一种用于识别场景的深度学习方法及自动学习巡检方法
基本信息
| 申请号 | CN202010676167.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111832485A | 公开（公告）日 | 2020-10-27 |
| 申请公布号 | CN111832485A | 申请公布日 | 2020-10-27 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 饶学贵;严华;龙榜;刘新;张均宝 | 申请（专利权）人 | 深圳市法本信息技术股份有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市兰锋盛世知识产权代理有限公司 | 代理人 | 罗炳锋 |
| 地址 | 518000广东省深圳市南山区西丽街道松坪山社区高新北六道15号昱大顺科技园B座1层-6层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种用于识别场景的深度学习方法及自动学习巡检方法，其包括有如下步骤：步骤S1，启动“自动学习巡检”功能；步骤S2，识别场景的时间和空间信息：对场景监控摄像头视频数据和网络信息进行自动解析，获取场景的时间和空间信息；步骤S3，记录场景视频数据，并对场景进行分类；步骤S4，针对场景视频数据进行深度学习并生成研判报告；步骤S5，关闭或启动新的“自动学习巡检”功能。本发明不仅能提高巡检效率，而且大大节省了人工成本，使得本发明在实际应用过程中更具智能化和自动化性能，较好地满足了城市巡检工作应用需求。 |
