一种基于样本增强的手写样本识别方法与系统

    公开(公告)号:CN109858488B

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN201811623758.5

    申请日:2018-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于样本增强的手写样本识别方法与系统,其中方法包括:S1、生成标注样本,标出图像样本中的手写字符,将手写字符从图像样本中裁切出来并归类;S2、样本增强,将标注样本进行随机变换生成变换后样本,利用生成模型生成与变换后样本同分布的增强样本;S3、样本合成,利用增强样本生成训练样本;S4、模型训练,利用训练样本训练检测分类模型以及手写样本识别模型;S5、识别应用,利用训练好的检测分类模型检测出手写字符的位置,然后再通过手写样本识别模型识别手写字符。本发明通过增加训练样本的多样性优化检测分类模型与识别模型有效地克服了现有技术中离线手写识别准确率较低,手写识别样本标注困难,模型提升缓慢的问题。

    一种前车距离检测方法及系统

    公开(公告)号:CN109541583A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811359075.3

    申请日:2018-11-15

    Abstract: 本发明公开一种前车距离检测方法及系统,解决了现有技术中的车距检测预警技术在测距精度和定位准确度上不能够同时兼得的问题。该方法包括:采集本车前方视角的RGB图像和深度图像;基于RGB图像识别其中的全部车辆,提取各车辆对应的宽高数据;建立坐标系,提取RGB图像中各车辆左上角对应的横纵坐标,将其与对应车辆的宽高数据匹配后绘制各车辆的约束框;基于各车辆的约束框面积和目标区域框面积,对应计算各车辆与目标区域的交并比,以及基于各车辆的宽高数据、约束框的中心点坐标和靶点坐标,对应计算各车辆与目标区域框的归一化距离;从各车辆对应的交并比和归一化距离数据中筛选锁定前车目标车辆,并结合深度图像得到前车目标车辆车距。

    一种驾驶行为评分方法及装置

    公开(公告)号:CN109118055A

    公开(公告)日:2019-01-01

    申请号:CN201810796046.7

    申请日:2018-07-19

    Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为评分方法及装置,属于车辆驾驶行为分析技术领域。方法包括获取样本数据,样本数据包括样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据;从样本驾驶员的驾驶行为数据、驾驶环境数据和业务保单数据中分别提取特征并进行特征合并,得到样本驾驶员的特征数据;根据从业务保单数据中提取的特征获取样本驾驶员的驾驶行为评分;根据样本驾驶员的特征数据及样本驾驶员的驾驶行为评分对机器学习模型进行训练,得到驾驶行为评分模型并存储,以用于对除样本驾驶员之外的目标驾驶员的驾驶行为进行评分。本发明实施例通过机器学习对驾驶员驾驶行为进行多维度和精细化的建模,从而实现了针对不同驾驶员准确地进行驾驶行为评分。

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