[发明专利]基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法在审
| 申请号： | 201910011055.5 | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN109726699A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 殷鹏;张小辉 | 申请（专利权）人： | 殷鹏 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都佳划信知识产权代理有限公司 51266 | 代理人： | 余小丽 |
| 地址： | 517300 广东省河源市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，包括：拍摄所在区域的机动车道和非机动车道的视频图像，并传输给视频分析系统；采用基于深度神经网络学习电动自行车的特征，并建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型；对视频图像进行图像分割，以区分机动车道和非机动车道；提取机动车道内的视频图像，并将所述视频图像输入外形训练模型以标记机动车道内的电动自行车；将所述标记机动车道内的电动自行车的视频图像输入车牌训练模型，检测输出电动自行车的车牌号码。通过上述方案，本发明具有识别准确、降低计算工作量等优点，在人工智能技术领域具有很高的实用价值和推广价值。 | ||
| 搜索关键词： | 电动自行车 机动车道 视频图像 训练模型 非机动车道 人工智能 车牌 人工智能技术 神经网络学习 视频分析系统 占用 对视频图像 车牌号码 所在区域 图像分割 工作量 传输 拍摄 输出 检测 | ||
【主权项】：
1.基于人工智能的电动自行车占用机动车道识别方法，包括安装在电子眼安装支架上、且能拍摄到机动车道和非机动车道的视频图像的摄像头，其特征在于，还包括与所述摄像头连接的视频分析系统；所述电动自行车占用机动车道识别方法，包括以下步骤：步骤S01，利用所述摄像头拍摄所在区域的机动车道和非机动车道的视频图像，将摄像头拍摄的视频图像转换成视频流，并传输给视频分析系统；同时，采用基于深度神经网络学习电动自行车的特征，并建立电动自行车的外形训练模型和车牌训练模型；步骤S02，对摄像头拍摄的视频图像进行图像分割，以区分机动车道和非机动车道；步骤S03，提取机动车道内的视频图像，并将所述视频图像输入外形训练模型以标记机动车道内的电动自行车；步骤S04，将所述标记机动车道内的电动自行车的视频图像输入车牌训练模型，检测输出电动自行车的车牌号码。
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