近日,deepseek的爆火,标志着深度学习、图像识别技术已成为推动各行业智能化转型的关键力量。

深耕智慧通行领域的捷顺科技,近期也在AI模型、深度学习领域迎来多项喜讯——多项AI图像识别相关技术专利获得授权。这一系列成果聚焦于车辆识别和数据增强,从核心算法到数据处理层面,为图像识别技术的发展带来全新突破,有望重塑智能交通、智慧停车等多个领域的发展格局。

一种车辆识别模型创建方法、车辆识别方法及相关组件

这项专利直击智能交通系统中车辆识别的痛点。如今,智能交通深度融入城市运转,停车场管理、交通监控等场景对车辆识别技术提出了极高要求。然而,传统车牌识别系统在面对套牌车、模糊车牌,以及不理想的光照、遮挡、拍摄角度影响时,识别准确率大幅下滑。

捷顺科技的这项专利,创新地采用数据增强策略,对车辆样本图像进行处理,获取富含细粒度特征信息的样本图像。接着,依据车辆的不同属性信息标注样本图像,构建高质量训练集,对车辆识别模型进行针对性训练。这种端到端的训练方式,无需复杂的车辆小目标定位流程,极大提升了车辆识别的效率与精确度,为捷顺科技业内领先识别准确率,提供了有力技术保障,在交通管理、安防监控等领域有着广阔的应用前景。

一种数据增强的方法及装置

这项专利着眼于图像处理深度学习的数据根基。在深度学习中,训练神经网络模型对数据量需求巨大,现有数据增强手段多为旋转、翻转等简单几何变换,无法有效改变图片特征,易使模型陷入过拟合困境,导致泛化能力欠佳。

捷顺科技的这项专利,引入生成式对抗网络(GAN)技术,通过训练初始生成模型,得到能根据输入图片语义信息生成增强图片的目标生成模型。具体实施时,先获取待增强图片,根据其标签值确定目标图片类别,进而明确目标语义信息;将待增强图片输入目标生成模型,利用预设向量生成规则生成目标语义向量,二者结合生成目标增强图片。

该专利技术生成的增强数据,能有效改变图片特征,减少神经网络模型过拟合现象,显著提升模型泛化能力,为图像处理深度学习领域注入新的活力,在众多依赖图像数据处理的行业中具有极高的应用价值。

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智慧通行+AI、大数据、物联网技术的融合与应用

不止于停车,捷顺科技在AI图像识别技术上的突破,还包含多项近期获授权的人脸识别专利(下期详细介绍),不仅展现了其在智慧通行领域的技术实力,也彰显了其在大数据和物联网领域的深厚积累。

通过AI技术、大数据、物联网等领域的领先技术,捷顺科技不断夯实产品服务含金量,不仅为停车场通行提供99.99%的高精度车牌识别率,还为停车场的防逃费、防伪识别场景,车位用户的停车供需撮合,停车场的经营管理分析,以及社区、园区的整体经营管理场景,提供专业的产品与解决方案,深入客户业务场景解决客户痛点,助力城市数字化升级。

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