← 返回列表
基于深度学习的汽车油孔姿态识别系统及方法
申请人信息
- 申请人:浙江驿公里智能科技有限公司
- 申请人地址:310052 浙江省杭州市滨江区长河街道滨安路688号2幢E楼6层691室
- 发明人: 浙江驿公里智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的汽车油孔姿态识别系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410216998.2 |
| 申请日 | 2024/2/28 |
| 公告号 | CN117789185A |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06V20/60 |
| 权利人 | 浙江驿公里智能科技有限公司 |
| 发明人 | 施恒之 |
| 地址 | 浙江省杭州市滨江区长河街道滨安路688号2幢E楼6层691室 |
摘要文本
本申请涉及智能识别技术领域，其具体地公开了一种基于深度学习的汽车油孔姿态识别系统及方法，其采用基于深度学习的计算机视觉技术对由摄像头采集的汽车油盖箱的数字图像进行图像特征提取，捕捉到数字图像的本质语义特征表达，挖掘出汽车油盖箱的状态信息，从而智能识别汽车油盖箱是否锁定。这样，实现对汽车油盖箱状态的实时监测和识别，从而保证油孔以及油盖箱处于安全的状态，确保汽车的行驶安全，并提高汽车的智能化水平和用户体验。 详见官网：
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的汽车油孔姿态识别系统，其特征在于，包括：数字图像获取模块，用于获取由摄像头采集的汽车油盖箱的数字图像；数据增强模块，用于对所述汽车油盖箱的数字图像进行数据增强以得到汽车油盖箱图像的集合；状态特征提取模块，用于提取所述汽车油盖箱图像的集合的汽车油盖箱状态特征以得到汽车油盖箱状态特征图的集合；特征本质化模块，用于对所述汽车油盖箱状态特征图的集合进行特征强化和本质化提取以得到汽车油盖箱本质语义特征图；识别结果生成模块，用于基于所述汽车油盖箱本质语义特征图，确定识别结果。