停车行为识别

• 项目简介：整个项目为30万元，与盘古美天大数据集团合作，主要是完成对街道停车场内车辆的停车行为进行判定，减少误收费，
实现完全无人化管理，最终完成项目交接。
• 主要工作：
o 利用深度学习框架，实现基于注意力机制的端到端停车行为模型的搭建、训练；引入时空模块来优化模型，优化后的模型推理
准确率能超过现存最优的模型。
o 针对大量无标签数据未分类的问题，引入基于MeanTeacher的半监督算法，进一步提升模型准确率以及减少标注样本的时间。
o 对高位车牌检测与识别模型进行构建、训练、测试。与后端开发人员进行交接测试，并上线到生产环境。