图像识别新技术在建筑废土综合监管中的应用

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本文研究了使用OpenCV+深度学习预训练模型的建筑废土运输车辆货箱图像目标检测方法,用于替代终端智能传感器有效提升新型环保智能渣土车实时采集货箱载重、举升、密闭状态的实时性和准确率.新型环保智能渣土车搭载包含ECU控制器、信息屏、声音告警、摄像头及传感器的智能终端设备,实现对车辆载重、举升、密闭等智能状态的实时监控及限速、限举、锁车等远程控制,建筑废土综合监管信息系统结合智能终端软件控制系统,实现车辆智能状态的实时监测及控制,有效遏制渣土车堆装超载、沿途遗撒、乱倒乱卸等违规现象.
作者：许金财江培舟李志扬许尚能
作者单位：厦门卫星定位应用股份有限公司,福建361008
母体文献：第十三届中国智能交通年会论文集
会议名称：第十三届中国智能交通年会  
会议时间：2018年11月7日
会议地点：天津
主办单位：中国智能交通协会
语种：chi
分类号：TN9F8
关键词：建筑废土运输车  目标检测  图像处理  深度学习
在线出版日期：2019年4月25日
基金项目：
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2024-12-7 22:47 上传 图像识别新技术在建筑废土综合监管中的应用.pdf

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