基于远程监督学习的车辆类型识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114373167A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202111596872.5

    申请日:2021-12-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于远程监督学习的车辆类型识别方法及系统,属于智能交通技术领域,包括以下步骤:步骤S1:获取道路监控摄像机传输的道路图片,并根据待识别车辆在所述道路图片中的位置,从所述道路图片中获取待识别车辆的车身图片;步骤S2:先对车辆的车身图片进行预处理,然后根据所述待识别车辆的车身图片进行车型识别,获取该待识别车辆的车辆类型识别信息。本发明中,具有识别准确率高,训练收敛快的优点,计算速度能够满足智慧道路对车辆类型识别的处理要求,能够有效的被应用到智慧交通信息中去,且还具有远程监督学习能力,能够自动更新车型识别信息库,使得车辆类型识别的能力更强,能够很好的适应各种环境下车辆车型的准确识别。

    面向数字孪生的智能云泊车管理方法及管理平台

    公开(公告)号:CN118334900B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410733614.4

    申请日:2024-06-07

    Abstract: 本发明涉及一种面向数字孪生的智能云泊车管理方法及管理平台,管理方法包括:建造数据建立3D数字孪生体仿真模型;将停车场的历史使用数据按时间顺序汇总得到历史停车位需求数据集;结合数字孪生系统分析数据的趋势,得到淡‑旺时间段数据;构建淡‑旺时间段自回归积分滑动平均时间序列预测模型,并采用遗传算法优化淡‑旺时间段自回归积分滑动平均时间序列预测模型的参数;采用优化后的淡‑旺时间段自回归积分滑动平均时间序列预测模型来预测各时间段的车位需求量。本发明通过基于季节自回归整合移动平均模型来预测泊车场的车位需求量,同时设计基于季节性回归场景的遗传算法来优化模型参数,可实现对车位需求量精准预测。

    面向数字孪生的智能云泊车管理方法及管理平台

    公开(公告)号:CN118334900A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410733614.4

    申请日:2024-06-07

    Abstract: 本发明涉及一种面向数字孪生的智能云泊车管理方法及管理平台,管理方法包括:建造数据建立3D数字孪生体仿真模型;将停车场的历史使用数据按时间顺序汇总得到历史停车位需求数据集;结合数字孪生系统分析数据的趋势,得到淡‑旺时间段数据;构建淡‑旺时间段自回归积分滑动平均时间序列预测模型,并采用遗传算法优化淡‑旺时间段自回归积分滑动平均时间序列预测模型的参数;采用优化后的淡‑旺时间段自回归积分滑动平均时间序列预测模型来预测各时间段的车位需求量。本发明通过基于季节自回归整合移动平均模型来预测泊车场的车位需求量,同时设计基于季节性回归场景的遗传算法来优化模型参数,可实现对车位需求量精准预测。

    一种基于人工智能的多模态门禁系统

    公开(公告)号:CN118411776B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410875126.7

    申请日:2024-07-02

    Abstract: 本申请涉及一种基于人工智能的多模态门禁系统。其包括:摄像头,用于采集被识别对象的面部图像;面部识别模块,用于基于所述被识别对象的面部图像,生成面部识别结果,所述面部识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象;指纹扫描模块,用于采集所述被识别对象的指纹图像;指纹识别模块,用于基于所述被识别对象的指纹图像,生成指纹识别结果,所述指纹识别结果用于表示被识别对象是否为授权对象;门禁控制模块,用于响应于所述指纹识别结果和所述面部识别结果同时为被识别对象为授权对象,生成授权通过指令。这样,可以形成全域感知的指纹特征表示,从而避免伪造指纹的攻击风险,并实现指纹的准确识别。

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