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一种基于深度学习神经网络模型的封样监控系统

基本信息

申请号	CN202110191966.8	申请日	-
公开（公告）号	CN113079193A	公开（公告）日	2021-07-06
申请公布号	CN113079193A	申请公布日	2021-07-06
分类号	H04L29/08（2006.01）I;H04N7/18（2006.01）I;G06K17/00（2006.01）I;G06K9/00（2006.01）I	分类	电通信技术;
发明人	李学钧;戴相龙;蒋勇;王晓鹏;何成虎;杨政	申请（专利权）人	江苏濠汉信息技术有限公司
代理机构	北京冠和权律师事务所	代理人	田春龙
地址	226000江苏省南通市高新区世纪大道998号江海圆梦谷
法律状态	-

摘要

本发明提供了一种基于深度学习神经网络模型的封样监控系统，该基于深度学习神经网络模型的封样监控系统通过视频监控、RFID射频监控和车辆定位监控这三种不同的监控方式同时对样品的封样车载运输过程进行全方位的监控，这样能够实现在样品送检运输构成的人、车、物三者合一的监控，从而有效地防止由于对人员和车辆的监控缺失而导致样品送检安全性降低的情况发生；该基于深度学习神经网络模型的封样监控系统还能够在样品车载送检的过程中同步地对采集得到的监控信息进行实时的分析处理，以此保证该封样监控的及时性和有效性，并且该封样监控系统还能够与移动终端进行数据通信，以便于用户在移动终端的应用程序上执行相应的运输调控和运输任务核实。