如何实现AI视频车型识别算法
如题,实现AI视频车型识别,首先要确定采用的深度学习的框架,建议如果在移动设备端检测建议采用 mobilenetv3-large网络模型,在服务器上可采用 Resnet150或更高阶的模型,根据我们司的实现效果,识别率首发命中可达95%左右
要识别车型,先要检测车辆,目前已经有很多较好的检测算法,例如:SSD、YOLOV3、YOLOV5、CenterNet、RetinaNet,还有针对单一物体检测的算法,包括:MTCNN、RetinaFace、LFFD(YonghaoHe/A-Light-and-Fast-Face-Detector-for-Edge-Devices),我们在进行车型识别的时候,主要选择了YOLOV5作为多物体检测框架,RetinaFace作为单一物体检测框架。大家可以根据自己的需求进行选择
样本是影响算法模型库的精度的核心要素
根据我们公司的经验,汽车细分类型总和(含近20年细分车型)大约近6000种类,每个种类需要不同场景下样本约 4000张左右,才能取得商用效果级别,因此样本量是巨大的,人工投入成本很高。
从事车型识别或AI视觉分析的行业上的朋友可以加我好友一起在AI的世界里打拼。
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