基于深度学习的车位检测系统 –南京积图科技

by 英伟达中国

案例简介

•    积图科技研发的基于深度学习的车位检测系统可以实时监测户外场景下停车场的车位使用情况,给停车场及车主提供实时的停车指引服务。

•    本案例中利用由NVIDIA® Tesla® P4、NVIDIA® Tesla® P40搭建的GPU云服务平台,可以实现每天百万张车位图片的实时识别,实时将车位级的识别结果发送至前端空车位显示平台,实时给停车场及车主提供停车指引服务。

•  本案例主要应用到 NVIDIA® Tesla® P4、NVIDIA® Tesla® P40等高密度显卡。

Case Introduction

•    The deep learning-based parking space detection system developed by Jitu Technology can monitor the parking space usage of parking lots in outdoor scenes in real time, and provide real-time parking guidance services for parking lots and car owners.

•    In this case, the GPU cloud service platform built by NVIDIA® Tesla® P4 and NVIDIA® Tesla® P40 can realize real-time recognition of millions of parking spaces every day, and send the recognition results of parking space level to the front-end empty parking space display platform in real time. Provide parking guidance services to parking lots and car owners in real time.

•    This case is mainly applied to high-density graphics cards such as NVIDIA® Tesla® P4 and NVIDIA® Tesla® P40.

背景

南京积图网络科技有限公司成立于2016年8月,是一家专注于计算机视觉及人工智能在交通出行和安全领域应用的创新型高科技企业。

公司创始人成功入选2016创业南京“高层次人才引进计划”,同时于2018年通过“高新技术企业”认定。创始团队具有十余年的互联网、通信、计算机视觉及智能交通行业应用经验。

公司基于计算机视觉及深度学习技术,开发了具有自主知识产权的人车精细化识别产品。能够对车辆进行精准识别,识别车辆10多种特征,衍生出车辆大数据平台、车脸识别Paas云、车路协同系统等产品。同时在行为识别领域里面,基于人体骨骼关键点检测及目标跟踪等自研算法,开发了安全生产平台、行为高阶语义分析系统等,能够实时识别类似安全帽佩戴、工装穿着、倒地检测、滞留徘徊、人员流量及密度检测等。

积图科技目前主要用户涵盖了交管、各类交通建设运营方、系统集成商、电厂、房地产开发商等。

挑战

某商超管理方要求实现户外停车场的车位进行实时、精准的统计,便于车主能够实时了解该商超停车场的剩余空车位信息并能够通过指引设备将车辆引导至空车位。目前主流车位检测是使用的方案是在每个车位中央部署一个地磁设备,利用地磁感应设备对车位的占用进行实时检测。但由于该商超户外停车场面积较大,如果每个车位进行地磁部署,一则整个停车场硬件及施工成本较高,二则地磁部署会对地面造成部分损坏,影响商超整体的建设美观度。

在低成本的情况下,能够对多个户外停车场停车位进行实时、高效的检测,那就要求我们必须跳出现有的技术框架,利用计算机视觉技术达到可见及可达的目标。

为达到客户要求,我们创新性的利用计算机视觉技术,利用在现场安装定时抓拍相机,对户外停车场进行实时图片抓拍,同时利用移动互联网技术,将图片上传至云平台,利用由NVIDIA® Tesla® P4、NVIDIA® Tesla® P40搭建的GPU云服务平台,可以实现每天百万张车位图片的实时识别,实时将车位级的识别结果发送至前端空车位显示平台,实时给停车场及车主提供停车指引服务。大幅度降低了车位检测系统的建设及维护成本,有效提升了停车场车位的管理效率,减少车辆的绕行,提升了车主的出行效率。

方案

  1. 我们使用NVIDIA® Tesla® P4、NVIDIA® Tesla® P40等高密度显卡实现后端(云端和集中化部署)的图片识别;
  2. 3-4张P40的卡可以实现一个中等城市的车位数据处理,相比较原有的计算机CPU处理能够实时将处理效率提升百倍;
  3. 3、我们将识别出的结果实时传输到前端停车场出入口及路侧的停车指引系统上,为整个城市的智慧交通提供指引服务,同时为交通流分析提供数据决策依据。

影响

使用了NVIDIA 的GPU芯片,极大的提升了图像识别领域的处理能力,进一步提升了企业的数据处理效率,为智慧交通、智慧城市的数据服务提供了很好的硬件支持。

基于图像识别的车位检测技术,在智慧交通领域开辟了一个新的车位检测技术。相比较传统的地磁、红外等检测技术,我们将人工智能技术带入到了智慧城市里面的车位检测。无论从采购成本、施工成本、运营成本都极大降低了业主的最终成本。利用物联网技术、移动互联网、计算机视觉技术的融合,让原有的车位检测系统的落地成本降低至原来的四分之一甚至更低。对于智慧城市的发展,极大降低了这个环节的成本,同时部署实施的速度更快,识别精准度更高。 “人工智能技术在智慧交通领域的落地一直是我们长期坚持投入的重要方向,智慧城市中大量引入的摄像头视频、图片数据,需要我们这类技术型公司利用先进的技术方案进行数据筛选、清洗、处理及分析。而NVIDIA提供的GPU方案,可以让我们的算法可以更高效的服务于智慧交通、智慧城市的建设中去。利用GPU的处理能力,可以极大降低企业的采购、施工、维护成本,不仅让企业的投资更精准,还可以让智慧城市的服务更高效。”积图科技CEO居鹤伟表示。