電動自行車車牌識別系統(tǒng)及方法_第1頁
電動自行車車牌識別系統(tǒng)及方法_第2頁
電動自行車車牌識別系統(tǒng)及方法_第3頁
電動自行車車牌識別系統(tǒng)及方法_第4頁
全文預覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

(19)中華人民共和國國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利申請""fr (10)申請公布號盈 CN110390330A(43)申請公布日2019.10.29(21)申請?zhí)朇N201910674669.1(22)申請日2019.07.25(71)申請人網(wǎng)鏈科技集團有限公司地址362000福建省泉州市豐澤區(qū)豐海路南威大廈2號樓13層(72)發(fā)明人劉祖欽;胡柏耀;蔡新(74)專利代理機構(gòu)泉州市誠得知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙)代理人賴開慧(51)Int.CI權(quán)利要求說明書說明書幅圖(54)發(fā)明名稱電動自行車車牌識別系統(tǒng)及方法(57)摘要本發(fā)明涉及電動自行車車牌識別系統(tǒng)及方法,其方法包括以下步驟:當電動自行車出現(xiàn)違法違規(guī)行為,則對電動自行車進行抓拍,生成抓拍圖片信息傳輸;kafka模塊將抓拍圖片信息傳輸至Mysql數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)處理模塊;Spark模塊對kafka模塊的抓拍圖片信息進行批量消費和處理,建立模型訓練樣本數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理模塊利用模型訓練樣本數(shù)據(jù)對FasterRCNN模型和FCN模型進行訓練,將抓拍圖片信息傳輸至Faster

RCNN模型和FCN模型中進行定位檢測,獲取定位檢測信息;利用識別模型對抓拍圖片信息進行文字識別,獲取車牌信息。相對現(xiàn)有技術(shù),本發(fā)明提升文字識別準確率,充提供高質(zhì)量的識別結(jié)果,能高效分析與處理數(shù)據(jù)、快速及精準識別自行車車牌。法律狀態(tài)法律狀態(tài)公開公開實質(zhì)審查的生效法律狀態(tài)法律狀態(tài)公告日2019-10-292019-10-292019-11-22法律狀態(tài)信息公開公開實質(zhì)審查的生效權(quán)利要求說明書電動自行車車牌識別系統(tǒng)及方法的權(quán)利要求說明書內(nèi)容是…請下載

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論