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基于深度學習的車輛與行人檢測

項目簡介:

    應用范圍:該成果可廣泛應用于智能視頻監控、安防、智能交通領域中的車流量統計、停車位占用監測足彩外围平台-首页足彩外围平台-首页、人流量統計等,也可用于自動駕駛中的車輛與行人的輔助檢測。

主要性能1、理想工況下檢測率不低于95%;2足彩外围平台-首页、在存在GPU加速的情況下圖像單幀處理時間300ms-1000ms;3足彩外围平台-首页、在光照不足時需使用光源補光。

市場前景:適用于各種自動安防、智能交通、自動駕駛等領域,應用前景廣闊。

  

技術特點:

成果成熟度:已達到現場應用水平。

創新性:使用創新的深度學習模型提升了目標檢測率足彩外围平台-首页。  

 

投入與經濟效益:

產業化金額測算:系統集成、測試等樣機研發費用約50萬元。

產業化目標及與其經濟效益:系統所采用技術可在智能安防、智能交通、自動駕駛領域全面推廣足彩外围平台-首页,單個應用領域預估經濟效益均在1000萬元以上。

支撐與保障:

技術團隊:該成果的技術支撐與后續改進依托于哈爾濱工程大學信息與通信工程學院機器視覺與智能控制實驗室,實驗室擁有教授、副教授及各類在讀博士、碩士20余人,具備較強的技術研發實力。

    實施案例:中石油加油站車位占用自動監測與擁堵分析系統,已開始推廣應用。

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