交通物流解决方案

以《交通强国建设纲要》为指引,依托华为云的云-边-端优势,面向交通物流行业中的城市交通、高速、物流、航空、港口等领域,构建“出行一张脸、运行一张图”的全程互联大交通体系,协同各种交通方式,提升运营服务效率,最终实现“人悦于行、物优其流”

 
 
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    深度学习交通车辆图片检测 更多内容
  • 云上交通视频车辆

    云上交通视频车辆 创建云上视频车辆作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题: 云上服务API

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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  • 应用场景

    实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据,缓存在通道中,分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统,实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件,并采集上传到云上,进行离线分析、存储查询及机器学习,对客户进行分类

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  • 边缘特殊车辆检测

    边缘特殊车辆检测 创建边缘特殊车辆检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题: 边缘服务API

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  • 应用场景

    力。 智慧交通 面临挑战 在自动驾驶大力发展的时代,智慧交通与车联网的高效协同是实现安全自动驾驶的基石。如何让自动驾驶车辆实时感知复杂的路面情况?如何让自动驾驶车辆根据不同场景,迅速计算出相应对策?如何让自动驾驶车辆针对紧急场景,做到毫秒级的响应? 解决方案 智慧交通边缘节点通过

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  • 创建云上视频车辆作业

    是否必选 类型 说明 type 否 Int 0表示车辆靠近线,1表示车辆远离线 默认靠近线在远离线下方。 当车辆从上往下行驶,触碰车辆靠近线时,发送检测结果 当车辆从下往上行驶,触碰车辆远离线时,发送检测结果 该字段可不配,算法会自动检测线的类型。 polygons字段参数描述 字段

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  • API概览

    检测区域内有车辆停车时间超过阈值时,上报异常停车事件。 边缘特殊车辆检测 该服务提供了特殊车辆检测、告警功能。通过视频检测到用户指定的检测区域中出现特殊车辆时,上报特殊车辆的坐标及车牌信息。特殊车辆包括中巴、罐车、大货车和大客车。 边缘拥堵检测 该服务提供了道路拥堵指数统计功能。

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  • 自动学习简介

    传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片,用合适的框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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  • RSU上报RSM

    RSU上报rsm消息到平台。路侧安全消息,是路侧单元通过路侧本身拥有的相应检测手段,得到其周边交通参与者的实时状态信息(交通参与者包括路侧单元本身、周边车辆、非机动车、行人等), 并将这些消息整理成本消息体的格式,作为交通参与者的基本安全状态信息,广播给周边车辆,支持这些车辆的V2X应用。 上行TOPIC v2x/v1/rsu/{esn}/rsm/up

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  • 交通信息管理

    左侧导航栏选择“交通信息管理 > 车辆基本安全消息(BSM)”。 您可以在信息列表查看车辆ID、车牌号、车辆类型、车速、车辆位置和上报时间信息。 路侧安全消息 路侧动态目标物数据信息(rsm),是路侧单元通过路侧本身拥有的相应检测手段,得到其周边交通参与者的实时状态信息(交通参与者包括

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  • 查询历史交通事件列表

    > 附录 > 参数说明列表 > 国标交通标志编码/国标交通事件编码”。 cross_id String 参数说明:路口id,对应到一组雷视拟合设备,检测一个特定的路口或者路段。 event_description String 参数说明:交通事件描述。 event_level Integer

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  • 车辆

    车辆 注册车辆 登录 路网数字化服务 控制台。 在左侧导航栏,选择“设备管理 > 设备总览”,在设备管理界面选择“车辆 > 注册车辆”。 参考表1填写车辆信息。 表1 车辆信息说明 参数名称 说明 车辆id 车辆唯一标识符。 VIN码 VIN码,车辆的17位VIN码。 密钥 第三方车

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  • 算法包介绍

    云上高点超速检测 超速检测 算法对车辆行驶的速度进行估计,当速度估计值超过一定阈值时,上报事件。 10 云上高点逆行检测 车辆逆行 算法对车辆进行检测,识别其中的车辆逆行事件。当视频画面内发生车辆逆行的事件后,经算法分析,能够主动获取事件的现场画面和发生时间,抓取取证图片和对应的时间信息,用于生成案卷上报的依据。

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  • 创建边缘特殊车辆检测作业

    创建边缘特殊车辆检测作业 功能介绍 该API可分析边缘摄像头输出的RTSP视频流,提供了特殊车辆检测、告警功能。给定场景位置信息,得到特殊车辆的坐标及车牌信息。 目前支持H264、H265编码格式的RTSP视频流。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0

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  • 视觉套件

    车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流,基于高精度的无监督车牌检测算法,无需用户标注数据,大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据,构建无监督车牌检测模型,用于识别不同场景下的车牌。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 边缘服务API

    边缘人流量统计 边缘入侵检测 边缘关键岗位检测 边缘遗留物检测 边缘高密度人群统计 边缘工服工帽检测 边缘烟火检测 边缘打架检测 边缘共享单车检测 边缘个体事件行为检测 边缘个体动作检测 边缘垃圾桶满溢检测 边缘戴口罩检测 边缘交通流量 边缘异常停车 边缘特殊车辆检测 边缘拥堵检测 边缘视频车辆

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  • 车辆服务

    车辆服务 车辆保险 车辆保险信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询; 图1 车辆保险 车辆违章 车辆违章信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询; 图2 车辆违章 车辆事故 车辆事故信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询; 图3 车辆事故 车辆维修 车辆维修信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询;

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