[发明专利]一种基于卷积神经网络的货车低排放限行识别方法在审
| 申请号： | 201911303326.0 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111027499A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 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： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08;G06F16/951 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 方亚兵 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的货车低排放限行识别方法，在互联网上获取货车车型的参数信息，提取货车车型图片和对应排放标准信息；使用one‑stage的InceptionV3算法训练货车车型识别模型；利用训练好的货车车型识别模型对货车图片进行具体分类，完成对货车车型识别；识别出货车车型后关联排放信息，完成对低排放货车的识别。与现有技术相比，本发明能够快速、准确识别出低排放限行的货车，便于推广使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 货车 排放 识别 方法 | ||
【主权项】：
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