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广州科缔欧,电瓶车闯红灯逆行识别抓拍系统，电动车占用机动车道抓拍系统，电动自行车闯红灯抓拍摄像机，电瓶车逆行识别抓拍摄像头，小区单元楼门口电动车识别联动门禁摄像机，公园街道禁止电瓶车乱停乱放识别报警系统，小区电动自行车识别联动门禁系统，步行街电动车识别联动道闸摄像机，电动自行车逆行抓拍摄像机，城区道路电瓶车占道识别报警系统，厂区电动自行车识别开启闸机系统，非机动车占用机动车道警示系统，步行街电动车管控报警系统，步行街非机动车乱停乱放管控系统，非机动车闯入高架桥抓拍系统，电动自行车逆向行驶抓拍系统，电动车闯入高架桥抓拍系统，阻止非机动车联动道闸门禁系统，防止电瓶车识别联动道闸门禁，电瓶车占出入口识别报警摄像机，专业人工智能视觉图像分析设备生产厂家。
产品名称：电瓶车闯红灯逆行识别抓拍系统
产品型号：KDO-PWT7502FDQ50-Y
一、产品概述
随着电动车、自行车数量的增加，电动车、自行车上路安全也成为人们重点关注内容。因为，在庞大的群体中，总有那么几个车主不爱遵守交通规则，仗着自己是电动车、自行车随意闯红灯、占机动车道、逆向行驶、乱停乱放、越线停车等等，让路人和机动车司机苦不堪言。
为加强路面管控，严查闯红灯、逆行、占用机动车道等交通违法行为。建立电动自行车交通违法行为自动抓拍系统，运用面部识别、图像识别等技术手段，加大查处力度。
二、产品优势
1)前端设备技术分析
科缔欧前端AI智能分析摄像机设备嵌入AI电动车识别算法，对非机动车的精确检测，实现对非机动车检测分析识别，实时预警周界区域内非机动车入侵事件，前端摄像机一体化完成分析、识别、预警，后端监控室配置一台电脑就可，不需要另外配置分析管理服务器，从而节省成本。
前端智能分析摄像机也可脱机使用，同时支持联动语音告警，不需要连接到监控中心。
三、产品特点
系统设备采用机器视觉图像感知技术，通过人工智能深度学习技术，对电动车目标的精确检测分析识别，在机器视觉图像景中，通过物体特征算法建立图像模型，完成自动识别非机动车目标。
AI智能分析摄像机基于海量数据的深度学习，检测实时视频中的电动车目标，并通过电动车特征分析，准确的识别电动车目标。通过对电动车特征的学习，对视频中的物体目标进行轮廓检测，系统采用目前先进的基于深度学习的目标检测算法。
特别适用于高精度电动车监测识别预警，可以排除因风吹草动、下雨下雪、刮风树叶摇动、光影变化等等各种室外干扰所产生的误报。
科缔欧电动车识别报警系统前端设备嵌入AI电动车识别算法，对电动车的精确检测，实现对电动车检测分析识别，实时城区机动车道区域内电动车闯入事件。当有电动车进入监测范围内可对其自动识别，即对其抓拍并将当时图像传输到管理中心，在管理中心输出报警信号或者现场联动语音告警。
系统采用AI算法，通过大量真实的场景样本训练后，能够在各种应用场景下及时准确的对场景中发生的非机动车入侵行为发出告警信息。通过对实时视频图像进行智能分析识别，可实现图像全屏周界防护、划定区域周界防护等功能。
四、产品运用
步行街、小区、公园、楼道、电梯、城市道路、高速公路等场所自行车、电动车和摩托车闯入或者占道监测识别预警。
