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政府现阶段提出的,对实时检测技术的需求主要是两点,道路监控和安防方面。
道路监控这边是最方便的,不管是高路,高架,重要街道口,政府早就已经部署了数不胜数的道路摄像头。
这个需求的场景非常固定,摄像头是不会动的,拍摄的角度也不变化,只是画面中一直车来车往,有时候可能会有行人或者非机动车辆出现。
像高路,高架路上就更简单了,来往的除了车基本上啥也没有,非常的好做。
不过,政府在这些图像上的需求却有所不同。
孟繁岐提供的基础技术,是在图片中框选出一些物体,并标注它们是什么。
可政府在道路检测上的重点需求并不是这个,我特么视频里全是车,还用你给我标注这些都是车?
你给我标出来干嘛呢,我拍的时候就知道了,这些路上一直都是车来车往。
所以虽然政府方面目前的意向十分积极,很看好白度,但是白度却非常焦虑,忙得是焦头烂额,李彦弘和余恺这几都没怎么好好睡觉。
这是一个巨大的机遇,也是一个巨大的挑战。
如果能够短时间内完成需求,全国那么多的道路监控摄像头,这得是多大的订单啊?
当然,李彦弘也很熟悉,这里面肯定会有逐个试点,慢慢推进的过程。但他有信心,只要第一单顺利,后面的推进一定是势如破竹。
因为这种东西的现代化智能化,会是一个不小的政绩,李彦弘很清楚政府方面负责人最大的动力是什么。
政绩+白度方面的辅佐宣传,李彦弘想不出对方不积极推进的理由。
但说一千道一万,现在有一个最大的难题,那就是百度这边不知道该怎么去做。
他们才刚刚接手孟繁岐的代码,虽然消化了大概做法,但对不少方为什么要这么做,用其他的做法有何优劣,还缺乏深入的理解。
如果让孟繁岐了解到政府在道路检测方面的需求,他还是相当熟悉的,核心点就是检测和违章检测。
其中检测呢是主要需求,说白就是通过对比视频中不同帧之间车辆位置的变化,直接计算其实时的车。
由于摄像头角度固定,帧之间的间隔也是固定,所以只要从位置变化中计算出车辆行驶的距离,就可以计算车了。
但这里有一个难点,那就是你怎么知道不同图片中哪些车辆是同一辆呢?这里就涉及到物体追踪技术。
政府方面并不清楚其中的技术区别和难点,他们觉得你这个检测还挺智能的,我就测一下车,没啥问题。
对白度其实是过分乐观了,现在的白度根本做不到在孟繁岐的代码上增加这些功能。
另一方面,违章检测只是一个添头,不是核心需求。
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