CN110264768A - 智能化图像识别平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能化图像识别平台，包括：定位采集设备，用于获取无车辆编号对应的车牌号，获取与所述车牌号对应的车辆GPS定位仪发射的定位数据以确定所述车牌号对应的车辆到所述停车场的实时距离，并基于所述实时距离估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间。本发明的智能化图像识别平台操作简单，方便使用。由于获取与无车辆车牌号对应的车辆GPS定位仪发射的定位数据以确定所述无车辆车牌号对应的车辆到所述停车场的实时距离，并基于所述实时距离估算到达停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间，从而充分利用停车场的每一个停车位资源。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种智能化图像识别平台。
背景技术
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出他是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
发明内容
本发明至少具有以下三个重要发明点：
(1)实时监测不存在车辆对象的车位，基于所述车位确定其对应的车辆编号以作为无车辆编号，获取与所述无车辆车牌号对应的车辆GPS定位仪发射的定位数据以确定所述无车辆车牌号对应的车辆到所述停车场的实时距离，并基于所述实时距离估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间，从而充分利用停车场的每一个停车位资源；
(2)仅仅对图像中的L亮度值执行中值滤波处理，在此基础上，基于处理后图像的噪声幅值执行自适应的递归滤波处理，从而提高了图像处理的针对性；
(3)采用试压缩的方式对输入图像进行可靠的数据量判断，获取输入图像的有效数据量，以方便后续的图像处理操作。
根据本发明的一方面，提供了一种智能化图像识别平台，所述平台包括：SGRAM存储芯片，用于预先存储车位布局图，所述车位布局图显示了所述停车场中各个车位中每一个车位在所述停车场中的相对位置。
更具体地，在所述智能化图像识别平台中，还包括：枪型摄像机，设置在停车场的上方，用于对其下方场景进行现场摄像操作，以获得相应的下方场景图像。
更具体地，在所述智能化图像识别平台中，还包括：压缩编码设备，与所述枪型摄像机连接，用于接收所述下方场景图像，对所述下方场景图像执行H264压缩编码处理，以获得压缩编码后的图像数据。
更具体地，在所述智能化图像识别平台中，还包括：信号提取设备，与所述压缩编码设备连接，用于对压缩编码后的图像数据的数据量进行分析，以获得对应的所述下方场景图像的有效数据量；在所述信号提取设备中，对压缩编码后的图像数据的数据量进行分析，以获得对应的所述下方场景图像的有效数据量包括：压缩编码后的图像数据的数据量越少，获得的对应的所述下方场景图像的有效数据量越少；中值滤波设备，与所述信号提取设备连接，用于在接收到的有效数据量大于等于预设数量阈值时，进行自启动操作，否则，进行自休眠操作，还用于在自启动操作后接收所述下方场景图像，对所述下方场景图像的像素点的LAB空间下的L亮度值执行中值滤波处理，以获得中值滤波亮度值；通道组合设备，与所述中值滤波设备连接，用于针对所述下方场景图像中的每一个像素点，将其中值滤波亮度值、A亮度值和B亮度值作为所述像素点的LAB空间下的更新后的各个分量亮度值，以获得对应的分量更改图像；递归滤波设备，与所述通道组合设备连接，用于接收所述分量更改图像，对所述分量更改图像执行递归滤波处理，以获得滤波处理图像；均衡处理设备，与所述递归滤波设备连接，用于对所述滤波处理图像执行直方图均衡处理，以获得对应的直方图处理图像；畸变校正设备，与所述均衡处理设备连接，用于对所述直方图处理图像执行畸变校正处理，以获得对应的畸变校正图像；布局提取设备，与所述畸变校正设备连接，用于对基于预设车辆外形从所述畸变校正图像中匹配出一个或多个车辆子图像，每一个车辆子图像对应一个车辆对象，并基于所述一个或多个车辆子图像分别在所述畸变校正图像中的相对位置获得实时车辆布局图。
