[发明专利]一种基于YOLO-V3的货车车尾放大号识别方法在审
| 申请号： | 201910844610.2 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110533042A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 张静乐 | 申请（专利权）人： | 北京慧智数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11429 北京中济纬天专利代理有限公司 | 代理人： | 马国冉<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLO‑V3的货车车尾放大号识别方法，通过YOLO‑V3算法识别货车车尾是否喷涂放大号、以及放大号是否清晰，让人工只需对最终结果进行核验，以此大大降低人工工作量，并且能够提高每天的识别量；本发明将人工智能与现实应用结合，依据不断完善的算法模型提供核心支持，来实现对现实货车不喷涂放大号、放大号不清晰越来越精准的识别，以此降低监管大货车不喷涂放大号、放大号不清晰违法行为的成本，识别效率、检出率、准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 放大 货车 不喷涂 车尾 清晰 人工工作量 人工智能 核心支持 算法模型 算法识别 违法行为 现实应用 最终结果 大货车 检出率 准确率 核验 喷涂 监管 | ||
【主权项】：
1.一种基于YOLO-V3的货车车尾放大号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、从道路交通电子监控设备中提取监控图片，对提取的监控图片中的货车图片进行筛选，选出大量的货车车尾图片；/nS2、利用图片标注工具对货车车尾图片中的放大号进行标注，主要分为无放大号、清晰放大号、不清晰放大号三种类别；/nS3、将已标注完成的货车车尾图片输入到YOLO-V3算法框架中，并训练出YOLO模型，记作模型M；/nS4、对YOLO模型进行优化迭代；/nS5、从道路交通电子监控设备中提取监控图片，并从中提取货车车尾图片上传至优化后的YOLO模型；/nS6、优化后的YOLO模型对货车车尾图片进行识别处理，分类出无放大号、清晰放大号、不清晰放大号三类类别；/nS7、对优化后的YOLO模型识别后的结构进行人工审核，对分类进行筛查，并对YOLO模型优化，更新；/nS8、对审核过的无放大号及不清晰放大号的图片进行输出预警。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京慧智数据科技有限公司，未经北京慧智数据科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910844610.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
