[发明专利]一种基于多源数据融合深度学习的非现场超载监测方法在审
| 申请号： | 202111072182.X | 申请日： | 2021-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN113762255A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 尤永博;张旭东;张智 | 申请（专利权）人： | 陕西科云信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01G19/03 |
| 代理公司： | 西安赛博睿纳专利代理事务所(普通合伙) 61236 | 代理人： | 周发军 |
| 地址： | 710061 陕西省西安市曲江*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及公路超载监测技术领域，且公开了一种基于多源数据融合深度学习的非现场超载监测方法，包括以下监测步骤；S1）、交通标志指示；S2）、车牌识别、抓拍；S3）、动态称重；S4）、检测信息发布；S5）、全景视频监控；S6）、深度学习分析模块。该基于多源数据融合深度学习的非现场超载监测方法，同时利用视频抓拍车辆特征、石英称重数据等多种数据，建立深度学习分析模型，与仅依赖单源信息称重（因为车辆本体特征如车型、轴距与车辆运行时对地面压力传感器的影响具有复杂非线性相关性）相比，该方法可显著提升动态称重可靠性及精度，通过建立全景视频监控子系统，可根据追踪车辆特征及时准确定位通过车辆。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 融合 深度 学习 现场 超载 监测 方法 | ||
【主权项】：
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