В России начнут распознавать цвет, марку и модель транспорта с помощью компьютерного зрения

В настоящее время система распознает более 140 марок, 800 моделей и 5 категорий транспортных средств (A, B, C, D, E). Точность распознавания составляет 95%. Система также определяет серию и код региона на номерных знаках с точностью более 99%.

Кроме того, технология позволяет классифицировать автомобили по нескольким типам: такси, общественный и специальный транспорт.

Продукт может использоваться для мониторинга дорожно-транспортной ситуации, управления трафиком, в качестве автоматизированной пропускной системы для платных парковок или охраняемых территорий, маркетинговой аналитики на АЗС, сообщил гендиректор VisionLabs Дмитрий Марков.

LUNA Cars разбивает видеопоток на отдельные кадры. Затем нейронная сеть обнаруживает на них транспортное средство и его регистрационный знак. Сеть смотрит не каждый кадр – часть пути достраивается с помощью алгоритма трекинга, который предсказывает положение выбранных объектов в следующих кадрах. Из всего набора кадров выбираются два лучших – отдельно по транспортному средству и отдельно по номеру.

По теме: «Мы не делаем "Большого Брата"». Основатель VisionLabs о развитии компании, конкуренции и технологии распознавания лиц

За счет высокой оптимизации и гибких настроек алгоритма система не требует больших мощностей и может быть запущена даже на мобильных устройствах. Дополнительная функция LUNA Cars – определение качества снимков, переданных с камеры. Это позволяет не запускать механизм распознавания для изображений с пересветом, затемнением или отсутствием резкости, тем самым снижая нагрузку на процессор.

VisionLabs предлагает бизнесу в России и за рубежом комплексные решения в области распознавания лиц и объектов. Среди клиентов — банки, ритейлеры, транспортные компании, всего около сотни крупных заказчиков.

Конкурент VisionLabs — группа ЦРТ — фокусируется на внедрении своей системы распознавания лиц «Визирь», которая комплексно применяется в спорте, транспорте, Safe и Smart city. В NtechLab на момент выхода публикации не ответили на запрос Rusbase.

Фото: Unsplash