一种基于深度学习的违规渣土车检测的方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110659667.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113283539A | 公开（公告）日 | 2021-08-20 |
| 申请公布号 | CN113283539A | 申请公布日 | 2021-08-20 |
| 分类号 | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 戴丹;杨晴华;陈建林;胡琴芳;黄建鹏 | 申请（专利权）人 | 苏州市吴江区平望镇人民政府 |
| 代理机构 | 北京中政联科专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张磊 |
| 地址 | 215225 江苏省苏州市吴江区平望镇西新街8号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于深度学习的违规渣土车检测方法，包括以下具体步骤：S1、采集道路上摄像头的数据信息，并在电子地图上对摄像头的地理位置信息进行定位，获取摄像头抓拍到的车辆信息A；S2、对车辆信息A进行分类识别，得到渣土车信息集B；S3、对渣土车信息集B中的各个渣车进行分类；S4、根据渣土车被抓拍的时间以及定位地点，对渣土车的行驶路线以及是否违规倒渣土进行预测；S5、若预测渣土车具有违规倾倒渣土的意向，则进行报警提醒并将预警信息发送至处理人员的移动终端。本发明还提出了基于深度学习的违规渣土车检测系统。本发明能代替人工高效准确的完成违规渣土车检测，杜绝渣土车违规倾倒渣土事件的发生。 |
