卸売ワイヤレスカメラ検出器によるビデオ車両検出

ビデオ車両検出 

テストデバイスとしてのビデオ車両検出、その機能、技術指標、および検出精度は、ユーザーに対応できる必要があります'エンジニアリングのニーズと、指標が高すぎたり低すぎたりしないようにします。目標が高すぎると、製品の製造コストが増加し、リソースの浪費が発生します。インデックススライスにより、データにバイアスがかかりすぎたり、システムにバイアスがかかったり、正常に使用できなくなったりします。したがって、交通情報サービスのためのビデオ車両検出器の要件、交通流の統計と分析、および交通信号制御のためのビデオ車両検出器の要件など、さまざまな使用方向に従って、さまざまなインジケータシステムまたは標準システムを決定する必要があります。違いがあり、規格で明確に定義する必要があります。ビデオ車両検出は、従来の車両ループ検出器の代わりに使用できます。交差点が大きい場合。その後、ビデオ車両の検出に適しています。検出エリアが広いため。  そして、ビデオ車両検出技術がより一般的になります。  

一部のエンジニアリングアプリケーションでは、ビデオ車両の検出が必要です 特定の機能が必要です。原則として、関係する機能は客観的に評価されるべきです。これには、機能を説明する指標のテストと評価が必要です。一部の指標については、交通量、車両違反イベントの捕捉率などの定量的検出。ただし、一部の指標では、車両の走行速度のポイントなど、客観的な評価を達成することがより困難です。使用方向に応じて、さまざまな試験方法を開発する必要があります。定量的に検出できる指標については、標準で検出方法を明確に指定する必要があります。定量的に検出できない指標については、定性的な説明または参照比較スキームを作成できます。多くのアイテムタイプの信号機カメラ検出/ワイヤレスカメラ検出器/ビデオ検出/有線カメラ検出器があります。  

ビデオ検出の場合、最大の問題は画像ソースです。画像ソースの検出要件を達成できるビデオ検出器の場合、別の画像ソースのインデックスが大幅に低下する可能性があります。より明白な例は、影があり、影がない昼と夜です。したがって、画像ソースは典型的な画像のコレクションである必要があります。インジケーターのテストは、一般的な画像コレクションのすべてのオブジェクトに対して実行する必要があります。テストされた製品がエンジニアリングの実践に適応できるかどうかは、画像ソースセットの科学的および典型性に依存します。そして代表。一般的な画像ソースセットの場合、最小の出力信号対雑音比、解像度、ダイナミックレンジなどの重要なパラメータを指定する必要があります。ビデオ車両検出 は、他の車両検出器とはまったく異なる特性と検出機能を備えた大面積の多機能検出器です。キューの長さやクロスラインなど、独自の検出機能を標準に反映する必要があります。旅行など。将来は。私たちのビデオ車両検出には、検出車両タイプと他のいくつかのファイルがあります。私たちのビデオ車両検出器はより良く機能します。