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车辆盗窃是全球不断上升的犯罪。GPS跟踪器并不是所有车辆的标准配合，缺乏互联网连接使追踪对官员充满挑战的被盗车辆。GPS信号可能会受到不同环境因素（例如地形或致密叶子）的影响，这可能会导致位置跟踪的不准确性。为了解决这些问题，建议的解决方案利用CCTV系统遵循被盗汽车的路线并加快搜索工作的速度。建议的概念提出了一种成功的方法，用于利用先进的计算机视觉和深度学习方法来通过CCTV视频来检测和监视被盗的汽车。从各种来源审查CCTV录像可以加快反应并改善检索，同时保留数据隐私。预测汽车颜色和汽车模型的准确性在结果中超过90％。汽车路线预测为RMSE得分为0.000171。建议的模型提出了一种跟踪解决方案，该解决方案利用当前的CCTV基础架构，而无需在车辆中安装任何额外的硬件。
利用AI和CCTV进行有效跟踪
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