近日，deepseek的爆火，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)、圖像識別技術(shù)已成為推動各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。深耕智慧通行領(lǐng)域的捷順科技，近期也在AI模型、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域迎來多項喜訊——
多項AI圖像識別相關(guān)技術(shù)專利獲得授權(quán)。這一系列成果聚焦于車輛識別和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，從核心算法到數(shù)據(jù)處理層面，為圖像識別技術(shù)的發(fā)展帶來全新突破，有望重塑智能交通、智慧停車等多個領(lǐng)域的發(fā)展格局。
No.1一種車輛識別模型創(chuàng)建方法、車輛識別方法及相關(guān)組件
這項專利直擊智能交通系統(tǒng)中車輛識別的痛點。如今，智能交通深度融入城市運(yùn)轉(zhuǎn)，停車場管理、交通監(jiān)控等場景對車輛識別技術(shù)提出了極高要求。然而，傳統(tǒng)車牌識別系統(tǒng)在面對套牌車、模糊車牌，以及不理想的光照、遮擋、拍攝角度影響時，識別準(zhǔn)確率大幅下滑。
捷順科技的這項專利，創(chuàng)新地采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，對車輛樣本圖像進(jìn)行處理，獲取富含細(xì)粒度特征信息的樣本圖像。接著，依據(jù)車輛的不同屬性信息標(biāo)注樣本圖像，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練集，對車輛識別模型進(jìn)行針對性訓(xùn)練。這種端到端的訓(xùn)練方式，無需復(fù)雜的車輛小目標(biāo)定位流程，極大提升了車輛識別的效率與精確度，為捷順科技業(yè)內(nèi)領(lǐng)先識別準(zhǔn)確率，提供了有力技術(shù)保障，在交通管理、安防監(jiān)控等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。
No.2 一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法及裝置
這項專利著眼于圖像處理深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)根基。在深度學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對數(shù)據(jù)量需求巨大，現(xiàn)有數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段多為旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等簡單幾何變換，無法有效改變圖片特征，易使模型陷入過擬合困境，導(dǎo)致泛化能力欠佳。
捷順科技的這項專利，引入生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)技術(shù)，通過訓(xùn)練初始生成模型，得到能根據(jù)輸入圖片語義信息生成增強(qiáng)圖片的目標(biāo)生成模型。具體實施時，先獲取待增強(qiáng)圖片，根據(jù)其標(biāo)簽值確定目標(biāo)圖片類別，進(jìn)而明確目標(biāo)語義信息;將待增強(qiáng)圖片輸入目標(biāo)生成模型，利用預(yù)設(shè)向量生成規(guī)則生成目標(biāo)語義向量，二者結(jié)合生成目標(biāo)增強(qiáng)圖片。
該專利技術(shù)生成的增強(qiáng)數(shù)據(jù)，能有效改變圖片特征，減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過擬合現(xiàn)象，顯著提升模型泛化能力，為圖像處理深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域注入新的活力，在眾多依賴圖像數(shù)據(jù)處理的行業(yè)中具有極高的應(yīng)用價值。
No.3 智慧通行+AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合與應(yīng)用
不止于車牌識別，2024年，捷順科技在三維人臉識別、車牌識別模型創(chuàng)建、人證對比模型訓(xùn)練等領(lǐng)域已獲得授權(quán)專利十余項(下期詳細(xì)介紹)，不僅展現(xiàn)了其在智慧通行領(lǐng)域的技術(shù)實力，也彰顯了其在大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的深厚積累。
通過AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的領(lǐng)先技術(shù)，捷順科技不斷夯實產(chǎn)品服務(wù)含金量，不僅為停車場通行提供99.99%的高精度車牌識別率，還為停車場的防逃費(fèi)、防偽識別場景，車位用戶的停車供需撮合，停車場的經(jīng)營管理分析，以及社區(qū)、園區(qū)的整體經(jīng)營管理場景，提供專業(yè)的產(chǎn)品與解決方案，深入客戶業(yè)務(wù)場景解決客戶痛點，助力城市數(shù)字化升級。
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