专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于道路物联网监测的车型与车重分类方法-CN202011128858.8有效
  • 叶周景;汪林兵;刘畅;魏亚;刘川昆 - 北京科技大学;清华大学
  • 2020-10-20 - 2022-04-01 - G08G1/01
  • 本发明提供一种基于道路物联网监测的车型与车重分类方法,属于道路监测领域。所述方法包括:获取训练集;建立基于人工神经网络的车型分类模型,利用训练集对车型分类模型进行训练与验证,训练好的车型分类模型对未知车型信息的车辆进行车型分类;针对同一车型的车辆,建立基于人工神经网络的车重分类模型,利用训练集对车重分类模型进行训练与验证,训练好的车重分类模型对未知车重信息的车辆进行车重等级划分;针对同一车型的车辆,对训练集进行聚类分析确定同一车型中异常车重的车辆,在该车辆进入卡口后,对其进行抽检称重采用本发明,能够实现监测车辆的车型与车重等级智能分类,实现交通信息的全面监测,提高对超载车辆的抽检执法效率。
  • 一种基于道路联网监测车型分类方法
  • [发明专利]一种车型分类方法及装置-CN201911102143.2在审
  • 扈霁 - 上海高德威智能交通系统有限公司
  • 2019-11-12 - 2021-05-28 - G06K9/00
  • 本申请提供了一种车型分类方法及装置,属于计算机技术领域,所述应用于电子设备,所述方法包括:通过预设的粗粒度分类模型,对包含待识别机动车辆的图片进行初步分类,得到所述待识别机动车辆的第一车型;如果所述第一车型为预设车型,则通过预设的细粒度分类模型,对所述包含待识别机动车辆的图片进行二次分类,得到所述待识别机动车辆的第二车型,其中,所述细粒度分类模型为基于图像样本及其所包括的机动车辆的车型预先训练完成的,所述细粒度分类模型包括图像特征与机动车辆的车型的对应关系;根据所述第二车型,确定所述待识别机动车辆的目标车型。采用本申请,能够提高车型分类的准确率。
  • 一种车型分类方法装置
  • [发明专利]一种车型分类方法及分类装置-CN201510642355.5有效
  • 廖振生;冷金强 - 深圳市华尊科技股份有限公司
  • 2015-09-30 - 2019-05-03 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供了一种车型分类方法,所述方法包括:获取含有车辆的待分类图片;提取所述待分类图片中的目标区域,其中,所述目标区域为包含车辆的区域;采用第一预设分类器对所述目标区域进行训练,得到N个特征图,其中,所述N为大于1的整数;对所述N个特征图进行特征提取,以得到M个特征值,所述M为大于1的整数;采用第二预设分类器对所述M个特征值进行分类;根据所述分类的结果确定所述目标区域包含的车辆的车型。本发明实施例还提供了一种分类装置,用于对车型进行分类。通过本发明实施例可对待分类图片进行两次分类,再确定车型,从而,可提高车型分类的识别精度和缩短识别时间。
  • 一种车型分类方法装置
  • [发明专利]一种基于非参数检验的高速公路车型分类方法-CN201910430406.6有效
  • 过秀成;白洋;李怡;刘培 - 东南大学
  • 2019-05-22 - 2021-03-23 - G08G1/015
  • 本发明公开了一种基于非参数检验的高速公路车型分类方法,共有3个阶段8个步骤。首先收集高速公路常见车型的参数,按照区分客车与货车、分类尽量详细的原则,提出车型初步划分的标准;其次对高速公路交通流进行观测,提取速度、车头时距、车尾间距等指标,对初步划分的车型两两之间进行非参数检验,对检验结果进行分析,排除不适合作为车型分类指标的指标;最后对于可以作为车型分类指标的指标,进一步分析K‑S检验的结果,将满足条件的车型进行合并,根据结果考虑是否需要进一步合并,得到最终的车型分类方案。本发明考虑车辆在运动过程中的差异,提出的车型分类方法可以为高速公路车道划分方案的制定提供基础,提高高速公路运行的安全与效率。
  • 一种基于参数检验高速公路车型分类方法
  • [发明专利]一种汽车充电接口识别方法-CN201610153129.5在审
  • 沈浩;崔成 - 湖南大学
  • 2016-03-17 - 2016-08-10 - G06K9/62
  • 本发明公开的汽车充电接口识别方法,所述方法主要包括,获取若干汽车外形图像,分别构建所述汽车外形图像的特征向量;对所述特征向量进行回归分类,将所述汽车型号进行汇总,得到预分类模型;选取若干汽车型号以及与所述汽车型号对应的汽车外形图片,对所述预分类模型进行训练,获得分类模型;预先建立汽车型号与充电接口类型的对应关系;获取待判断车型的汽车外形图像,通过所述分类模型判断所述待判断车型的汽车外形图像对应汽车的型号;根据所述对应关系以及识别得出的汽车型
  • 一种汽车充电接口识别方法
  • [发明专利]一种基于机器学习的车型识别方法-CN201410238905.2有效
  • 李建元;陈涛;王辉;倪升华;李丹;薛依赵;钱涛;陆俊杰 - 银江股份有限公司
  • 2014-05-29 - 2017-11-07 - G06K9/00
  • 一种基于机器学习的车型识别方法,包括以下步骤1)采用背景差分法进行车辆检测,进行运动目标轮廓跟踪,获得运动目标的外部轮廓特征,并对目标图像进行车辆预判和图像预处理;2)车辆特征提取,(2.1)车辆几何特征提取;(2.2)车辆的7个不变矩特征提取;3)车型分类训练采用基于metric learning的KNN分类器对输入的15维车型特征样本进行训练,并获得4种车型分类4)基于局部线性重构误差最小化的车型分类采用重构误差最小化方法对新进测试样本进行局部线性重构误差计算并分类本发明提供了一种在类型较多时具有较高的准确性和良好的实时性的基于机器学习的车型识别方法。
  • 一种基于机器学习车型识别方法
  • [发明专利]一种在地磁感应器上基于支持向量机的车型识别方法-CN201210208434.1有效
  • 杜豫川;何尧;陈韬;孙立军 - 同济大学
  • 2012-06-25 - 2012-11-14 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种在地磁感应器上基于支持向量机的车型识别方法,具体步骤如下:通过地磁感应器采集需识别的车型波形数据;将波形提取为若干数值化的特征,筛选出有效数据,并将特征规范化;根据提取的特征进行多层特征选择,挑选出最优特征组合;建立基于聚类支持向量机的车型分类算法,并采用微粒群算法优化分类函数中的参数;建立二叉树分类模式,训练每个分类节点上的分类器,建立完整的分类决策树;输入待识别车型地磁感应波形,获得对其的识别结果本发明建立了一种波形特征提取与选择的模式,同时采用的基于支持向量机的分类算法以及微粒群优化算法,均大大提高了机器学习的效能,使其能够快速准确地识别车型
  • 一种地磁感应器基于支持向量车型识别方法

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