[发明专利]一种港口泊船监测方法、系统及电子设备有效
| 申请号： | 201711037723.9 | 申请日： | 2017-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN107731011B | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 曹松;王书强;申妍燕;王鸿飞 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G08G3/00 | 分类号： | G08G3/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 赵勍毅 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及港口交通管理技术领域，特别涉及一种港口泊船监测方法、系统及电子设备。所述港口泊船监测方法包括：步骤a：通过摄像装置采集港口泊船数据；步骤b：构建基于“全卷积网络+区域目标网络分支”的神经网络模型；步骤c：将所述港口泊船数据输入基于“全卷积网络+区域目标网络分支”的神经网络模型，所述基于“全卷积网络+区域目标网络分支”的神经网络模型根据所述港口泊船数据进行舰船对象区域分割以及舰船类型分类，并根据所述舰船对象区域分割结果和舰船类型分类结果计算港口泊船状态。本申请通过可以自动准确地评估出当前港口码头的拥塞状态，对应用场景的限制条件少且更加智能便利，便于广泛使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 港口 监测 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
一种港口泊船监测方法，其特征在于，包括：步骤a：通过摄像装置采集港口泊船数据；步骤b：构建基于“全卷积网络+区域目标网络分支”的神经网络模型；步骤c：将所述港口泊船数据输入基于“全卷积网络+区域目标网络分支”的神经网络模型，所述基于“全卷积网络+区域目标网络分支”的神经网络模型根据所述港口泊船数据进行舰船对象区域分割以及舰船类型分类，并根据所述舰船对象区域分割结果和舰船类型分类结果计算港口泊船状态。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院深圳先进技术研究院，未经中国科学院深圳先进技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711037723.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：物流管理系统和方法
- 下一篇：基于拆退智能表流水线装置的质量监督管理平台
