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目前,随着钢铁智能制造不断推进,视频监控系统大体建设已经初步完成,基本已经实现“看的见”“看得清”的任务目标,现有摄像头可实现对厂区、办公楼出入、作业、运输、设备的监控,但是目前的管控基本是靠人的监督及检查来实现,防控效率低、范围小、局限性大。以钢铁园区运输部为例,大部分为普通摄像头,具备车牌识别的高清卡口摄像头相对较少,当事故回溯时往往需要操作人员在大量历史视频中查找,费时费力。基于RetinaFace、RRPN的机器视觉模型算法实现全摄像头的车牌识别,并结合剪枝等模型压缩技术,优化了神经网络运算的速度,降低了计算成本,达到企业降本增效的作用。 相似文献
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