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AIの理性的な交通、交通、大きいデータ、構成されたビデオ
プロダクト概観
最後の十年のビデオ監視カメラの活気づく傾向によって、高精細度のネットワーキングのビデオ監視サーベイランス制度はずっと世界上の補助管理および反テロリズムの保証のために広く利用されている。しかし発生の場合には監視のビデオの監察プロセスはそれが問題のでき事の注意、実時間監視、または結果的に安全保障の分析であるかどうか、時間のかかり、労働集約的である。なお、多量のビデオ・データは既存のビデオ監視サーベイランス制度の非能率に終って有効な情報抽出なしで、失われる。
自動ビデオ解析システムの急務が原因で、私達は構成するビデオ内容および人間の視野システムとして理性的な解析システムである「GTVision」を開発した。監督、企業経営および社会保障のそれ中心の政府システムが全監視プロセスの間にでき事の分析のための糸口を失わないで有益な情報を得ることができるように。このシステムはスマートな都市、スマートな交通機関およびスマートな保証の下部組織のための重要な情報モジュールである。
スマートな交通機関の分野では、それが90%の上のの全面的な正確さですべての既存の道の自動車両、非モーター車および歩行者を確認し、数えられるのでGTVisionに24時間の手動監視に7日の基礎によって利点がある。すべての道およびブロックのビデオ内容から情報を得ることによって、人口調査の資料のグループはすべての車のタイプ、動きの弾道および混雑のレベルの場周飛行方向のような、得ることができる。これらのデータはすべてスマートな交通システムの有効な決定に有利である。
主関数
機械学習の最先端の技術の基本的な研究。世界の最高レベル。
顔認識、群集密度の監視、車の流れの監視追跡する、十字のカメラ交通事故の監視、都市交通予定。
歩行者、車、データ、それはの常に増加する量LCDの壁の実時間交通視覚化および機械学習の効率を表示できる
大きいデータ解析によって、システムは信号のための時間の計画の提案そして車優先順位の推薦を信号管理部に与えることができる。
交通交差の特別な監察のカメラそして他の装置のセットアップによって、交通データは捕獲し実時間交通の流れおよび速度データはイメージ分析の技術によって記録することができる。
交通大きいデータは信号のMMDAの科学的な調節に、統計分析の結果を提供でき道管理を最大限に活用し、そして陸橋およびトンネルの構造に科学的な基礎を提供する。
製品仕様書
必要システム:
CPU:Intel （R） Xeon （R） CPU E5-2620 v4 @ 2.10GHz
記憶:64G
SSD:512G
HDD:4T
GPU:GeForce GTX 1080Ti 11G
目的の検出:
最低の必須の決断:1280x720 （720p）
精密率:>90%
偽陽性率:<10%
フレームの最高の検出された目的:600
検出された目的の最低の決断:8つ*8つのピクセル
深い学習ネットワークの層:~200の層
単一GPUによるTPS:
1080Ti:75のfps、または3台のカメラ（720P）完全なフレーム検出
P40:100つのfps、または4台のカメラ（720P）完全なフレーム検出
P100:125のfps、または5台のカメラ（720P）完全なフレーム検出
カメラを渡って追跡に反対しなさい:
単一のカメラの下の正確さ:90%
カメラを渡る正確さ:80%
単一のカメラの下の同時ターゲット追跡番号の限界:100
ターゲットの最低の決断:8つ*8つのピクセル
4 GPUsによるTPS （毎秒効率）:毎秒または12台のカメラ（720P）完全なフレーム検出300のフレーム（720p）
イメージ検索:
トップ1の精度:80%
トップ10の精度:90%
百万レベルのデータベースに単一の問い合わせの応答時間:<100ミリ秒
十億レベルに単一の問い合わせの応答時間:<20秒