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文档简介

视频图像识别能力介绍视频图像识别–人人流量统计场景介绍：固定摄像头下，室内区域或小场景人数统计，同时可显示人员行动轨迹；Frame：视频桢数；Num：当前视图内人个数；行业应用：安防行业，人员密集度监测等；视频图像识别–人人脸检测关键点：脸部轮廓、眼睛、嘴巴鼻子、眉毛；异常行为：左顾右盼：是否有左右转头的行为疲劳驾驶：是否有闭眼、打哈欠等行为指标介绍：Pitch：前倾后仰Roll：摇头晃脑Yaw：左顾右盼Fps：桢数Drowsinese：疲劳次数Eyefalsecount：闭眼次数Mouthfalsecount：打哈欠次数行业应用：驾驶人员危险行为监控人脸特征检测摄像头要求：最远距离不能超过1.8m（6mm焦距）视频图像识别–车道路车辆识别识别类型：汽车（car）、摩托车（motor）、自行车（bike）、公交车（bus）交并比IOU：IOU值定位为两个矩形框面积的交集和并集的比值IOU=A∩B/A∪B视频图像识别–车智能交通感知-交通流检测车辆检测与追踪车道车辆数计算车速实时估计拥堵系数估计视频图像识别–车智能交通感知-事故检测目标：检测某桢是否有事故碰撞识别类型：人车碰撞车车碰撞车与静止障碍物碰撞视频图像识别–路道路设施识别识别种类：交通信号灯水码施工牌锥桶禁入标志限速标志（10/20/30/40/50）解除限速标志警示三角架应用场景：自动驾驶，道路危险预警视频图像识别–全场景语义分割分割对象：可行驶路面前方车辆路边建筑物、植物、标志标牌应用场景：自动驾驶非机动车执法非机动车辆识别二轮电动车三轮电动车外卖车辆违法行为识别不带头盔载人逆行数据准备数据标注模型训练场景定义非机动车执法公开数据集；自行采集数据；定制标注规则；培养标注团队；进行图片标注；类别功能实现路径目标检测是否佩戴头盔两个目标检测模型级联第一级：大目标检测模型，主要检测2轮电动车、2轮带伞电动车、3轮电动车、机动车等第二级：针对2轮电动车、3轮电动车，主要检测头部，判断是否带头盔；同时检测是否有车牌及车牌号内容是否载人是否安装遮阳伞是否有车牌车牌内容识别轨迹跟踪逆行第一步：通过目标检测获取目标，

通过跟踪算法得到目标轨迹。第二步：通过轨迹及方向判定是否逆行，是否不按车道行驶不按车道行驶闯红灯红绿灯状态识别：接入红绿灯状态信息或通过红绿灯模型检测红绿灯状态,；闯红灯判断：在红灯时刻标记所有越过停止线的目标,在红灯持续时间内,根据轨迹判定是否越过路口对面停止线超速标定摄像头内外参数,

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