车辆品牌与型号分析检查画面中的轿车，判断车辆品牌、型号及车身年款。ProVife 为每辆车同时保存最可能的三个结果；如果前两个结果非常接近，则不为该无法确定的车辆生成事件。结果重复出现达到连续确认次数时生成事件。可用于发现更换车牌或使用假牌的车辆、将车牌登记的车辆信息与画面中的车辆进行比对，以及在录像中搜索特定车型。该分析适用于轿车。
工作原理
绘制可看到轿车的区域。
输入品牌与型号判定的置信度阈值及确认次数。
ProVife 检查每辆显示足够大的轿车，得出最可能的三个品牌、型号和年款结果。
如果前两个结果非常接近，则不为该车辆生成事件。
同一品牌与型号结果重复足够次数后，记录事件。
设置
| 区域 | 检查轿车的区域。 |
|---|---|
| 置信度阈值 | 品牌与型号结果被采纳所需的最低置信度。 |
| 连续确认 | 品牌与型号结果需在多少次评估中保持一致。 |
| 重复间隔 | 同一轿车两次事件之间的最短间隔。 |
输出内容
- 车辆品牌与型号事件（analytics.vehicle.make_model）：品牌、型号、年款及置信度。
- 最可能的三个结果及各自的置信度。
- 实时画面中车辆上的品牌与型号标签。
- 轿车以红框和型号名称标出的事件图片。
事件联动
- 在录像中输入品牌与型号，查找相关车辆通行记录。
- 结合车牌识读事件，比对车牌与车辆信息。
- 通过 MQTT 将事件推送至外部系统。
- 通过 PDF 报表分享品牌与型号分布。
应用场景
公共机构
按日期和摄像机在录像中快速找到所查车型。
汽车经销商
统计进厂维修车辆的品牌与型号分布。
停车场
将会员车辆的车牌与画面中车辆的型号一并核查。
住宅小区
通过车型识别出业主车辆上的假车牌。
摄像机布设
- 将摄像机布设在从正前方或斜前方拍摄轿车、可看到前保险杠和进气格栅的角度。
- 选择较近的距离，让车辆在画面中占据较大面积。
- 车辆停下的道闸前方效果最佳。
- 避免逆光，确保车辆正面光照充足。