运营可视性
明确说明盲区。
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选择一种环境,了解其中的重要挑战、应对措施
和预期成果。
使用摄像头观察查看可见的停车位置、方向和出入情况。有关车位占用和授权的判断,应以经验证的监控覆盖范围及设施的实际停车记录为依据。

示例观察视觉 AI 可以帮助您监控什么?
明确说明盲区。
在指定路线检查行驶方向。
将可见停车位置与停车授权情况分开判断。
柱体、坡道和大型车辆会遮挡停车位;仅凭车辆外观无法判断其是否获准停放。
记录停车位、路线和盲区。
测试坡道、转弯处和大型车辆。
由工作人员核实停车权限和实际情况。
车辆占据了部分通行路线。
观察结果:标记了车辆停放位置。
响应:检查通行净空和停车情况。
价值:帮助聚焦路线检查。
车辆逆着预定方向行驶。
观察:出现疑似行驶方向异常事件。
响应:查看录像并执行场地程序。
价值:支持交通情况审核。
需要核对闸机活动记录。
观察:出现符合支持条件的车辆相关观察结果。
响应:与相关出入记录进行核对。
价值:提供出入情况的背景信息。
摄像头画面:检查柱体、坡道和光照变化情况。
验证:验证车辆类别、行驶方向和记录行为。
隐私:如果另有经过验证的身份识别功能,应保护车牌和驾驶员数据。
人工审核:工作人员核实停车权限和路线状况。
不一定;还需考虑预约、限制规定和遮挡情况。
执法需要遵循单独的合法程序,并以经过核实的证据为依据。
车牌读取支持情况和性能需要单独验证。
道闸集成需要另行制定规范。
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