智慧停车
项目背景:智慧停车跃升为国家战略,解决道路侧停车管理难的问题。
关键技术:车辆检测、跟踪、识别、分类,车牌识别算法,停车业务处理逻辑。
数据集 : 基于高位视频的海量数据:车辆、车牌等图像信息。
算法实现:
边缘端基于 nvidia-nx 硬件开发,所涉及的车辆检测、跟踪模型,车牌检测、识别模型均采用轻
量化设计思路、应用模型压缩技术、包括剪枝、蒸馏、量化。配合指定区域检测业务处理逻辑,
主要策略为平衡算法误报和漏报,由于边缘端计算资源有限,故边缘端侧重改善算法漏报,服
务端改善算法误报。
服务端算法包括车辆分类、识别以及相识度判别模型改善算法误报。通过秒图功能及泊位管理
功能进一步改善算法漏报行为进而达到比较好的效果。
项目成果:8 路 400 万视频流 12-13fps,泊位订单准确率 91%以上,配合 AI 值守功能可达到 95%以上。
硬件设备:Jetson Xavier NX,2080Ti