随着人工智能技术的不断发展，边缘AI技术逐渐成为智能交通领域的研究热点。其中，基于边缘AI的车辆结构化数据技术与车辆监控系统是实现智能交通系统的重要手段之一。为了满足市场需求，TSINGSEE青犀边缘AI智能分析网关/视频智能分析平台推出了一项创新的基于边缘AI智能的解决方案——基于车辆结构化数据的车辆监控方案。该方案基于计算机视觉技术、深度学习算法以及边缘AI计算，实现对车辆的智能化监控和管理，为车辆管理带来了新的变革。

1、算法概述

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V6版内置AI 算法引擎，基于AI芯片 + AI框架 + AI算法，能为视频智能分析提供强劲的AI算力，利用硬件的高效计算能力和算法，可以实现对机动车、非机动车、车牌的抓拍及人-非机动车绑定，此外还能支持机动车分类识别，包括对机动车的颜色、品牌、驾驶方向和非机动车分类等车辆属性进行解析识别，也能支持车牌与机动车绑定关系。

基于边缘AI的车辆结构化数据技术，是将边缘AI技术应用于车辆结构化数据提取中，通过在终端设备上部署AI算法，实现对车辆图像的实时处理和结构化提取。这种技术具有实时性、高效性和低成本等优点，可以为智能交通系统提供更加快速、准确的数据支持。

2、EasyCVR视频融合平台车辆监控能力

视频管理平台EasyCVR具备车辆监控与轨迹跟踪的能力，平台能通过电子地图实时展示车载监控设备上传的地理位置，并能绘制移动轨迹、历史轨迹回放等，提供车辆的历史轨迹查询和数据分析等功能。通过实时监控车辆运行状态，实时了解车辆异常情况，提升车辆管理的效率和安全性，为车辆管理提供全面的解决方案。通过对车辆监控数据进行深入分析，该方案能够协助管理人员进行数据报告和图表分析，为车辆管理提供决策支持。

3、技术优势

1）采用高效的计算方法和算法优化，能够在短时间内处理大量的视频数据，实现实时监控和识别，大大提高了车辆管理的效率。

2）基于深度学习技术，该方案能够准确识别车辆信息和检测车辆异常情况，提高监控的准确性和可靠性，减少了人工干预的必要性，提高了车辆管理的精度。

3）具备高可靠性，能够在各种复杂环境下稳定运行，保证监控的连续性和稳定性。无论是在恶劣天气、复杂道路状况或者其他各种复杂环境下，该方案都能够提供可靠的监控服务。

4）支持多种监控模式和监控范围，能够适应不同场所和需求。管理人员可以根据实际情况进行调整和配置，以满足不同场所的车辆监控需求，更具灵活性和适应性。

4、应用场景

1）在公共交通领域，该方案能够实时监控公交车、出租车等运营车辆的运行状况，自动识别车辆信息和检测异常情况，提高了公共交通运营的安全性和效率。

2）在物流运输领域，该方案能够实时监控车辆位置和运行状态，提供历史轨迹查询和数据分析等功能，帮助确保货物安全及时送达目的地。

3）在智慧城市建设中，该方案能够实时监控车辆运行状况、自动识别车辆信息和检测异常情况，为城市交通管理提供了有力支持。

4）在停车场管理中，该方案能够实时监控车辆进出情况、自动识别车牌号码等信息，提高了停车场管理的效率和安全性。这些应用场景的涵盖范围广泛，说明了该方案在不同领域中的普适性和价值。

TSINGSEE青犀基于车辆结构化数据的车辆监控方案为车辆管理带来了创新的安全管理方式，基于边缘AI的车辆结构化数据技术是一种重要的智能交通技术手段，可以为智能交通系统提供更加全面、准确的数据支持。随着人工智能技术的不断发展，这种技术的应用前景将更加广阔。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验和部署测试。