算法引擎
Algorithm Engine
算法引擎集成了多種信號處理、數據處理、融合處理等算法。在保持各種性能指標的同時, 處理速度快,實時性高。此外根據不同的業務場景,自適應配置和處理提高效率和產品環境魯棒性。 高可移植性和擴展性支持快速更新和版本迭代。
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算法引擎集成了多種信號處理、數據處理、融合處理等算法。在保持各種性能指標的同時, 處理速度快,實時性高。此外根據不同的業務場景,自適應配置和處理提高效率和產品環境魯棒性。 高可移植性和擴展性支持快速更新和版本迭代。
數據存儲
Data Storage
數據存儲對象包括數據流在加工過程中產生的臨時文件或加工 過程中需要查找的信息。數據流反映了系統中流動的數據,表 現出動態數據的特征;數據存儲反映系統中靜止的數據,表現 出靜態數據的特征。
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數據存儲對象包括數據流在加工過程中產生的臨時文件或加工 過程中需要查找的信息。數據流反映了系統中流動的數據,表 現出動態數據的特征;數據存儲反映系統中靜止的數據,表現 出靜態數據的特征。
深度學習
Deep Learning
通過雷達檢測傳感器掃描對高速公路上行駛的車輛、行人、動物、拋 灑物體、路界入侵、山體滑坡等重要事件進行實時檢測、跟蹤、定位并及判斷其運動狀態和位 置信息,可獲取一定區段內(非斷面)交通流量,區分每條車道上車輛的運行狀況 (車速、車 型、行駛車道等),直接輸出道路擁擠度狀態,同時具備交通異常事件發現能力。
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Deep Learning
通過雷達檢測傳感器掃描對高速公路上行駛的車輛、行人、動物、拋 灑物體、路界入侵、山體滑坡等重要事件進行實時檢測、跟蹤、定位并及判斷其運動狀態和位 置信息,可獲取一定區段內(非斷面)交通流量,區分每條車道上車輛的運行狀況 (車速、車 型、行駛車道等),直接輸出道路擁擠度狀態,同時具備交通異常事件發現能力。
融合處理
Fusion processing
目標可能因遮擋或遠距離時信號不穩定等原因造成目標位置出現漂移現象,導致輸出的目標位置偏離其真實行車位置。通過引入目標軌跡修正技術,并應用偏離判定算法對目標位置進行偏離糾正,從而實現對車輛行駛軌跡進行矯正的目的。
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目標可能因遮擋或遠距離時信號不穩定等原因造成目標位置出現漂移現象,導致輸出的目標位置偏離其真實行車位置。通過引入目標軌跡修正技術,并應用偏離判定算法對目標位置進行偏離糾正,從而實現對車輛行駛軌跡進行矯正的目的。