道路异常智能识别模型训练、道路异常识别的方法及系统
授权
摘要

本发明公开了道路异常智能识别模型训练、道路异常识别的方法及系统,涉及道路识别技术领域,解决了现有道路异常情况识别存在一定的误差,且识别精度有待进一步提升的问题,其技术方案要点是:获取多个处于异常状态的道路图像作为训练样本图像;提取各个训练样本图像中异常特征和车辆驾驶位特征,得到训练样本集;将训练样本集输入深度学习神经网络模型进行训练,得到道路异常智能识别模型。发明通过依据异常特征对车辆驾驶位特征的影响相关性进行模型训练,能够依据车辆密度分布信息、车辆驾驶方位信息的细节差异性表征精准、可靠的识别出道路异常的具体类型和具体情况,道路异常识别的误差较小。

基本信息
专利标题 :
道路异常智能识别模型训练、道路异常识别的方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113343905A
申请号 :
CN202110721863.8
公开(公告)日 :
2021-09-03
申请日 :
2021-06-28
授权号 :
CN113343905B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
陈建达
申请人 :
山东理工大学
申请人地址 :
山东省高新技术开发区高创园A座313室
代理机构 :
成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
李英
优先权 :
CN202110721863.8
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
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
2022-06-14 :
授权
2021-09-21 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210628
2021-09-03 :
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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