人工智能下的车型识别是如何实现的

人工智能时代的来临大大提高了基于视频图像分析环节的相关工作效率，智能图像分析系统、智能数据分析决策系统的出现，正在逐步实现对部分人类工作内容的替代。当前基于深度学习网络技术的应用，使视频图像分析下的车型识别技术较以前有了质的飞跃。

图像分析车型识别技术如今常用的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。基于CNN的视频结构化算法是一种视频内容信息提取的技术，通过时空分割、特征提取、目标识别等技术手段，实现对视频图像内容的文本结构化解析。从数据处理的流程看，视频结构化技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的语义化信息。

通过这种将视频图像进行结构化分析的手段，可以准确地对场景中的人、车、物进行检出识别，实现将其与环境背景分离。这样，通过对摄像机拍摄画面的结构化分析，就能得到前方场景中的目标数量、对应的目标位置信息及其它可用数据。

通过人工智能分析，可将场景中的车辆进行检出并对其进行特征提取，在白天光照正常、夜间补光正常的情况下，我们的车辆识别模块能够对车辆的类型、品牌型号年款、车牌信息、车身颜色、车窗标识物、违法驾驶行为等进行准确识别，我们对车辆各项特征的识别准确率高达95%以上。其中车辆类型识别项可识别21类车型，比国标要求的9大类车辆类型更加细致；车辆品牌型号识别中，车头可识别超过5500种型号、车尾可识别超过3500种；更能对特种车，诸如渣土车、危化品运输车辆、挂车、吊车等进行有效识别。同时支持对车辆的任意角度识别，支持车辆目标重认证及轨迹跟踪等。

车牌识别停车管理系统主要优点：

1、小成本-无需增加传统刷卡系统的耗材成本，最少人力资源成本

2、车牌自动识别：自动识别进出车辆，打造智能车辆管理系统

3、自动控制-系统无需人工干预，智能化管理控制，减少人为漏洞

4、管理灵活-车辆进出数据记录详尽，灵活统计各种数据报表

5、视频共享-车牌识别高清相机的视频源与监控中心共用，节省额外投入

车牌识别停车管理系统功能

1、不停车快速入场

入口无需发卡发票，出口无需验卡，验票。并且可做到入口无人管理，无障碍通行。既可节省卡或票的成本支出，也可相应节省人员开支。

2、车牌自动识别

车牌识别系统将出入库车辆的车牌号码作为车辆管理的凭证，自动采集出入库车辆的前部特征图像，自动识别车牌号码并记录车辆的前部全景图像，作为停车管理、安全认证的原始数据，并以车牌号码作为数据标识进行信息数据管理。