本发明的智能化图像识别平台操作简单，方便使用。由于获取与无车辆车牌号对应的车辆GPS定位仪发射的定位数据以确定所述无车辆车牌号对应的车辆到所述停车场的实时距离，并基于所述实时距离估算到达停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间，从而充分利用停车场的每一个停车位资源。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的智能化图像识别平台的枪型摄像机的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的智能化图像识别平台的实施方案进行详细说明。
停车场智能化设备指停车管理采用现代计算机网络监控指挥系统，包括智能化计时计费管理系统、网络多点运作信息传递系统、自动化电脑操作系统、消防火警报警系统、防盗窃报警系统、电视监控(可视和不可视)、对讲系统组成的多功能设备。
停车场智能化设备分为主系统和子系统，主系统即中心控制室，子系统即各自独立按程序操作，并将操作信息及时反馈给主系统加以汇总，发出新的指令。其中，停车场智能化设备所采用的停车场电子收费器，又称咪表收费器，随着电子技术的发展，品种由原非防雨单点接触式收费器，发展成防雨式多点接触式电子收费器(称接触式收费器咪表)、非接触式收费器、磁卡收费和钮扣式电子卡收费器等。他主要由收费器、电子卡(IC卡)及电源硬件箱体组成。
目前，在停车场内，很多车位都是私人拥有或租借，无法为外部车辆所使用，即时在私人车辆远离停车场的情况下，导致停车场中很多停车位资源被浪费，这些私人在不使用车位的情况下也收获不到一些额外的停车收入以用于填补自己的停车费用。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种智能化图像识别平台，能够有效解决相应的技术问题。
根据本发明实施方案示出的智能化图像识别平台包括：
SGRAM存储芯片，用于预先存储车位布局图，所述车位布局图显示了所述停车场中各个车位中每一个车位在所述停车场中的相对位置。
接着，继续对本发明的智能化图像识别平台的具体结构进行进一步的说明。
在所述智能化图像识别平台中，还包括：
如图1所示，枪型摄像机，设置在停车场的上方，用于对其下方场景进行现场摄像操作，以获得相应的下方场景图像，其中，1为后侧印刷电路板，2为指示灯，3为侧面外壳，4为镜头，所述指示灯嵌入在所述侧面外壳内。
在所述智能化图像识别平台中，还包括：
压缩编码设备，与所述枪型摄像机连接，用于接收所述下方场景图像，对所述下方场景图像执行H264压缩编码处理，以获得压缩编码后的图像数据。
在所述智能化图像识别平台中，还包括：
信号提取设备，与所述压缩编码设备连接，用于对压缩编码后的图像数据的数据量进行分析，以获得对应的所述下方场景图像的有效数据量；
在所述信号提取设备中，对压缩编码后的图像数据的数据量进行分析，以获得对应的所述下方场景图像的有效数据量包括：压缩编码后的图像数据的数据量越少，获得的对应的所述下方场景图像的有效数据量越少；
中值滤波设备，与所述信号提取设备连接，用于在接收到的有效数据量大于等于预设数量阈值时，进行自启动操作，否则，进行自休眠操作，还用于在自启动操作后接收所述下方场景图像，对所述下方场景图像的像素点的LAB空间下的L亮度值执行中值滤波处理，以获得中值滤波亮度值；
通道组合设备，与所述中值滤波设备连接，用于针对所述下方场景图像中的每一个像素点，将其中值滤波亮度值、A亮度值和B亮度值作为所述像素点的LAB空间下的更新后的各个分量亮度值，以获得对应的分量更改图像；
递归滤波设备，与所述通道组合设备连接，用于接收所述分量更改图像，对所述分量更改图像执行递归滤波处理，以获得滤波处理图像；
均衡处理设备，与所述递归滤波设备连接，用于对所述滤波处理图像执行直方图均衡处理，以获得对应的直方图处理图像；
畸变校正设备，与所述均衡处理设备连接，用于对所述直方图处理图像执行畸变校正处理，以获得对应的畸变校正图像；
布局提取设备，与所述畸变校正设备连接，用于对基于预设车辆外形从所述畸变校正图像中匹配出一个或多个车辆子图像，每一个车辆子图像对应一个车辆对象，并基于所述一个或多个车辆子图像分别在所述畸变校正图像中的相对位置获得实时车辆布局图；
