本实用新型公开了一种智慧交通多功能车辆识别器，涉及车辆识别器技术领域，包括底板，所述底板的内部连接固定有缓冲组件，所述缓冲组件的顶部连接固定有支块，所述支块的顶部连接固定有支杆，所述支杆的顶端连接固定有识别器主体，所述识别器主体的顶部连接固定有连接扣，所述连接扣的内部连接固定有连接轴，所述连接轴的外壁贴合连接有摄像头。本实用新型通过底板内部缓冲机构的设置。在装置受到撞击时，车辆接触到支块顶部的支杆以及支杆顶端的识别器主体向后运动，从而带动缓冲块在限位槽的内部滑动，缓冲块带动弹簧伸缩，对车辆撞击的力进行缓冲卸力，对装置主体进行保护，有效地保障了装置主体的安全性。
📄 2023212485690
📂 G06V20_54
👤 金华兆元科技有限公司
📅 2023-05-23
本发明公开了一种基于在线学习的OL‑YoloV5船舶检测方法，包括步骤：S1、获取目标船舶数据并对获取到的目标船舶数据的基类样本数据集进行预处理；S2、基于应用环境预设船舶检测模型的训练参数；S3、基于步骤S2预设的船舶检测模型的训练参数，对步骤S1处理后的基类样本数据集进行训练，创建YoloV5船舶检测模型；S4、通过在线学习方法对步骤S3建立的YoloV5船舶检测模型进行修改，不断地学习新船舶样本特征，得到OL‑YoloV5船舶检测模型。本发明解决了只需采集少量的新船舶样本数据集，就能对新旧船舶数据集有着很好的检测效果，有效的缓解了难以采集海上船舶数据集的难点问题。
📄 2022112929719
📂 G06V20_54
👤 武汉科技大学
📅 2022-10-21
本发明公开一种基于特征重构的交通视频跨域目标检测方法、系统、设备及介质，涉及计算机图像数据处理技术领域，该方法包括以下步骤：构建学生模型与教师模型；获取源域图像，将源域图像输入学生模型，计算源域检测损失；获取目标域图像，将目标域图像输入教师模型生成目标域伪标签；将目标域图像及其对应伪标签输入学生模型，计算目标域伪标签检测损失；设置语义特征重构模块，得到语义特征重构损失；设置实例特征重构模块，得到实例特征重构损失；将源域检测损失、目标域伪标签检测损失、语义特征重构损失以及实例特征重构损失进行加权求和，构成整体训练目标函数；训练完成后，对道路视频流进行在线推理输出检测结果。
📄 2026102052639
📂 G06V20_54
👤 广东工业大学
📅 2026-02-12
本申请通过一种用于检测机动车加塞行为的方法及设备，首先获取车辆的行车路况图像序列，接着将所述行车路况图像序列中当前图像输入车辆检测网络模型，以识别所述图像中的全部机动车，然后从所述全部机动车中确定目标机动车，最后基于所述行车路况图像序列，跟踪所述目标机动车，并检测到所述目标机动车被遮挡，则确定有机动车加塞行为发生。通过该方法可实时自动检测当前车辆的行车道路前方是否有其它机动车加塞行为，效率高，具有非常实用的市场价值。
📄 2020114362200
📂 G06V20_54
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2020-12-10
机动车违停监测方法，包括如下步骤：1)采集大量街道中高空摄像头的图像以及其他机动车数据集，依据现场的管理需求进行数据集的标定，确定使用的一阶段目标检测算法模型。2)构建参数自适应的损失函数和3)构建一阶段目标检测算法模型的损失函数LOSS。4)采用梯度下降法对一阶段目标检测算法模型的权值进行更新，直到模型收敛为止；将训练好的模型在实际系统中完成对机动车的检测，并根据现场机动车存在的时间与位置关系，实现对街道内机动车违停的管理。本发明的优点在于能够提高违停车辆监测模型的参数自适应性，大幅提高了违停车辆监测的准确率。
📄 2020102996845
📂 G06V20_54
👤 浙江工业大学
📅 2020-04-16
本发明公开了一种基于路侧激光雷达的动态车辆实时检测方法及装置，具体方法包括结合不同时空的点云数据在具有球坐标属性的矩阵中进行静止点滤波和自适应阈值的离群点滤波，在空间直角坐标系中聚簇分割目标点云数据，并根据点云数量特征和范围特征识别车辆目标。降维在平面后，根据车辆L形、I形的特点确定角点和初始主方向，结合初始主方向，以面积准则和轮廓点的距离准则构建设计包围盒的数学模型，迭代寻找最优包围盒。最后创建平面包围盒的线缓冲区，验证是否含有混合噪点。本发明有效地降低了噪声干扰，缓解了外观变化对车辆识别的影响，通过计算自适应滤波阈值和最优求解模型，使算法更加灵活和通用，提高了实时检测车辆的准确率。
📄 2024117033078
📂 G06V20_54
👤 浙江工业大学
📅 2024-11-26
