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申请/专利权人：平邑县交通运输事业服务中心
摘要：本申请公开了一种车辆安全检测的方法，涉及车辆检测技术领域，包括：采集车辆图像；通过边缘计算，提取车辆图像的特征数据，特征数据包含车辆行使方向和车道偏离距离；通过车联网安全数据传输协议，将提取的特征数据传输至云分析平台；通过预训练的卷积神经网络，对提取的特征数据进行分析，输出车辆安全检测结果。针对现有技术中存在的车辆安全检测精度低的问题，通过采集车辆图像并利用基于TensorFlow构建的卷积神经网络模型提取特征，结合GoogleNet模型进行深度学习分析，本方法显著提高了车辆安全检测的准确性。通过训练和优化过程，实现了对行使方向和车道偏离距离等关键特征的精准提取，从而有效解决了车辆安全检测精度低的问题。
主权项：1.一种车辆安全检测的方法，包括：采集车辆图像；通过边缘计算，提取车辆图像的特征数据，特征数据包含车辆行使方向和车道偏离距离；通过车联网安全数据传输协议，将提取的特征数据传输至云分析平台；通过预训练的卷积神经网络，对提取的特征数据进行分析，输出车辆安全检测结果；边缘计算采用TensorFlow框架构建神经网络，提取车辆图像的特征数据；将采集的车辆图像，作为训练集；构建基于TensorFlow框架的卷积神经网络模型，包含输入层、卷积层、池化层和全连接层，输入层用于接收车辆图像，卷积层和池化层用于特征提取，全连接层用于输出检测结果；将行使方向设置为分类标签，并将车道偏离距离设置为回归标签；利用训练集，通过反向传播算法训练构建的卷积神经网络模型；利用训练后的卷积神经网络模型，提取采集的车辆图像的特征数据；其中，提取车辆图像的特征数据，包括：采用边缘检测算法Sobel从采集的车辆图像中提取车辆的边缘轮廓；根据提取的边缘轮廓，通过卷积神经网络判断车辆的行使方向；其中，行使方向包含正前方行驶、左转或右转；根据提取的边缘轮廓，通过卷积神经网络进行回归分析，输出车辆的车道偏离距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平邑县交通运输事业服务中心 一种车辆安全检测的方法
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