数据解析设备，与所述布局提取设备连接，用于将所述车位布局图和所述实时车辆布局图分别进行尺寸的归一化处理，以分别获得第一归一化处理图像和第二归一化处理图像，并将所述第二归一化处理图像与所述第一归一化处理图像重叠以进行位置匹配，以获得所述第一归一化处理图像中未重叠到车辆对象的车位以作为无车辆车位，并基于所述无车辆车位在所述第一归一化处理图像中的相对位置确定其对应的车辆编号以作为无车辆编号；
定位采集设备，与所述数据解析设备连接，用于获取无车辆编号对应的车牌号，获取与所述车牌号对应的车辆GPS定位仪发射的定位数据以确定所述车牌号对应的车辆到所述停车场的实时距离，并基于所述实时距离估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间；
ZIGBEE通信设备，与所述定位采集设备连接，用于将每一个无车辆车位对应的可停留时间无线发送给附近的车位管理服务器；
其中，在所述数据解析设备中，所述第一归一化处理图像和所述第二归一化处理图像尺寸相同；
其中，在所述定位采集设备中，基于所述实时距离估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间包括：将所述实时距离除以预设车速以估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间；
其中，在所述定位采集设备中，所述预设车速为60公里每小时、70公里每小时或80公里每小时；
其中，在所述递归滤波设备中，对所述分量更改图像执行递归滤波处理，以获得滤波处理图像包括：所述分量更改图像的噪声幅值越小，执行的递归滤波次数越少；
其中，所述通道组合设备与所述信号提取设备连接，用于在接收到的有效数据量大于等于预设数量阈值时，进行自启动操作，否则，进行自休眠操作。
在所述智能化图像识别平台中：
所述中值滤波设备、所述通道组合设备和所述递归滤波设备都具有16位并行数据通信接口；
其中，采用同一供电输入设备对所述压缩编码设备和所述信号提取设备分别进行供电操作。
在所述智能化图像识别平台中，还包括：
均匀切分设备，与所述畸变校正设备连接，用于识别所述畸变校正图像中的对象的数量，基于所述对象的数量执行对所述畸变校正图像的均匀式区域分割，以获得多个图像区域，其中，所述对象的数量越多，获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少。
在所述智能化图像识别平台中，还包括：
数据选择设备，与所述均匀切分设备连接，用于接收所述多个图像区域，在所述畸变校正图像内执行基于Z字形的遍历，用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域。
在所述智能化图像识别平台中，还包括：
分块操作设备，与所述数据选择设备连接，用于接收所述各个目标处理区域，并对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比，并基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述畸变校正图像的代表性亮色调百分比，其中，对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比包括：确定每一个目标处理区域中灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数，将所述灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数除以所述目标处理区域的像素点总数以获得亮色调百分比；
其中，在所述分块操作设备中，基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述畸变校正图像的代表性亮色调百分比包括：将各个目标处理区域的亮色调百分比进行排序，将中央序号的目标处理区域的亮色调百分比作为所述畸变校正图像的代表性亮色调百分比。
在所述智能化图像识别平台中，还包括：
伽马校正设备，分别与所述布局提取设备、所述均匀切分设备和所述分块操作设备连接，用于接收所述代表性亮色调百分比，并在所述代表性亮色调百分比大于等于预设亮色调百分比阈值时，对所述畸变校正图像执行基于查表模式的伽马校正处理，以获得对应的伽马校正图像，还用于在所述代表性亮色调百分比小于所述预设亮色调百分比阈值时，将所述畸变校正图像作为伽马校正图像；