一种基于多核DSP的交通目标检测方法，针对多核DSP平台提出了一种通用的卷积神经网络移植方法，根据卷积网络结构特点以及多核DSP本身架构及指令特点，进行卷积网络优化、循环优化、内联指令优化、缓存优化等，实现了高效的组合优化网络性能方案,同时提出了一种基于数据分割的多核处理模型，提高多核运行效率。为了进一步提高执行速度，还对卷积网络进行了量化，并在DSP上实现了量化模型的推理实现。最终成功移植实现了MobileNetV2‑YOLOV3网络，并在车辆数据集上对模型检测性能进行了测试，最终结果验证了DSP在智能交通监控中应用的可行性。
📄 2022109250647
📂 G06V20_54
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-03
本发明公开了一种面向智慧交通的复杂多目标自适应检测方法，首先构建面向三维场景的目标检测模型，然后将时间类、天气类这两个维度的场景作为先验知识，根据当前时间类、天气类选择相对应的面向三维场景的目标检测模型，用以目标检测，最后提出了一种阈值自适应调整机制，将得到的多个模型的检测结果进行自适应融合并输出待检测目标的最终类别及其对应的概率。本发明能广泛应用于机器视觉领域中全天时、全天候环境下先验驱动的多目标自适应精准检测，有非常广阔的应用前景。
📄 202210336720X
📂 G06V20_54
👤 南京邮电大学
📅 2022-03-31
一种基于自注意力生成对抗网络的车牌运动模糊图像处理方法，由数据集预处理、构建网络模型、训练生成对抗网络、保存权重文件、测试网络步骤组成。由于本发明采用了生成对抗网络，生成对抗网络是在特征金字塔网络的生成器和双重判别器上添加了自注意力机制构成，训练集在生成对抗网络中进行训练，测试集采用保存训练过程中的权重文件进行测试，充分地利用了图像中结构和几何信息，去除了车牌图像中的运动模糊，解决了车牌运动模糊图像处理方法复杂，处理速度慢的技术问题。与现有技术相比，本发明具有方法简单、处理速度快、处理后车牌的文字清晰等优点，可用于车牌运动模糊图像处理。
📄 202011557456X
📂 G06V20_54
👤 陕西师范大学
📅 2020-12-25
本发明涉及车辆识别技术领域，公开了一种基于HV‑LBP的卷积神经网络车辆识别方法及装置。输入车辆图像，对原始RGB图像数据集进行HSV色彩空间转换，同时对RGB图进行LBP纹理特征提取，去除HSV空间的饱和度空间，并将LBP纹理特征融入H和V空间，使其保持色调和亮度的基础上增加纹理特征，形成多特征融合图像，然后使用HV‑LBP图像载入Faster R‑CNN网络进行训练，最后使用测试数据集通过训练好的系统，进行车辆识别，并输出识别精确率。与现有技术相比，本发明在输入改进后的HV‑LBP图像在不增加检测时间，不增加训练样本的基础上提高了车辆识别的精确率，解决了现有技术中识别精确率低的问题。
📄 2022113893023
📂 G06V20_54
👤 淮阴工学院
📅 2022-11-07
本申请涉及三维非接触式测量技术领域，具体涉及一种环境隐患的空天地一体化监测方法及系统，该方法包括：针对目标区域，每隔预设时长，获取卫星图像并生成卫星遥感点云集，通过机载平台获取激光扫描点云集和机载图像；获取卫星遥感点云集与激光扫描点云集之间的各关键点云对；获取各关键点云对的融合准确估计值；从所有关键点云对中筛选各准确关键点云对；获取任意两个准确关键点云对的冗余筛选值；选取卫星遥感点云集与激光扫描点云集中的特征点云；获取各三角网格的各相近点云数据及其空间筛选阈值，用于再次选取点云集中的特征点云；监测目标区域。本申请旨在提高对铁路运行环境中潜在隐患的识别精度与监测效率。
📄 2025109195304
📂 G06V20_54
👤 大连源丰智能科技有限公司
📅 2025-07-04
本申请实施例公开了一种道路标牌破损检测方法、装置及存储介质，属于智能交通技术领域。在本申请实施例中，预先存储多个标牌图像集，根据待检测标牌的标牌类型和位置信息从多个标牌图像集中获取与待检测标牌的标牌类型和位置信息匹配的标牌图像集，这样，能够提高获取到的标牌图像集就是包含有待检测标牌的图像集的概率。并且，由于多个标牌图像集中的每个标牌图像集都包括预先采集的已经实际安装好的道路标牌的多张标牌图像，因此，以获取到的标牌图像集为参考，通过待检测标牌的图像与获取到的标牌图像集中的标牌图像的相似度来判断待检测标牌是否破损，能够更加准确的判断出待检测标牌是否破损，从而能够为及时更换道路标牌提供数据支撑。
📄 2021115303717
📂 G06V20_54
👤 杭州海康威视系统技术有限公司
📅 2021-12-14
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