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解决方案
SOLUTION
  • 多引擎人脸识别

  • 实时视频传输

  • 视图库

  • 车辆二次分析


多引擎人脸识别

 

支持对接已建设的监控点位,对监控点位拍摄的视频、图片进行多引擎二次分析、存储、归档,并结合人员登记照在内的各类人员静态专题信息,做一系列动静一体化的人员大数据实战应用。
人员大数据
外勤人员的管控容易出现虚假拜访、虚假报表等,任务执行力不够;人力资源和外勤费用难以得到有效的控制;突发状况、意外事故等反馈速度慢,对决策层的政策制定及决策造成影响。
多引擎比对
移动政务外勤执法巡查系统专为政府外勤执法人员设计,采用B/S架构,上网打开浏览器就能使用。随时随地手机打卡、考勤数据实时上传、考勤报表自动生成,有效解决外勤人员工作地点不固定、数据反馈不及时、人员监管不力等难题,并实现对内外考勤的统一部署、集中管理、信息同步和实时监控 !
精细化布控
多算法环境下划定点位区域和时间范围,对黑名单库中的嫌疑人员多层次精细化布控,支持反馈与核实情况追踪。
实时视频传输

 

我们的系统将前端APP---控制中心---后端执行通过实时视频连接起来,可以实现统一指挥调度,多方联动协同作战,由前端APP、控制中心和后端执行组成
前端APP
前端可以通过视频连接到控制中心,进行双向视频的传输,同时可以将自己的定位信息及其他辅助信息发送到控制中心,比如手机状态信息的发送,经授权控制中心可以控制手机部分功能。
控制中心
可以发起一对一的双向视频,授权指定的用户加入视频群,对前端的救助进行远程的技术支持。
后端执行
经授权进入视频群,查看事件全过程的数据,对现场实时的数据进行回传,各部门之间可以建立视频群,进行工作的联动协同
视图库
让数据共享更透彻
原有关于公安视频应用的关键标准只能解决部分资源的共享和联网问题,缺乏统筹规范,且跨警种、跨部门、跨区域应用时无法直接获取有价值的资源,针对这一问题,公安部近期将发布视频图像信息应用系列标准,为此,科达将提供符合公安部标准的高性能、高可靠的视图库系统,来实现对公安现有各应用子系统的数据采集、存储、统筹规划和数据共享。
视图入库
对已经建设的各种离线/在线采集设备或系统,可通过标准视图库服务接口采集数据,或者通过标准数据采集工具(ETL)进行数据抽取,转换成标准格式,存于视图库中。对新建的各系统平台,可按照公安部的视图库标准模式进行视图入库。
存储服务
支持对离线视频、卡口图片、人脸图片、结构化视频图像、文本及日志、报警信息等进行存储,数据存储和服务的格式满足公安部标准要求,并且能够按照车辆、人员、案事件进行分类存储管理,系统采用高性能、大容量的分布式数据库以及云存储系统支持海量数据的存储和应用需求,并且支持在线平滑的扩展存储容量和系统性能。
合成作战
视图库架构面向实战服务而设计的,可为公安各部门提供人员、车辆、案件等视图服务,可实现高性能的视频大数据分析和应用,各种基于视频大数据的技战法,为各单位提供标准规范的视频图像解析数据,最终实现跨区域的侦查破案、应急指挥等深度应用。
车辆二次分析

 

将车“读”得更透彻
随着经济的快速发展,城市机动车保有量迅速增加,交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧,与车辆相关的刑事和治安案件也逐年上升,特别是盗抢机动车辆、机动车肇事逃逸以及涉车类刑事案件,严重影响了社会治安与人民群众利益。
在此情况下,各地均新建卡口电警系统,通过先进的科技手段加强车辆管控。但由于各方面原因,还存在着诸多问题,如车牌识别错漏较多、识别信息较少等。
在此背景下,捌零科技推出车辆二次分析系统。系统可对过车图片进行二次识别,支持识别近400种车标、5000多种细分车型,同时可对遮阳板、安全带等其他车辆特征进行分析与识别。在分析的基础上,提供多种搜车方式,包括车标、车型、语义、图片搜车等,并提供大数据分析研判,包含十几种分析模型,有效提高实战效能。
车辆二次识别引擎
可对所有卡口、电警抓拍的数据进行二次分析,支持识别400多种车标,5000多种细分车型……
多种搜车方式
支持车标搜车、车型搜车、语义搜车、图片搜车、车辆局部特征检索等方式
车辆大数据分析
提供假套牌分析、隐匿车辆分析、车辆落脚点分析