人车识别系统 YOLOV3 人车识别测试

                                   人车识别系统

基于YOLO V3 AI算法的人车识别系统测试效果
本系统采用先进的人工智能识别技术，实现对监控区域内的行人、非机动车、机动车自动识别、记录及报警。

特点：
1、 24小时无人值守自动监控报警。
2、监控区域无死角，误报率、漏报率低。
3、对天气、光线等环境变化的适应能力强。

应用场景：
1、自动检测行人、非机动车、摩托车上高速公路。
2、自动检测行人横穿高速公路。
3、自动检测非法停车。
4、电缆防盗。
5、防止破坏路政设施（护栏等）。

主要技术指标：
1、行人识别率：白天大于95% 晚上大于90%
2、非机动车识别率：白天大于93% 晚上大于90%
3、摩托车识别率：白天大于92% 晚上大于88%（速度小于<40KM/s）
4、机动车识别率：白天大于92% 晚上大于88%（速度小于<40KM/s）
5、硬件参数：
酷睿 I5，六核
显卡：独立显卡 nVIDIA GTX1060 显存 6G
内存：DDR4 8G
固态硬盘：128G
硬盘：1TB
6、摄像机参数：
1/1.8英寸400万像素逐行扫描CMOS智能高清摄像机；
最低照度：0. 01Lux(彩色模式);0.001Lux(黑白模式)
信噪比：＞56dB
变焦镜头：8-32MM

系统构成：

图2：行人检测

图3：摩托车检测

图4：自行车检测

结论：我们在福建上杭收费站，湖南太子庙收费站、广州黄埔收费站进行了测试，效果还可以，识别速度比较块，识别率90%左右，对有车棚的摩托车识别效果比较差。扣扣48974662 欢迎咨询与交流，共同学习，共同成长！！！

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