行人信息識(shí)別
概念闡述：行人信息識(shí)別算法主要是指利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過攝像頭捕捉的圖像或視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和分析的算法。這類算法通常包括行人檢測、行人重識(shí)別、行人群體行為分析等多個(gè)方面。
功能描述：支持人形性別、年齡段、上衣/下衣顏色、上衣/下衣款式、上衣/下衣紋理、姿態(tài)、方向、是否背包、拎東西、戴眼鏡、打傘、戴帽子、口罩、發(fā)型、手推車、拉杠箱、體態(tài)等屬性的識(shí)別。
應(yīng)用場所：在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用前景，如智能交通管理、公共安全、智能監(jiān)控、辦公或商業(yè)場所等領(lǐng)域。通過這些算法的應(yīng)用，可以有效地提高城市交通的安全性和有序性，提高公共場所的安全預(yù)警能力，為人們的生活提供更加智能和安全的環(huán)境。
騎行目標(biāo)信息識(shí)別
概念闡述：主要用于識(shí)別和分析騎行行為相關(guān)的數(shù)據(jù)，以提高城市交通安全管理效率，減少人行道上的電動(dòng)車非法騎行問題，保護(hù)行人安全，并引導(dǎo)電動(dòng)車駕駛者遵守交通規(guī)則。該算法通常采用無人機(jī)搭載的高分辨率攝像頭捕捉道路上的實(shí)時(shí)畫面，通過深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對電動(dòng)車騎行行為的實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理。
功能描述：1、支持騎行人性別、年齡段、上身顏色、上衣款式、是否戴頭盔、頭盔顏色、是否掛牌等屬性的識(shí)別；
2、支持對騎行車車款（二輪車、三輪車）等屬性的識(shí)別；
3、支持騎行車車型（二輪摩托車、自行車、三輪摩托車）等屬性的識(shí)別。
應(yīng)用場所：主要體現(xiàn)在需要對騎行行為進(jìn)行監(jiān)控和管理的環(huán)境中，城市人行道和自行車道、交通交叉口、賽事監(jiān)控、校園區(qū)域、公園和自然保護(hù)區(qū)及智能交通系統(tǒng)等等，不僅有助于提升交通安全，還能促進(jìn)交通管理的智能化和自動(dòng)化，為城市管理提供高效的解決方案。
車輛屬性識(shí)別
概念闡述：是通過應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺算法來實(shí)現(xiàn)的，這些算法能夠識(shí)別人類視覺系統(tǒng)難以快速識(shí)別的車輛信息。
功能描述：1、支持識(shí)別車輛所在車道號(hào)、方向、速度等特征識(shí)別；
2、支持對是否無牌車輛、車牌是否污損、車牌是否遮擋、車牌號(hào)碼、車牌顏色、車牌類型、車輛品牌（200+種）、車輛子品牌（4000+種）、車身顏色、車輛類型等特征的識(shí)別；
3、支持對普通藍(lán)牌、普通黃牌、雙行黃牌、警車車牌、武警車牌、軍用車牌、使館車牌、港澳車牌、駕校車牌、大小型新能源車牌等多種機(jī)動(dòng)車車牌類型的識(shí)別；
4、支持藍(lán)色、黃色、黑色、白色、漸變綠、黃綠色共6種車牌顏色識(shí)別；
5、支持對黑色、藍(lán)色、棕色、綠色、灰色、橙色、粉色、紫色、紅色、白色、黃色共11種車身顏色的識(shí)別；
6、支持對轎車、越野車、商務(wù)車、小型貨車、中型貨車、大型貨車、輕客、中型客車、大型客車、面包車、皮卡、渣土車、罐車、�；奋嚒⑿＼�、公交車等車型的識(shí)別；
7、支持對主、副駕駛未系安全帶識(shí)別；遮陽板是否打開識(shí)別；對駕駛?cè)耸欠翊蚴謾C(jī)識(shí)別；車內(nèi)掛件、擺件識(shí)別；年檢標(biāo)識(shí)數(shù)量識(shí)別；
應(yīng)用場所：主要應(yīng)用在智能交通系統(tǒng)、車輛追蹤和管理、停車管理、城市規(guī)劃和管理、安全和應(yīng)急響應(yīng)及道路安全等應(yīng)用場所方面。通過精確的車輛屬性識(shí)別，可以大大提升交通管理的效率和安全性，同時(shí)為車輛所有者提供更加個(gè)性化的服務(wù)。
截止目前，千視通在行人信息識(shí)別、騎行目標(biāo)信息識(shí)別、車輛屬性識(shí)別中累計(jì)交付應(yīng)用10萬路以上。
