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申请/专利权人：南京昊红樱智能科技有限公司

摘要：本发明涉及一种智慧城市存运区域信息识别系统，所述系统包括：区域分析设备，用于获取智慧城市的垃圾箱体存运区域的各项区域信息；智能识别机构，用于采用卷积神经网络模型基于各项区域信息、即时区域图像的多份可视化数据以及即时区域图像的解析度智能识别即时区域图像是否为其对应的RAW图像经过梯度锐化滤波类型的图像处理。本发明的智慧城市存运区域信息识别系统应用广泛、操控智能。由于能够在针对性基础数据筛选以及人工智能模型定制结构设计的基础上，智能识别垃圾箱体存运区域对应的即时区域图像是否为其对应的RAW图像经过梯度锐化滤波类型的图像处理所获得，从而方便智慧城市的管理方真正掌控垃圾箱体存运区域的现场数据。

主权项：1.一种智慧城市存运区域信息识别系统，其特征在于，所述系统包括：区域分析设备，用于获取智慧城市的垃圾箱体存运区域的各项区域信息，智慧城市的垃圾箱体存运区域的各项区域信息为智慧城市的垃圾箱体存运区域的存放垃圾箱体数目、单个垃圾箱体高度、垃圾箱体存运区域分布面积以及垃圾箱体存运区域负责街区的常住居民数量；拍摄执行设备，用于对所述垃圾箱体存运区域执行拍摄操作，以获得当前时刻对应的即时区域图像；图像检测设备，与所述拍摄执行设备连接，用于识别所述即时区域图像的多份可视化数据，所述即时区域图像的多份可视化数据为所述即时区域图像内各个垃圾箱体分别占据的各个图像区域的像素点数量以及所述即时区域图像的各个像素点分别对应的各份灰度数值；模型建立机构，用于对卷积神经网络执行各次学习操作，以获得执行完各次学习操作后的卷积神经网络并作为卷积神经网络模型输出，所述卷积神经网络的学习操作的次数与垃圾箱体存运区域分布面积正向关联；智能识别机构，分别与所述区域分析设备、所述图像检测设备以及所述模型建立机构连接，用于将智慧城市的垃圾箱体存运区域的各项区域信息、即时区域图像的多份可视化数据以及即时区域图像的解析度作为卷积神经网络模型的逐项输入内容以运行卷积神经网络模型，获得卷积神经网络模型输出的表示即时区域图像是否为其对应的RAW图像经过梯度锐化滤波类型的图像处理所获得的处理标志；其中，将智慧城市的垃圾箱体存运区域的各项区域信息、即时区域图像的多份可视化数据以及即时区域图像的解析度作为卷积神经网络模型的逐项输入内容以运行卷积神经网络模型，获得卷积神经网络模型输出的表示即时区域图像是否为其对应的RAW图像经过梯度锐化滤波类型的图像处理所获得的处理标志包括：其对应的RAW图像为拍摄执行设备的CCD传感器在当前时刻输出的RAW图像。

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