车牌识别
案例介绍
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
车牌识别
案例介绍
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
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