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eagleeye
我还进行了大量研究，并使用各种机器学习方法开发了该软件系统。 我已经在这个项目上花费了大约一年的时间，以为当地的州政府实施这项技术。 不幸的是它没有实现。 但是我有兴趣为开源社区做出贡献。 它可以准确地识别，分割和识别视频源中的对象（视频源中人的92种语义属性）。 最有趣的部分是我们对来自街头闭路电视摄像机的野外镜头的面部识别的准确性。
EagleEye是基于真实人工智能的监视系统。 随着时间的流逝，即使在困难的户外环境中，这种数字大脑也可以识别面部生物特征，人的行为和物体。 它是最通用，最准确，更快的视频监控技术。
实时预防犯罪
随着系统实时处理视频流，某些事件将被预测并发送到智能警报，例如面部匹配，车牌匹配，可疑对象，人员属性匹配。 借助智能警报，我们可以跟踪并找到目标人员，并在将来预防潜在犯罪
犯罪后调查
在某些情况下，我们需要找到特定的人员或工具进行事后调查。 邮政记录搜索使我们能够满足这一要求。 我们可以在数据库中搜索可疑或失踪的人的脸部图像，汽车号码，他/她的属性。 我们甚至可以将这些结果筛选为候选结果。 因此，实现了用于警务的有效调查工具。
实时预测
系统实时处理数千个视频流。 它会不断生成所有管道的预测-面部，车牌，语义属性。整个系统旨在按比例缩放并实时进行预测。整个系统经过精心设计，可以同时运行所有操作。 该系统适用于处理大量可视数据并实时预测人脸，行为和物体，这意味着要在未来预防潜在犯罪方面迈出一步。
适用于户外监控
与摄影棚质量的人脸拍摄相比，数字图像拍摄的室外条件差异很大。 我们通过训练自定义神经网络以在此类环境中进行准确预测来解决此问题。
- 不同的温度影响颜色的巨大变化
- 多雨，雾气影响导致模糊
- 低fps相机导致运动模糊
- 难以预测的视角难以获得面部和车牌数据
我非常有兴趣继续这个项目，并在人们也感兴趣的情况下将其开源。
https://github.com/vaibhavch/EagleEye
翻译自: https://hackernoon.com/eagleeye-outdoor-video-surveillance-analytics-and-facial-recognition-62r3nnb
eagleeye
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/170745.html原文链接：https://javaforall.net
