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公开(公告)号：CN110443901A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910562266.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 成都信息工程大学 , 泸州市城投智慧科技发展有限责任公司
Abstract: 本公开涉及一种结合多视图的检票方法、装置和存储介质，该方法包括：获取待进入景区车辆的第一前视图像和侧视图像；对第一前视图像进行特征分析，以识别待进入景区车辆的第一车牌号以及获取待进入景区车辆的前排载客数；对侧视图像进行特征分析，以获取待进入景区车辆的后排载客数；统计前排载客数和后排载客数以生成待进入景区车辆的实际载客数；获取待进入景区车辆的检票的票数；对比检票的票数与实际载客数是否相等；若相等，则待进入景区车辆核票成功。比对票数与实际载客数相等，则核票成功，说明待进入景区车辆上的所有游客均已成功购票并已验票。相对于采用人工核票的方法，提高了核票效率以及准确度。
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公开(公告)号：CN110969260A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911007816.6
申请日：2019-10-22
Applicant: 成都信息工程大学 , 泸州市城投智慧科技发展有限责任公司
Inventor： 乔少杰 , 刘定祥 , 孙科 , 韩楠 , 魏军林 , 张永清 , 许源平 , 彭珍妮 , 王伟 , 元昌安 , 冉先进 , 范勇强 , 彭京 , 周凯 , 黄萍 , 郑皎凌 , 何晓曦 , 李斌勇 , 覃晓 , 张吉烈
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，提供了一种不平衡数据过采样方法，基于三角形重心特点，包括：S1、获取样本集，并对所述样本集进行正负样本划分，得到正样本集和负样本集；S2、获取正样本集坐标点位信息，根据所述正样本集坐标点位信息生成均值中心点；S3、识别所述正样本集中每一正样本到均值中心点的马氏距离，按马氏距离大小对所述正样本进行排序得到正样本序列；S4、根据所述正样本序列对正样本集进行分组生成正样本组，识别所述正样本组的重心，将所述重心位置标记为新正样本；S5、将所述新正样本并入至正样本集得到新正样本集，重复步骤S2-S4，得到与负样本数量相平衡的正样本数量；通过上述方法，本发明解决了机器学习中的过拟合现象。
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