[发明专利]基于深度学习的交通非现场违法记录筛选审核方法及系统在审
| 申请号： | 201911247694.8 | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN110930724A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 镇煌;蔡岗;黄淑兵;何瑞华;尤勇;马宸阳;金晓冬 | 申请（专利权）人： | 公安部交通管理科学研究所 |
| 主分类号： | G08G1/017 | 分类号： | G08G1/017;G06F16/583;G06F16/51;G06K9/00;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 | 代理人： | 曹祖良 |
| 地址： | 214151 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及智能交通管理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的交通非现场违法记录筛选审核方法及系统。其中，方法包括以下步骤：获取前端上传的非现场违法记录信息；根据所述非现场违法记录信息，确定相对应的违法行为项目信息和违法证据图像信息；根据所述违法行为项目信息，获取至少一个预存的废片删除场景图像数据；将与所述违法行为项目信息相对应的违法证据图像信息，与所述废片删除场景图像数据逐一比对；若所述违法证据图像信息与至少一个所述废片删除场景图像数据一致，确定所述违法证据图像为废片。其中系统用于执行上述方法。本发明能够识别、自动删除无效违法证据照片，找回误删、错删的非现场违法记录。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 交通 现场 违法 记录 筛选 审核 方法 系统 | ||
【主权项】：
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