[发明专利]基于智慧交通的人工智能图像处理方法及大数据云服务器有效
申请号: | 202110409009.8 | 申请日: | 2021-04-16 |
公开(公告)号: | CN113269969B | 公开(公告)日: | 2022-07-08 |
发明(设计)人: | 芮素娟 | 申请(专利权)人: | 重庆电子工程职业学院 |
主分类号: | G08G1/017 | 分类号: | G08G1/017;H05K7/20 |
代理公司: | 成都东唐智宏专利代理事务所(普通合伙) 51261 | 代理人: | 罗言刚 |
地址: | 401331*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 智慧 交通 人工智能 图像 处理 方法 数据 服务器 | ||
1.基于智慧交通的大数据云服务器,包括服务器主体(1)、多路接线端口(2)、通风散热口(3)、固定座(4)、限位组件(5)、防尘箱(6)、固定框(7)、分子筛蜂窝板(8)、定位槽(9)、定位块(10)、防护内壳(11)、压紧框(12)、压紧螺孔(13)、压紧螺钉(14)、橡胶外壳(15)、T型槽(16)、T型柱(17)、穿线橡胶板(18)、穿线孔(19)、支脚(20)、防滑橡胶垫(21)、防尘网板(22)和通气口(23),其特征在于:所述服务器主体(1)底部的两侧分别设置有多路接线端口(2)和通风散热口(3),且服务器主体(1)的底部嵌装在固定座(4)顶部的中心,所述固定座(4)底部的一侧通过限位组件(5)固定嵌装有防尘箱(6),所述限位组件(5)由U型限位座(51)、T型限位座(52)、销孔(53)、方销(54)、限位槽(55)、限位块(56)、锁紧螺孔(57)和锁紧螺钉(58)组成,所述固定座(4)底部一侧的四角分别设置有U型限位座(51),所述U型限位座(51)与T型限位座(52)为配合构件,且U型限位座(51)的侧面通过销孔(53)、方销(54)、限位槽(55)、限位块(56)、锁紧螺孔(57)和锁紧螺钉(58)与T型限位座(52)的侧面固定连接,所述T型限位座(52)的顶部分别与防尘箱(6)底部的四角固定连接,所述防尘箱(6)固定嵌装在固定座(4)底部的一侧,且防尘箱(6)内壁的中段设置有固定框(7),所述固定框(7)顶部的中心固定嵌装有分子筛蜂窝板(8);所述固定座(4)顶部的外缘通过定位槽(9)和定位块(10)分别嵌装有防护内壳(11)和压紧框(12),所述压紧框(12)底部的外缘通过压紧螺孔(13)和压紧螺钉(14)分别与防护内壳(11)和固定座(4)的顶部外缘固定连接,所述防护内壳(11)包覆在服务器主体(1)的顶部,且防护内壳(11)的顶部包覆有橡胶外壳(15);所述固定座(4)底部的另一侧通过T型槽(16)和T型柱(17)固定嵌装有穿线橡胶板(18),所述穿线橡胶板(18)位于多路接线端口(2)的正下方,且穿线橡胶板(18)底部的中心均匀开设有若干个穿线孔(19);所述固定座(4)底部的四角均设置有支脚(20),所述支脚(20)的底部与防滑橡胶垫(21)的顶部固定连接;所述防尘箱(6)底部的中心固定嵌装有防尘网板(22),且防尘箱(6)顶部的中心开设有通气口(23),所述通气口(23)位于通风散热口(3)的正下方;所述销孔(53)分别开设在U型限位座(51)和T型限位座(52)侧面的中心,且销孔(53)的内部嵌装有方销(54);所述限位槽(55)分别开设在T型限位座(52)另一侧面的两侧,且限位槽(55)的内部嵌装有限位块(56),所述限位块(56)分别设置在方销(54)一端的两侧;所述锁紧螺孔(57)分别开设在T型限位座(52)和方销(54)的顶部一侧,且锁紧螺孔(57)的内部嵌装有锁紧螺钉(58);所述定位槽(9)分别开设在防护内壳(11)和压紧框(12)底部四边的两侧,且定位槽(9)的内部嵌装有定位块(10),所述定位块(10)分别设置在固定座(4)顶部外缘四边的两侧;所述压紧螺孔(13)分别均匀开设在固定座(4)、防护内壳(11)和压紧框(12)的顶部外缘,且压紧螺孔(13)的内部嵌装有压紧螺钉(14);所述T型槽(16)均匀开设在穿线橡胶板(18)底部的外缘,且T型槽(16)的内部嵌装有T型柱(17),所述T型柱(17)分别均匀设置在固定座(4)底部另一侧的外缘。
2.基于智慧交通的人工智能图像处理方法,其引用如权利要求1所述的云服务器,包括以下步骤:步骤一,图像采集;步骤二,模型构建;步骤三,智能分析;步骤四,图像处理;其特征在于:
其中上述步骤一中,通过各种交通道路、设施和工具上的采集仪器对人员、物品和动物交通要素进行图像采集,得到交通要素图像;
其中上述步骤二中,大数据云服务器通过正向传播神经网络算法对交通图像历史数据和交通图像历史处理方法进行映射计算,构建出交通图像人工智能分析模型;
其中上述步骤三中,采集仪器通过交通网络系统将步骤一中得到的交通要素图像传输给交通图像处理平台,交通图像处理平台再从大数据云服务器调用步骤二中得到的交通图像人工智能分析模型,对交通要素图像进行智能分析,选出最佳处理方法;
其中上述步骤四中,交通图像处理平台根据步骤三中优选的最佳处理方法,对交通要素图像进行智能处理,并将处理结果实时反馈给智慧交通管理系统。
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