作品名称：智能交通信息压缩与分析系统
参赛院校：江苏理工学院
指导教师：范洪辉
团队成员：潘宇驰 、顾毅铭 、宋任飞
数媒竞赛网（mit.caai.cn）2020年参赛作品
作品描述：

本团队根据智能视频压缩与检索技术研发智能交通联动监测分析系统，可进一步提高基于道路监控视频的交通指挥系统的智能水平，基于模式识别与深度学习等最新人工智能技术对监控视频中的车辆进行智能分析，达到交通管理高度智能的目的。本系统基于监控视频压缩原理，根据监控视频中车辆信息具有时空不变性，将多个摄像头中的车辆实现了信息关联。基于SSD神经网络算法实现了车辆检测，在此基础上实现车辆的颜色、型号、时速、车流等信息分析，从而达到智能监测交通信息。该系统基于团队所提出的基于指数遗忘的自适应背景重建算法和一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法，结合深度学习与大数据中信息与知识发现相关原理，实现了基于交通监控视频中基于车辆时空信息与不同摄像头关联下的车辆信息分析，降低了人力监测成本的同时大大提高了基于道路监控视频的交通系统的智能性。

作品名称：智能交通信息压缩与分析系统
参赛院校：江苏理工学院
指导教师：范洪辉
团队成员：潘宇驰 、顾毅铭 、宋任飞
数媒竞赛网2020年参赛作品
作品描述：

本团队根据智能视频压缩与检索技术研发智能交通联动监测分析系统，可进一步提高基于道路监控视频的交通指挥系统的智能水平，基于模式识别与深度学习等最新人工智能技术对监控视频中的车辆进行智能分析，达到交通管理高度智能的目的。本系统基于监控视频压缩原理，根据监控视频中车辆信息具有时空不变性，将多个摄像头中的车辆实现了信息关联。基于SSD神经网络算法实现了车辆检测，在此基础上实现车辆的颜色、型号、时速、车流等信息分析，从而达到智能监测交通信息。该系统基于团队所提出的基于指数遗忘的自适应背景重建算法和一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法，结合深度学习与大数据中信息与知识发现相关原理，实现了基于交通监控视频中基于车辆时空信息与不同摄像头关联下的车辆信息分析，降低了人力监测成本的同时大大提高了基于道路监控视频的交通系统的智能性。

作品名称：智能交通信息压缩与分析系统
参赛院校：江苏理工学院
指导教师：范洪辉
团队成员：潘宇驰 、顾毅铭 、宋任飞
数媒竞赛网2020年参赛作品
作品描述：

本团队根据智能视频压缩与检索技术研发智能交通联动监测分析系统，可进一步提高基于道路监控视频的交通指挥系统的智能水平，基于模式识别与深度学习等最新人工智能技术对监控视频中的车辆进行智能分析，达到交通管理高度智能的目的。本系统基于监控视频压缩原理，根据监控视频中车辆信息具有时空不变性，将多个摄像头中的车辆实现了信息关联。基于SSD神经网络算法实现了车辆检测，在此基础上实现车辆的颜色、型号、时速、车流等信息分析，从而达到智能监测交通信息。该系统基于团队所提出的基于指数遗忘的自适应背景重建算法和一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法，结合深度学习与大数据中信息与知识发现相关原理，实现了基于交通监控视频中基于车辆时空信息与不同摄像头关联下的车辆信息分析，降低了人力监测成本的同时大大提高了基于道路监控视频的交通系统的智能性。

作品名称：智能交通信息压缩与分析系统
参赛院校：江苏理工学院
指导教师：范洪辉
团队成员：潘宇驰 、顾毅铭 、宋任飞
数媒竞赛网2020年参赛作品
作品描述：

本团队根据智能视频压缩与检索技术研发智能交通联动监测分析系统，可进一步提高基于道路监控视频的交通指挥系统的智能水平，基于模式识别与深度学习等最新人工智能技术对监控视频中的车辆进行智能分析，达到交通管理高度智能的目的。本系统基于监控视频压缩原理，根据监控视频中车辆信息具有时空不变性，将多个摄像头中的车辆实现了信息关联。基于SSD神经网络算法实现了车辆检测，在此基础上实现车辆的颜色、型号、时速、车流等信息分析，从而达到智能监测交通信息。该系统基于团队所提出的基于指数遗忘的自适应背景重建算法和一种前景目标关键帧化的视频摘要生成方法，结合深度学习与大数据中信息与知识发现相关原理，实现了基于交通监控视频中基于车辆时空信息与不同摄像头关联下的车辆信息分析，降低了人力监测成本的同时大大提高了基于道路监控视频的交通系统的智能性。