Page 154 - 安防19年3月刊_正刊
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C 前沿技术
Cutting-edge Technology
AI 平台和算法仓架构，部署 Vion-Tech 繁星行业
算法及应用软件，处理集群数据流走向是基于
storm 流式数据处理架构设计，要对数据的接入、
处理流程进行负载均衡。同时，由主节点自动控制
组织各个服务节点的拓扑，实现服务节点的自动
化部署。
原型搭建
首先，搭建了一套以 GPU 为核心的云平台，
拥有极强的视频处理能力。
其次，从数据的接入格式、数据结构、输出
数据结构都要进行预先定义，规范统一的输入、
输出接口，以及其他数据形式等等，在软件结构
上要规范交互接口标准。
再次，算法模块内部采用深度学习算法，在提 ▲图2 视频违法分析流程图
高检测率、准确率的同时，用最少的硬件来对海量
数据进行高效、快速、准确的检测分析，让旧系统
并行增加功能，达到缓解社会交通问题的目的。
基于深度学习的交通违法检测算法设计
算法设计目标：实现四大类48种交通违法行
为、事件检测
近年来，深度学习技术在包括目标检测在内
的各计算机视觉任务上都取得了突破性进展，具
备较高目标捕获率和正确识别率。基于目标轨迹
跟踪、目标自适应、几何建模等最新人工智能技术，
可同步实现四大类、48 种常见交通违法行为、交
▲图3 STD车辆检测算法流程图
通事件的检测抓拍功能。算法总体流程如图 2：
基于深度学习的STD三层车辆检测方案设计
本系统通过三层识别的方法有效去除复杂 第一层，对目标物体进行运动分析+背景建模。
场景下非目标物体的干扰，大大提高检测准确率 通过对目标物体建立若干个不同角度的模型，对
和检测效率，具体的检测方法分为三层 , 如图 3: 场景内的目标进行粗略的检测。
第二层，对目标物体进行形状 + 纹理建模。
130 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com
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