交通警察和拖车在汽车驾驶员中引起最大的刺激。如果我们给没有正确停放汽车的驾驶员一个机会来了解拖车的方法并纠正这种情况，该怎么办？有了这个想法，我们训练了神经网络，以识别来自CCTV摄像机图像的拖车。
两年前，我们的团队开始开发和训练用于识别停车场中汽车的神经网络。在此期间，我们收集了超过26,000张图像的数据集，将376个摄像机，122个停车场连接到了汽车识别服务，其中只有5,400个停车位。我们已经开发了一个移动应用程序，可以显示空闲和已占用的停车位，并且还创建了一个API，任何人都可以使用它来解决业务问题。
迄今为止，我们已经在不同的天气和外部条件下实现了足够高的识别精度-请参阅白俄罗斯的AI服务在汽车识别方面超越Google和Microsoft AI的文章。
因此，我们决定继续前进-认识拖车。我们计划通过通知将接收到的数据发送给移动应用程序或仪表板的用户，或为视频监视服务提供新的机会。
拖车与轿车和卡车有何不同？
平台和起重机是关键特征。如果这些标志难以识别，则很可能是普通卡车。目前，我们的神经网络可以识别三类汽车：大型汽车（bigCars），小型汽车（smallCars）和拖车（towTruck）。
总的来说，我们指的是从下面可以看到前大灯，形状，镜子，车轮和其他类似标志的汽车。
简而言之，我们指的是具有自顶向下视图的汽车，其形状是关键特征。
目前，拖车的功能类似于小型车，但重要的区别是平台和起重机。
现在，我们只能从上方或从某个角度识别拖车，主要是来自房屋高层的闭路电视摄像机的数据。我们计划继续在所有类型的图像上训练我们的神经网络，以便通过从互联网上拍摄任何照片来获得准确的结果。
目前，这些类型的图像将被识别为普通汽车，即smallCar或bigCar。
这是我们的测试项目，我们计划根据用户的需求和业务需求来更详细地开发它。如果您对如何使用拖车检测有任何建议，请发表评论或写信至info@spotvision.co。
如果您想检查每个汽车识别服务的性能，请点击以下链接。