一種基于深度學習的車輛視頻定損系統(tǒng)的智能截圖方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011348956.2 申請日 -
公開（公告）號 CN112465018A 公開（公告）日 2021-03-09
申請公布號 CN112465018A 申請公布日 2021-03-09
分類號 G06K9/62(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;H04N5/91(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 叢建亭;黃賢俊;侯進 申請（專利權）人 北京深智恒際科技有限公司
代理機構 北京匯信合知識產權代理有限公司 代理人 林聰源
地址 100085北京市海淀區(qū)清河西三旗東路6幢2層203室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的車輛視頻定損系統(tǒng)的智能截圖方法及系統(tǒng)，包括：設置圖像幀數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，間隔N幀緩存一幀圖像到圖像幀數(shù)據(jù)緩沖區(qū)隊列；設置非圖像幀參數(shù)數(shù)組，間隔N’幀調用拍攝狀態(tài)分類算法得到用戶距離車輛的遠近狀態(tài)類別，將該參數(shù)存儲到非圖像幀參數(shù)數(shù)組中；當非圖像幀參數(shù)數(shù)組的長度累積達到n后，進行采樣環(huán)節(jié)類型分析，基于歷史參數(shù)分析出當前幀所處于的采樣環(huán)節(jié)類型；若采樣環(huán)節(jié)類型分析的結果是一個有效的類型標識，則校驗當前幀是否滿足距離上次采樣的時間間隔閾值；若滿足，則根據(jù)采集環(huán)節(jié)類型從圖像幀數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中選擇圖像作為截圖圖像使用。本發(fā)明基于深度神經網絡的分類方法，能獲取極高的準確率，分類準確率高。??