专利名称：基于卷积神经网络的绿通车运载货物放射源图像识别方法      申请号：2019106835318     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 卷积神经网络 绿通   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 基于卷积神经网络的绿通车运载货物放射源图像识别方法，包括以下步骤：步骤1，绿通车运载货物放射源图像预处理；步骤2，输入图像样本准备；步骤3，设计绿通车运载货物放射源图像识别模型；步骤4，对绿通车运载货物放射源图像识别模型进行调优；步骤5，通过对模型的训练、验证及测试，并记录训练过程中损失函数及分类准确率的变化，损失函数能够反映模型对货物类型准确分类的能力。本发明采用基于卷积神经网络的绿通车运载货物放射源图像识别可避免查验结果对查验人员的主观依赖性，减轻一线查验人员工作强度。同时可提高检查效率，减少收费站拥堵情况的产生。

专利名称：一种基于卷积神经网络识别绿通车车厢装载类型的方法      申请号：2019108037454     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 卷积神经网络 绿通   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 一种基于卷积神经网络识别绿通车车厢装载类型的方法，包括以下步骤：步骤1，获取绿通车图像；步骤2，通过图像质量评价方法中的相对评价法制定绿通车图像有效性判定标准；步骤3，增加训练样本的数量；步骤4，进行车厢目标检测；步骤5，将绿通车车辆按车厢‑装载类型分为8类；步骤6，对车厢‑装载类型分类进行训练；步骤7，对需要识别的绿通车车厢‑装载类型进行判定。针对图像种类数量不均衡的问题，对非均衡数据采用数据过采样方法处理，达到各种类样本数量的平衡。避免了欠采样方法中随机选取的被剔除的数据有可能包含该类的关键特征信息的问题。

专利名称：一种基于卷积神经网络识别绿通车车辆轴型的方法      申请号：2019108036150     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：车辆 网络传输 卷积神经网络 绿通   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 一种基于卷积神经网络识别绿通车车辆轴型的方法，包括以下步骤：步骤1，获取绿通车图像；步骤2，制定绿通车图像有效性判定标准；步骤3，采用数据增强的方法增加训练样本的数量；步骤4，数据增强后，使用目标检测算法YOLOv2框架进行整轴检测；步骤5，根据车辆轴组类型和轮组类型将车辆轴型进行分类；步骤6，分别使用AlexNet、VGG‑16、ResNet‑152三种卷积神经网络在训练集上对车轴类型分类进行训练；步骤7，对需要识别的绿通车车辆轴型进行判定。本发明以实现绿通车车辆轴型准确识别为目标，将目标检测算法、非均衡数据集处理等与卷积神经网络模型相结合，使用判定标准挑选的图像可作为后续分类识别实验卷积神经网络模型的训练样本，避免训练样本水平过差问题。