产品概况：

　　科达海燕车辆二次分析系统运用基于深度学习的视频图像感知与智能识别技术，能够对所有卡口、电警抓拍图片进行二次分析，实现对车辆车标、细分车型、车身及号牌颜色等各种特征的深度分析；基于二次分析后的结构化数据，系统能够将其与系统汇聚的其他车辆数据进行比对碰撞和数据挖掘，开展一系列的实战应用，例如特征搜车、假套牌分析、遮挡面部分析、落脚点分析、初次入城分析、车辆布控等。为有效提升智能监控在公安业务中的作用、加强打击涉车违法犯罪活动提供有力技术支撑。

　　关键技术指标：

　　2.1. 基于GPU的集群架构

　　科达海燕车辆二次分析系统采用基于专业GPU的集群架构。GPU擅长处理高吞吐量的数据并行计算，因此在图形处理方面具有巨大优势。系统将深度学习算法和GPU完美结合，在图形处理的质量上比传统的CPU为处理核心的服务器有了质的飞跃提升，为处理大量车辆二次分析数据提供了有力的支撑。

　　2.2. 深度学习技术

　　海燕车辆二次分析系统采用先进的深度学习算法对车辆图片进行处理。通过大量的车型模本训练，多层数据的交替验证、学习，使分析识别准确率快速提高，满足各级公安用户的使用需求。和传统模式识别算法相比较，深度学习算法的最大不同在于它所采用的特征是从大数据中自动学习得到，对每一个车辆进行建模，模型特征可以提高模式识别系统的性能。

　　2.3. 车辆大数据技术

　　车辆大数据平台采用消息队列作为数据汇聚的管道，在海量数据中为上层业务应用提供实时准确的消息。同时采用全文搜索引擎，分布式在线实时交互查询架构让用户在数十亿的文件以及PB级的数据中能够实现在近乎实时的情况下完成。多级存储则为用户集中有限的资源处理最有价值、最优先、最迫切的数据提供了支持。

　　产品创新点：

　　精准识别

　　依托深度学习技术，系统能精准识别各种场景下的车辆的号码、细分车型、车身及车牌颜色、车检标、遮阳板等车辆细节信息，为基于大数据分析的深度应用提供更多有价值的车辆信息。

　　高效检索

　　系统支持多项检索方式检索，基于分布式运算架构的车辆大数据的结构使得检索结果达到近乎实时反馈。

　　深度分析

　　系统通过对海量数据的深度挖掘，以及结合民警实战应用经验形成的技战法，能够有效提高实战效能。

　　国内外市场推广情况：

　　科达海燕车辆二次分析系统运用基于深度学习的视频图像感知与智能识别技术，能够对所有卡口、电警抓拍图片进行二次分析，实现对车辆车标、细分车型、车身及号牌颜色等各种特征的深度分析；基于二次分析后的结构化数据，系统能够将其与系统汇聚的其他车辆数据进行比对碰撞和数据挖掘，开展一系列的实战应用，由于新颖的设计、卓越的性能、创新的应用等特点，赢得了用户的广泛认可，目前已经在全国多个省份自治区得到了大范围的市场应用。应用案例有：青海省公安厅

　　宁夏回族自治区公安厅

　　辽宁省公安厅

　　山东省公安厅

　　克拉玛依市公安局

　　石家庄公安局

　　贵州省福泉市公安局

　　安平县公安局

　　乌兰察布市公安局

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