基于车辆大数据的二次识别系统的设计与实现

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随着图像处理、大数据技术的进步以及高性能计算能力的提高,以车辆基础信息识别、车辆行为识别、车辆布控与缉查为代表的车辆识别系统在智慧交通中扮演着重要的角色。随着目前抓拍的数据量越来越大,相关部门对细节识别的需求越来越多,目前以车牌识别为特点的一次识别渐渐不能满足需要,以细节识别为特点的二次识别技术逐渐被业界关注,并展开研究,有效进行车辆的二次识别已成为业内亟需解决的问题。本文借鉴了人脸识别、车牌识别等传统图像识别技术,通过GPU集群和深度学习等技术进行关联分析、数据挖掘,实现车辆图片细节信息的识别,并在车辆大数据技术的基础上完成了二次识别系统的设计。具体工作如下:1、利用车辆大数据技术,对车辆抓拍的图像进行分析处理,对涉及车辆的相关数据进行采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析。其中数据来源主要是与全国各地公安局合作成立的实验局提供的数据,数据量在十亿级别(日均过车百万),时间跨度为12个月。2、车辆信息的二次识别。对车辆大数据平台输出的数据进行二次识别,包括车型分析、车辆外观特征分析、车体颜色分析、车牌分析等。3、基于二次识别的结果,设计相关数据接口,一方面直接输出用于交警和交管部门等直接使用部门,另一方面将相关数据和二次识别的结果推送给刑警等其他警种部门使用。对每个模块和系统角度都提出了功能、性能测试方案。在实际场景下,本文对本方案进行功能测试和性能验证。测试结果表明本方案在各种场景下,大部分指标均能取得95%的识别准确率,有些关键指标(如车牌号码和颜色)甚至能达到99%以上。这一工作减少了涉车案件的人力投入,提升了办案效率。
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