一种基于深度学习的道路救援装备正方位拖牵诱导方法
授权
摘要
本发明公开一种基于深度学习的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，结合道路救援装备拖牵装置结构和作业特点，首先改进基于tiny‑yolo的车牌识别网络，然后制作样本集对网络进行训练，获得网络参数，接着利用该网络对正方位作业区域图像中的被拖车车牌进行识别，最后测量道路救援装备拖牵装置被拖车之间的横向偏差，实时、稳定、可靠地诱导作业人员实施拖牵作业，从而达到提高拖牵救援效率与安全性能的目的。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的道路救援装备正方位拖牵诱导方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110298247A
申请号 ：
CN201910432687.9
公开（公告）日 ：
2019-10-01
申请日 ：
2019-05-23
授权号 ：
CN110298247B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
李旭曹继文徐启敏王培宇
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区东南大学路2号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
唐红
优先权 ：
CN201910432687.9
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2019-11-01 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20190523
申请日 : 20190523
2019-10-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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