绩效考核结果对OKI自己的数据进行的。

高频叠加深度学习

Conventional Deep Learning  Image(top) and Frequency Superposition Deep Learning  Image(bottom)

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