基于卷积神经网络的交通流量信息采集系统

成果编号：21334

价格：面议

完成单位：专用集成电路技术研究所

单位类别：985系统院所

完成时间：2018年

成熟程度：研制阶段

服务产业领域：电子信息

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发布人：liuhao 离线

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随着社会交通运输行业的快速发展，人们对城市交通管理的需求也越来越多。传统的波式或磁式交通流量检测技术在检测范围、检测精度和可扩展性等方面的不足日益突显。计算机视频交通流量检测技术可基于云端实现高性能的图像处理，但是又存在成本昂贵、安装和维护难度高等弊端。项目团队将嵌入式物联网技术和人工智能机器学习相结合，设计并实现了基于卷积神经网络图像识别的交通流量信息采集系统，满足了交通流量检测准确度和速度需求。为智能交通流量监测提供了一种成本低、扩展性强可灵活部署的可选手段，具有广阔的市场应用前景。

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成果介绍

科技计划：

成果形式：新技术

合作方式：技术开发

参与活动： 2019年宁镇高校院所走进镇江高新区科技合作对接会第七届中国江苏产学研合作大会

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 8 项
已授权专利,其中:发明专利 0 项
专利号:
201710810528.9
201811486547.1

成果简介

成果概况

创新要点

1、改进了基于深度学习的YOLO（You Only Look Once）目标检测算法，实现对道路行人、机动车和非机动车信息的高准确率检测； 2、设计了64并行的卷积神经网络专用硬件加速器，可以加快目标检测算法运行速度； 3、基于中小规模FPGA芯片，设计了交通流量信息采集系统，可以降低嵌入是应用的成本和功耗。

主要技术指标

处理图像分辨率：1280*720 检测对象：行人、机动车和非机动车查全率：92.67[[[%]]] 查准率为 98.72[[[%]]] 检测速度：13.5f/s

其他说明

完成人信息

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