[发明专利]道路异常智能识别模型训练、道路异常识别的方法及系统有效
| 申请号： | 202110721863.8 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113343905B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 陈建达 | 申请（专利权）人： | 山东理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 李英 |
| 地址： | 255086 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了道路异常智能识别模型训练、道路异常识别的方法及系统，涉及道路识别技术领域，解决了现有道路异常情况识别存在一定的误差，且识别精度有待进一步提升的问题，其技术方案要点是：获取多个处于异常状态的道路图像作为训练样本图像；提取各个训练样本图像中异常特征和车辆驾驶位特征，得到训练样本集；将训练样本集输入深度学习神经网络模型进行训练，得到道路异常智能识别模型。发明通过依据异常特征对车辆驾驶位特征的影响相关性进行模型训练，能够依据车辆密度分布信息、车辆驾驶方位信息的细节差异性表征精准、可靠的识别出道路异常的具体类型和具体情况，道路异常识别的误差较小。 | ||
| 搜索关键词： | 道路 异常 智能 识别 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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