[发明专利]一种城市管理案件分类识别方法有效
| 申请号： | 201910718588.7 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN110458082B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 王国梁;毛云青 | 申请（专利权）人： | 城云科技（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06K9/62;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区长*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种城市管理案件分类识别方法，包括以下步骤，获得大量案件图像样本，通过人工对案件图像进行分类识别，并标识出图像中属于城管案件内容的涉及各类物体对象和位置，将人工标识出来的各类物体对象、位置和图像输入到深度学习模型中进行学习训练。本发明并不直接利用深度学习模型来判断城管案件分类，而是利用深度学习模型得到城管案件图像中出现的各类物体分类以及位置，然后根据场景分类判断算法来判断具体城管案件的类别，降低识别误判率，该方法克服采用深度学习算法模型在实际场景中判断准确率不高的问题，通过本方法可以降低误判率，提高识别的准确率，使之更加符合城管案件识别的实际场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 城市管理 案件 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种城市管理案件分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n101：获得大量案件图像样本，通过人工对案件图像进行分类识别，并标识出图像中属于城管案件内容的涉及各类物体对象和位置；/n102：将人工标识出来的各类物体对象、位置和图像输入到图像识别模型中进行学习训练，得到改进后的图像识别模型；/n103：获得大量的场景分类数据以及场景对应的物体对象清单数据；/n104：将场景分类数据和物体分类清单输入场景识别模型中进行学习，得到改进后的场景识别模型；/n105：通过城市管理部门业务系统获得图像数据；/n106：将图像数据作为输入提供给图像识别模型，图像识别模型推理并得到图像中各类物体的预测结果；/n107：将结果图像中各类物体分类和位置作为输入提供给场景识别模型，算法判断得到具体城管案件的分类；/n108：城管业务系统根据案件分类进入相应的案件处理流程。/n
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