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申请/专利权人：超级视线科技有限公司
摘要：本发明公开一种车辆出入场订单投诉的修正方法和装置，所述方法包括获取投诉车辆未被遮挡部分的矩形框区域作为基础区域，并提取基础区域特征值作为初始特征值；选取投诉订单入场时间与出场时间的中间时间点，获取中间时间点在基础区域内的特征值，作为中间时间点特征值;计算初始特征值与中间点特征值的相似度；根据相似度判断车辆移动事件发生的时间区间；若车辆移动事件发生的时间区间小于设定的阈值，则修正该中间时间点为正确的出入场时间点。通过基于深度学习的特征提取算法可以提取投诉车辆图像的特征，再计算其他中间时间点基础区域特征，进而可以确认该投诉订单的正确车辆出入场时间，自动修复停车用户的投诉订单。
主权项：1.一种车辆出入场订单投诉的修正方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取投诉车辆未被遮挡部分的矩形框区域作为基础区域，并提取基础区域特征值，作为该车辆的初始特征值；S2：选取投诉订单入场时间与出场时间的中间时间点，获取中间时间点在基础区域内的特征值，作为中间时间点特征值；S3：计算初始特征值与中间点特征值的相似度；根据相似度判断车辆移动事件发生的时间区间；所述计算初始特征值与中间点特征值的相似度；根据相似度判断车辆移动事件发生的时间区间步骤包括：若相似度大于一定阈值，则车辆未发生移动；如果投诉类型为入场错误，则订单中的车辆入场时间到中间时间点时间，为车辆发生移动事件的时间区间；如果投诉类型为出场错误，则中间时间点时间到订单中的车辆出场时间，为车辆发生移动事件的时间区间；若相似度小于一定阈值，则车辆发生移动；如果投诉类型为入场错误，则中间时间点时间到订单中的车辆出场时间，为车辆发生移动事件的时间区间；如果投诉类型为出场错误，则订单中的车辆入场时间到中间时间点时间，为车辆发生移动事件的时间区间；S4：若车辆移动事件发生的时间区间小于设定的阈值，则修正该中间时间点为正确的出入场时间点；若车辆移动事件发生的时间区间大于设定的阈值，则重新获取中间点特征值与初始特征值的相似度，缩小车辆移动时间发生的时间区间，直至车辆移动事件发生的时间区间小于设定的阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 超级视线科技有限公司 一种基于深度学习算法的出入场订单修正方法及装置
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