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成果簡(jiǎn)介
該系統(tǒng)具有人臉檢測(cè)、識(shí)別，車(chē)輛識(shí)別，軌跡跟蹤，年齡、性別識(shí)別，本地信息管理，可視化數(shù)據(jù)庫(kù)管理等功能。
本系統(tǒng)考慮了實(shí)際應(yīng)用中的特殊情況，如視頻數(shù)據(jù)易受到天氣、成像設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、目標(biāo)姿態(tài)的影響等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，如利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造融合算法，利用該算法解決由于光線(xiàn)不足導(dǎo)致的欠曝光的問(wèn)題。
通過(guò)在海量真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，降低小臉、化妝、遮擋、側(cè)臉對(duì)人臉檢測(cè)與識(shí)別的影響。該成果既可融入天網(wǎng)工程，助力智慧城市建設(shè)；又可以構(gòu)建家庭私人監(jiān)控系統(tǒng)，提高安防效果。
人臉檢測(cè)與識(shí)別，車(chē)輛的檢測(cè)與識(shí)別雖然經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)積累了一定的科研成果，但是這些成果多數(shù)只是在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。現(xiàn)實(shí)環(huán)境較為復(fù)雜，視頻數(shù)據(jù)易受到光線(xiàn)、拍攝角度、目標(biāo)形態(tài)等因素的影響。所以，現(xiàn)有的科研成果在實(shí)際數(shù)據(jù)上的識(shí)別率均較低。
本成果采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ)，通過(guò)海量的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，能夠在一定程度上提高了識(shí)別率。同時(shí)，為了降低客觀環(huán)境對(duì)視頻數(shù)據(jù)的干擾，本成果前期進(jìn)行了預(yù)處理，如采用圖像融合技術(shù)對(duì)欠曝光圖像進(jìn)行校正，提高圖像清晰度，便于后期對(duì)圖像進(jìn)行處理。
成果成熟度：中試
應(yīng)用領(lǐng)域及市場(chǎng)前景
本項(xiàng)目可融入天網(wǎng)工程中，在人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、軌跡跟蹤等方面提供支撐。本成果以深度學(xué)習(xí)為模型，通過(guò)海量真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠有效解決小臉、光照不均勻、噪聲、遮擋對(duì)于識(shí)別產(chǎn)生的影響，漏檢率和誤檢率均小于5%。與傳統(tǒng)的檢測(cè)、識(shí)別算法相比具有較大的提升。該技術(shù)是失蹤人口尋找、目標(biāo)車(chē)輛跟蹤、人員密度統(tǒng)計(jì)等具有重要輔助手段。
此外，本成果還可應(yīng)用于個(gè)人視頻處理系統(tǒng)，如判斷訪(fǎng)客是否為熟人或者陌生人，實(shí)時(shí)捕捉、記錄在周?chē)顒?dòng)的人員等。所以，本項(xiàng)目基本滿(mǎn)足了社會(huì)對(duì)于視頻智能處理的基本需求。
合作方式：其他
