자동차 계기판을 촬영한 사진에서 AI 딥러닝 기술을 적용하여 자동차 총 주행거리(ODO Meter)를 자동 인식 처리하는 솔루션으로 자동차 보험 가입 마일리지 특약, 업무용 차량 운행거리 관리, 렌터카 차량 관리 분야 등에서 계기판 사진으로부터 총 주행거리를 자동으로 인식함에 따라 업무 담당자가 계기판 사진을 보고 수동 입력하는 불편함을 개선할 수 있습니다.
자동차 계기판을 촬영한 사진에서 AI 딥러닝 기술을 적용하여 자동차 총 주행거리(ODO Meter)를 자동 인식 처리하는 솔루션으로 자동차 보험 가입 마일리지 특약, 업무용 차량 운행거리 관리, 렌터카 차량 관리 분야 등에서 계기판 사진으로부터 총 주행거리를 자동으로 인식함에 따라 업무 담당자가 계기판 사진을 보고 수동 입력하는 불편함을 개선할 수 있습니다.
총 주행거리 인식
· 디지털 및 아날로그 형식의 총 주행거리 인식 · 계기판 사진에서 총 주행거리, 구간 주행거리, 속도계, 주행가능거리를 분석 구분하여 총 주행거리만 추출 인식
주행거리 인식 기술
· AI 딥러닝 객체인식 기술을 적용한 미터 영역 검출 및 OCR 적용 · GPU 및 Intel CPU 추론 가속 툴킷 사용으로 빠른 인식 속도
최적의 주행거리 인식 딥네트워크 제공
· 다양한 차종의 계기판 형식에 대한 자동차 주행거리 사진으로 인공지능 딥러닝 학습 네트워크 사용 · 최적의 임계치 적용에 따른 오탐 최소화 · 미훼손(빛반사, 회전, 짤림, 흔들림 등) 정상 사진 기준 95%이상의 정확도
빠른 인식 속도
· 서버 버전 사용시 GPU를 사용한 빠른 인식 속도 : 0.3초 이내 ※ GPU : Graphics Processing Unit
디지털 계기판
디지털 형식의 총 주행거리, 주행가능거리, 구간 주행거리, 구간 평균속도의 구분처리에 의한 총 주행거리 인식
아날로그 계기판
아날로그 형식의 총 주행거리와 구간 주행거리 구분처리에 의한 총 주행거리 인식
OS
·Windows 10 Professional 64bit 이상 ·Windows 2016/2019 Server Standard 64bit 이상 ·Linux
서버사양
CPU버전 · Intel Xeon 2.3Ghz 4-Core 이상 · Memory 16GB 이상 · HDD 300GB 이상 GPU버전 · Intel Xeon 2.3Ghz 4-Core 이상 · Memory 16GB 이상 · HDD 300GB 이상 ※ GPU : NVIDIA 계열 메모리 최소 8GB이상
Android
안드로이드 8.x 이상
iOS
iOS 11.x 이상