申请/专利权人：哈尔滨鹏博普华科技发展有限责任公司

申请日：2021-04-02

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN113221642B

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/30;G06N3/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.08.24#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要：本发明公开了一种违章抓拍图像AI识别系统，属于人工智能技术领域，包括待识别图像输入模块，所述待识别图像输入模块的输出端连接有图像预处理模块，所述图像预处理模块的输出端连接有神经网络模型模块，所述神经网络模型模块的输入端连接有神经网络模型建立模块，所述神经网络模型模块的输出端连接有识别结果输出模块；所述神经网络模型模块包括图像分配模块和若干个神经网络模型识别模块；本发明设置待识别图像输入模块、神经网络模型建立模块、神经网络模型模块和识别结果输出模块，能够通过神经网络模型实现违章图像的AI智能识别，无需人工审核，减轻工作人员的工作量，同时提高审核的精准度。

主权项：1.一种违章抓拍图像AI识别系统，包括待识别图像输入模块1，其特征在于：所述待识别图像输入模块1的输出端连接有图像预处理模块4，所述图像预处理模块4的输出端连接有神经网络模型模块6，所述神经网络模型模块6的输入端连接有神经网络模型建立模块5，所述神经网络模型模块6的输出端连接有识别结果输出模块7；所述神经网络模型模块6包括图像分配模块61和若干个神经网络模型识别模块62，所述图像分配模块61的输入端与图像预处理模块4连接，所述图像分配模块61的输出端连接有若干个神经网络模型识别模块62，若干个所述神经网络模型识别模块62的输出端与识别结果输出模块7连接；若干个所述神经网络模型识别模块62的输出端连接有违章图像存储库2，所述待识别图像输入模块1的输入端和输出端连接有图像重合度对比模块3，所述图像重合度对比模块3的输入端和输出端与违章图像存储库2连接，所述图像重合度对比模块3的输出端与识别结果输出模块7连接，在通过神经网络模型模块6进行判别前，待识别图像输入模块1将待识别的图像输入图像重合度对比模块3内，图像重合度对比模块3将待识别的图像与违章图像存储库2内的图像进行对比，若待识别的图像与违章图像存储库2内的任一图像重合度高于90％，则图像重合度对比模块3直接判定待识别的图像为违章，并将判别结果直接反馈至识别结果输出模块7，识别结果输出模块7输出识别结果，判别结束，无需经过神经网络模型模块6进行判别，减小神经网络模型模块6的判别强度，若待识别的图像与违章图像存储库2内的图像重合度均低于90％，则图像重合度对比模块3将对比结果反馈至待识别图像输入模块1，待识别图像输入模块1再将待识别的图像输入神经网络模型模块6进行判别，神经网络模型模块6判别为违章的图像会反馈至违章图像存储库2，丰富违章图像存储库2内的数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨鹏博普华科技发展有限责任公司 一种违章抓拍图像AI识别系统

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