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基于深度学习的多功能实时智能视觉系统——“AI天眼”

作品介绍 | 竞赛组委会| 2021-06-22 19:26:00


1.作品描述

项目简介: 使用轻量化的目标检测网络YOLOv4,并针对监控场景做出特定模型优化,使用模型量化压缩和Batch Normalization Fusion算法进行模型推理加速,结合百度云端AI平台、华为ModelArts平台进行应用算法的开发,实现了一个多功能的实时智能监控系统的模型训练和部署,及其用户端的软件和WEB设计。包括多种疫情下行人社交安全距离检测、校园监控视频学生行为分析、车辆多种违章检测等功能。 主要特点为: 1. 一键云端平台接入 使用华为ModleArts平台,提供端-边-云模型按需部署能力,快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 2. 一键软件平台安装 使用Qt进行软件开发并提供WEB应用,进行检测结果的可视化,用户交互性良好,实时记录车辆信息并保存到云端数据库。 3. 一键硬件平台部署 硬件使用HiLens Kit,自带摄像头和人工智能芯片,算力达16TOPS,8GB内存,轻松应付边缘的图像推理任务。

 

2.创意来源

我国道路交通安全事故死亡率高居世界第一,每年死亡人数超过25万人,交通安全形势严峻。并且交通监控智能化功能单一,缺乏统一部署和有效融合,在道路监管工作中,智慧交通监管空白:(1)实时性差。深度学习模型应用在智能监控领域存在着计算复杂度高、实时性差的缺点,在复杂场景只能实现抓拍,不易留证。(2)集成度低:一个摄像头往往只能负责一个车道和一种功能,而能够同时监控多个道路的高清摄像头价格昂贵,部署成本高。(3)智能化弱:因为价格、安装和技术等原因,绝大部分监控仍依赖或部份依赖人工,数据分析困难,难免会出现错报误报。 尽管多数交通部门已建立起数字化管理系统,并采取人工抽查方式进行辅助监督。但是违章行为的排查治理、风险防控能力仍远远不足:(1)人工检查:人力成本高、效率低、存在人情漏洞等问题;(2)线上走查:覆盖不全、易疏忽、不易留证。 交通部门期望通过监控系统改造来提升自动化监管能力、节约用人成本,但是由于验证周期长、部署成本高等原因而未能落实:(1)AI技术逻辑复杂,方案串联难度大;(2)本地部署、运维难度高;(3)预研期项目预算有限,人力不足; 新一代智能监控需要效果有保障的AI能力,提升自动化交通安全监督效率,消除监控死角,应对多元化需求;并且需要灵活便捷的部署方案,降低集成和运维难度,加速深度学习落地应用的进程。因此“AI天眼”项目应运而生。

 

3.运行环境

进程支持Windows和Linux系统。详见附件《软件安装和使用说明书》。


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