基于AI图像识别的自行车停放监控系统

创科方案 基于AI图像识别的自行车停放监控系统
(编号: S-2042)
试验项目
方案特点
  • 采用“前端感知+边缘计算+中心平台”三层架构,实现低延迟、高并发的分布式智能监控。
  • 应用基于深度学习的自行车检测与多目标跟踪算法,精准识别目标与轨迹。
  • 融合几何ROI建模与时序分析,智能判定违规停放与长期闲置车辆(“僵尸车”)。
  • 提供集实时监控、事件告警、统计分析于一体的可视化平台,并与既有管理系统无缝集成。
  • 通过现场数据持续迭代优化AI模型与业务规则,提升系统准确性与场景适应性。
试验应用及预期成果
  • 完成试点区域的前端感知与边缘计算节点部署及系统联调。
  • 成功开发并部署高精度的自行车检测、跟踪及车位状态判定核心算法模型。
  • 实现违规停放自动告警与疑似“僵尸车”识别功能,辅助现场管理。
  • 完成与现有运维管理平台的数据对接,实现告警与统计信息的统一呈现与处置。
  • 通过试运行验证系统成效,达成核心性能指标,并形成可推广复制的建设方案。
附加方案资料 Preliminary Proposal for AI Image Recognition-Based Bicycle Parking Monitoring System_GEDI.pdf
方案提供者资料
方案提供者:中国能源建设集团广东省电力设计研究院(香港)有限公司
地址:香港九龙红磡都会道10号都会大厦2612-15室
联络人:薛菲
职位:工程师
电话:852-59585790
电子邮件: xuefei@gedi.com.cn

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