计算机视觉在智能轨道交通物品管理领域的五大应用方向
物品检测与感知
计算机通过图像或视频，准确识别并框定物品，这是许多系统基础。在过去，基于运动的检测受到天气和光线影响，而深度学习的检测模仿人眼识别车辆形态，不受这些干扰。
路口、路段和停车场感知
通过精确感知交通路口、路段和停车场的车辆数量、流量和密度，为优化红绿灯时间提供依据，缓解交通拥堵。监控摄像头可以获取道路情况，为数据分析提供可靠数据。
车牌识别与身份特征分析
基于深度学习提升的车辆识别不仅能精确识别车牌，还能实现更全面的身份特征分析，如颜色、类型、品牌年款等。这种技术可以解决ETC或电子标签的问题，并提高安全性。
以图搜图与行为比对
在海量图片中找到一辆特定的车，无论是否有号牌。以图搜图功能结合多层次特征比对，可以鉴定两辆看起来相同但实际不同汽车，同时用于收费结算减少人工参与。
交通视频分析与驾控辅助
应用在事故事件检测、违章抓拍以及无人驾驶和汽车辅助驾驶中。深度学习技术使得真正准确的事件检测系统成为可能，对于非现场执法而言尤为重要。此外，自动驾驶将重塑出行体验并构建智能交通时代。
