花期預報

? 基于圖像識別的花期檢測    ? 結合氣象條件的花期預報

　　針對花卉觀賞區，設置攝像機（包括近景和遠景觀測），將這些觀測視頻數據匯集到后端數據平臺，通過人工智能圖像檢測引擎對花卉種類及所處花期進行識別，并結合氣象預報數據形成花期實況及預報產品。并基于地理信息及其他社會觀測數據形成區域的花期綜合預報。

系統構成

愛鳥幫—觀鳥好幫手

    只需要發送一張照片，就可以輕松識別中國1400種常見鳥類。

雉雞 Common Pheasant 國家三有動物，IUCN：LC無危 描述：雄鳥：體大(85厘米)、原引自中國的、為歐洲及北美洲所熟悉的雉種。雄鳥頭部具黑色光澤，有顯眼的耳羽簇，寬大的眼周裸皮鮮紅色。有些亞種有白色頸圈。身體披金掛彩，滿身點綴著發光羽毛，從墨綠色至銅色至金色；兩翼灰色，尾長而尖，褐色并帶黑色橫紋。雌鳥形小(60厘米)而色暗淡，周身密布淺褐色斑紋。被趕時迅速起飛，飛行快，聲音大。

基于人工智能的道路監測

?  能見度  ? 污染指數  ? 道路積水  ? 風力風向   　

   根據固定位置攝像頭的視頻數據，通過自學習，比如學習幾個月的數據，給出后續觀測視頻場景內的空氣能見度和空氣污染指數，給出視頻場景內道路降雨及積水情況。基于地理位置標定后匯聚到社會化大數據平臺，結合氣象狀況提供街區級別的氣象和交通實況和預報服務。

交通氣象服務

車輛識別引擎

? 品牌　? 車型    ? 年款  ? 顏色

    根據汽車的外觀特征對汽車的品牌、型號、顏色、款式等作出識別。提供詳細車型信息：包含了車型具體年款，比如桑塔納2000老款、桑塔納2000-2008款等。支持實際應用場景在增加訓練模型，提高識別率。

　　車型識別系統基于深度學習和卷積神經網絡（CNN），利用大量的車型樣本進行訓練，提高準確度，這種方法相對于傳統算法在識別率上有著本質上的區別，正是基于這種算法才能對各種場景下的車輛有一個高質量的識別率。識別系統采用高性能GPU服務平臺，在具備高性能CPU的同時搭載了多塊高性能GPU加速卡，具備先進的GPU輔助計算能力，能夠利用GPU海量的并行計算資源極大提高車型識別的速度，每臺服務器具備數十萬張/天的識別能力。