[发明专利]基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测方法在审
| 申请号： | 202010565599.9 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111723739A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 李锋林;宋晓伟;刘雄;刘彬 | 申请（专利权）人： | 艾索信息股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安毅联专利代理有限公司 61225 | 代理人： | 师玮 |
| 地址： | 710000 陕西省西安市高*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测方法，其实现的步骤为：1、制定图像标注准则；2、对采集的图像按照步骤1中的标注准则完成数据标注，并按照8:2划分为训练数据集和测试数据集；3、对训练数据集进行图像处理得到扩充后的训练数据集；4、设计基于卷积神经网络的公交车内拥挤状态监测模型。5、利用步骤3得到的扩充后的训练数据集对步骤4中设计的拥挤状态监测模型进行训练参数优化得到拥挤状态监测器；6、利用步骤2中得到的测试数据集对拥挤状态监测器进行测试。本发明在保证状态判定准确率的情况下，通过向后端服务器回传当前车辆的照片即可完成状态监测判定，利用车内现有的摄像头即可完成拥挤状态监测判定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 公交车 拥挤 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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