百度AI攻略：車輛屬性識別

1.功能描述：

檢測圖像中的各種車輛，並針對小汽車識別11種外觀屬性，包括：是否有車窗雨眉、是否有車頂架、副駕駛是否有人等，可用於交通安防場景的特定車輛檢測追蹤。

2.平臺接入

車輛屬性識別接入網址：http://ai.baidu.com/tech/vehicle/attr

具體接入方式比較簡單，能夠參考個人另外一個帖子，這裏就不重複了：

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943327

3.調用攻略（Python3）及評測

3.1首先認證受權：

在開始調用任何API以前須要先進行認證受權，具體的說明請參考：

http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top

具體Python3代碼以下：

# -*- coding: utf-8 -*-

#!/usr/bin/env python

import urllib

import base64

import json

#client_id 爲官網獲取的AK， client_secret 爲官網獲取的SK

client_id =【百度雲應用的AK】

client_secret =【百度雲應用的SK】

#獲取token

def get_token():

    host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret

    request = urllib.request.Request(host)

    request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')

    response = urllib.request.urlopen(request)

    token_content = response.read()

    if token_content:

        token_info = json.loads(token_content)

        token_key = token_info['access_token']

    return token_key

3.2車輛屬性識別分析接口調用：

詳細說明請參考： https://ai.baidu.com/docs#/ImageClassify-API/29196fe3

說明的比較清晰，這裏就不重複了。

你們須要注意的是：

API訪問URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/vehicle_attr

圖像數據，Base64編碼字符串，不超過4M。最短邊至少10px，最長邊最多4096px。支持圖片格式：jpg，bmp，png。 注意：圖片的base64編碼是不包含圖片頭的，如（data:image/jpg;base64,）

Python3調用代碼以下：

#車輛屬性識別

#filename:圖片名（本地存儲包括路徑）

def vehicle_attr(filename):

    request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/vehicle_attr"

 

    # 二進制方式打開圖片文件

    f = open(filename, 'rb')

    img = base64.b64encode(f.read())

 

    params = dict()

    params['image'] = img

    params['show'] = 'true'

    params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")

    #params = json.dumps(params).encode('utf-8')

 

    access_token = get_token()

    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token

    request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)

    request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')

    response = urllib.request.urlopen(request)

    content = response.read()

    if content:

        #print(content)

        content=content.decode('utf-8')

        print(content)

 

vehicle_attr('car1.jpg') 

4.功能評測及建議：

選用不一樣的數據對效果進行測試，具體效果以下：

{"log_id": 2553167137379126576, "vehicle_num": 1, "vehicle_info": [{"attributes": {"direction": {"score": 0.5358242392539978, "name": "左前方"}, "copilot_belt": {"score": 0.2600597143173218}, "copilot_visor": {"score": 0.004816591739654541}, "rearview_item": {"score": 0.1061452031135559}, "driver_visor": {"score": 0.01984471082687378}, "in_car_item": {"score": 0.8143197894096375}, "skylight": {"score": 0.5828855633735657}, "copilot": {"score": 0.0791858434677124}, "window_rain_eyebrow": {"score": 0.005147635936737061}, "vehicle_type": {"score": 0.9827386736869812, "name": "小汽車"}, "roof_rack": {"score": 0.07000851631164551}, "driver_belt": {"score": 0.9432666301727295}}, "location": {"width": 2358, "top": 366, "left": 262, "height": 1242}}]}

測試下來，總體感受處理的結果和速度都很不錯。不過對於多輛汽車，以及俯視視角的時候效果相對差一些。