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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118965120B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411419607.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 广州中远海运船舶技术工程有限公司 , 中远海运特种运输股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于型号规则的车辆缺陷误判识别方法及系统，该方法包括：获取待检测车辆的车辆传感数据和车辆信息；基于缺陷预测算法模型，根据所述车辆传感数据，预测所述待检测车辆对应的缺陷预测结果；根据所述待检测车辆的车辆信息，从多个历史车辆检测记录中筛选出至少一个类比车辆检测记录；根据所述类比车辆检测记录中的车辆缺陷检测结果，对所述缺陷预测结果进行修正，得到所述待检测车辆对应的修正缺陷预测结果。可见，本发明能够减少因预测算法失效或过拟合导致的车辆缺陷误判或漏检，提高车辆缺陷检测的精度和效率，提高车辆安全性。
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公开(公告)号：CN117880458A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311528366.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 中远海运特种运输股份有限公司 , 广州中远海运船舶技术工程有限公司
IPC: H04N7/18
Abstract: 本申请提供一种海运货船上的智能监控系统及其测试验收方法，该系统包括：多个坡道摄像机通过可调焦摄像头采集多层船舶设备对应倾斜平面的坡道图像数据，并将坡道图像数据发送至视频交换机，多个多维一体机监控多层船舶设备的艉跳板，在艉跳板上存在目标货物的情况下，对目标货物进行识别生成货物识别标签，将货物识别标签标注在多维一体机采集的数字图像上，生成艉跳板标注数据发送至视频交换机，视频交换机将接收热像数据、坡道图像数据和艉跳板标注数据转换为视频图像数据，并将视频图像数据发送至NVR，NVR，用于存储视频图像数据，将视频图像数据发送至液晶显示装置进行显示。本申请能够减少多层船舶设备的监控成本。
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公开(公告)号：CN118965120A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411419607.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 广州中远海运船舶技术工程有限公司 , 中远海运特种运输股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于型号规则的车辆缺陷误判识别方法及系统，该方法包括：获取待检测车辆的车辆传感数据和车辆信息；基于缺陷预测算法模型，根据所述车辆传感数据，预测所述待检测车辆对应的缺陷预测结果；根据所述待检测车辆的车辆信息，从多个历史车辆检测记录中筛选出至少一个类比车辆检测记录；根据所述类比车辆检测记录中的车辆缺陷检测结果，对所述缺陷预测结果进行修正，得到所述待检测车辆对应的修正缺陷预测结果。可见，本发明能够减少因预测算法失效或过拟合导致的车辆缺陷误判或漏检，提高车辆缺陷检测的精度和效率，提高车辆安全性。
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公开(公告)号：CN117218613B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311484690.8
申请日：2023-11-09
Applicant: 中远海运特种运输股份有限公司 , 广州中远海运船舶技术工程有限公司
IPC: G06V20/54 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/082 , G06N3/094 , G06N3/126 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/62 , G06F16/58 , G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种车辆抓拍识别系统及方法，属于车辆识别技术领域，方法包括：利用哈希表构建车辆数据库；构建车辆生成数据和卷积神经网络模型；利用车辆生成数据对优化后的卷积神经网络模型进行车辆识别训练，对卷积神经网络模型进行超参数优化，直至卷积神经网络模型的车辆识别正确率达到预设准确率；获取目标车辆图片，对目标车辆图片进行预处理；利用训练好的卷积神经网络模型对预处理后的目标车辆图片进行车辆识别，提取车辆型号与车牌号码；将识别结果与车辆数据库进行检索，获取检索结果，在检索结果一致的情况下，输出目标车辆信息；在检索结果不一致的情况下，将目标车辆纳入违法车辆库，发出危险预警。提升车辆识别速度和准确性。
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公开(公告)号：CN117218613A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311484690.8
申请日：2023-11-09
Applicant: 中远海运特种运输股份有限公司 , 广州中远海运船舶技术工程有限公司
IPC: G06V20/54 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/082 , G06N3/094 , G06N3/126 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/62 , G06F16/58 , G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种车辆抓拍识别系统及方法，属于车辆识别技术领域，方法包括：利用哈希表构建车辆数据库；构建车辆生成数据和卷积神经网络模型；利用车辆生成数据对优化后的卷积神经网络模型进行车辆识别训练，对卷积神经网络模型进行超参数优化，直至卷积神经网络模型的车辆识别正确率达到预设准确率；获取目标车辆图片，对目标车辆图片进行预处理；利用训练好的卷积神经网络模型对预处理后的目标车辆图片进行车辆识别，提取车辆型号与车牌号码；将识别结果与车辆数据库进行检索，获取检索结果，在检索结果一致的情况下，输出目标车辆信息；在检索结果不一致的情况下，将目标车辆纳入违法车辆库，发出危险预警。提升车辆识别速度和准确性。
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