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申请/专利权人：中汽智联技术有限公司
摘要：本发明涉及闸机技术领域，公开了基于卷积神经网络识别闸机状态异常的方法、系统及介质，包括：获取图像采集装置采集的闸机区域的视频数据，将视频数据进行抽帧、分包并标注，得到标注图像数据；标注信息包括闸机单帧开关属性、闸机连续帧属性；利用所述标注图像数据对闸机判断模型进行训练；所述闸机判断模型用于判断闸机单帧开关状态，并基于闸机单帧开关状态判断闸机连续帧开关状态；利用闸机判断模型判断待测视频数据的闸机连续帧开关状态；根据闸机连续帧开关状态、行人是否刷卡通行及闸机部件是否异常，得到闸机异常判断结果。本发明的优点是：闸机在无人看守时出现异常可及时提醒工作人员。
主权项：1.基于卷积神经网络识别闸机状态异常的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取图像采集装置采集的闸机区域的视频数据，将所述视频数据进行抽帧、分包并标注，得到标注图像数据；标注的信息包括：闸机单帧开关属性、闸机连续帧属性；利用所述标注图像数据对闸机判断模型进行训练；所述闸机判断模型用于判断闸机单帧开关状态，并基于闸机单帧开关状态判断闸机连续帧开关状态；利用所述闸机判断模型判断待测视频数据的闸机连续帧开关状态；根据闸机连续帧开关状态、行人是否刷卡通行及闸机部件是否异常，得到闸机异常判断结果。
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百度查询： 中汽智联技术有限公司 基于卷积神经网络识别闸机状态异常的方法、系统及介质
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