其中，所述伽马校正设备还用于将所述伽马校正图像替换所述畸变校正图像发送给所述布局提取设备。
另外，SGRAM是Synchronous Graphics DRAM的缩写，意思是同步图形RAM是种专为显卡设计的显存，是一种图形读写能力较强的显存，由SDRAM改良而成。它改进了过去低效能显存传输率较低的缺点，为显示卡性能的提高创造了条件。SGRAM读写数据时不是一一读取，而是以"块"(Block)为单位，从而减少了内存整体读写的次数，提高了图形控制器的效率。但其设计制造成本较高，更多的是应用于当时较为高端的显卡。目前此类显存也已基本不被厂商采用，被DDR显存所取代。SDRAM，即Synchronous DRAM(同步动态随机存储器)，曾经是PC电脑上最为广泛应用的一种内存类型，即便在今天SDRAM仍旧还在市场占有一席之地。既然是“同步动态随机存储器”，那就代表着它的工作速度是与系统总线速度同步的。SDRAM内存又分为PC66、PC100、PC133等不同规格，而规格后面的数字就代表着该内存最大所能正常工作系统总线速度，比如PC100，那就说明此内存可以在系统总线为100MHz的电脑中同步工作。与系统总线速度同步，也就是与系统时钟同步，这样就避免了不必要的等待周期，减少数据存储时间。同步还使存储控制器知道在哪一个时钟脉冲期由数据请求使用，因此数据可在脉冲上升期便开始传输。SDRAM采用3.3伏工作电压，168Pin的DIMM接口，带宽为64位。SDRAM不仅应用在内存上，在显存上也较为常见。SDRAM可以与CPU同步工作，无等待周期，减少数据传输延迟。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (9)
1.一种智能化图像识别平台，其特征在于，包括：
SGRAM存储芯片，用于预先存储车位布局图，所述车位布局图显示了所述停车场中各个车位中每一个车位在所述停车场中的相对位置。
2.如权利要求1所述的智能化图像识别平台，其特征在于，所述平台还包括：
枪型摄像机，设置在停车场的上方，用于对其下方场景进行现场摄像操作，以获得相应的下方场景图像。
3.如权利要求2所述的智能化图像识别平台，其特征在于，所述平台还包括：
压缩编码设备，与所述枪型摄像机连接，用于接收所述下方场景图像，对所述下方场景图像执行H264压缩编码处理，以获得压缩编码后的图像数据。
4.如权利要求3所述的智能化图像识别平台，其特征在于，所述平台还包括：
信号提取设备，与所述压缩编码设备连接，用于对压缩编码后的图像数据的数据量进行分析，以获得对应的所述下方场景图像的有效数据量；
在所述信号提取设备中，对压缩编码后的图像数据的数据量进行分析，以获得对应的所述下方场景图像的有效数据量包括：压缩编码后的图像数据的数据量越少，获得的对应的所述下方场景图像的有效数据量越少；
中值滤波设备，与所述信号提取设备连接，用于在接收到的有效数据量大于等于预设数量阈值时，进行自启动操作，否则，进行自休眠操作，还用于在自启动操作后接收所述下方场景图像，对所述下方场景图像的像素点的LAB空间下的L亮度值执行中值滤波处理，以获得中值滤波亮度值；
通道组合设备，与所述中值滤波设备连接，用于针对所述下方场景图像中的每一个像素点，将其中值滤波亮度值、A亮度值和B亮度值作为所述像素点的LAB空间下的更新后的各个分量亮度值，以获得对应的分量更改图像；
递归滤波设备，与所述通道组合设备连接，用于接收所述分量更改图像，对所述分量更改图像执行递归滤波处理，以获得滤波处理图像；
均衡处理设备，与所述递归滤波设备连接，用于对所述滤波处理图像执行直方图均衡处理，以获得对应的直方图处理图像；
畸变校正设备，与所述均衡处理设备连接，用于对所述直方图处理图像执行畸变校正处理，以获得对应的畸变校正图像；
布局提取设备，与所述畸变校正设备连接，用于对基于预设车辆外形从所述畸变校正图像中匹配出一个或多个车辆子图像，每一个车辆子图像对应一个车辆对象，并基于所述一个或多个车辆子图像分别在所述畸变校正图像中的相对位置获得实时车辆布局图；
数据解析设备，与所述布局提取设备连接，用于将所述车位布局图和所述实时车辆布局图分别进行尺寸的归一化处理，以分别获得第一归一化处理图像和第二归一化处理图像，并将所述第二归一化处理图像与所述第一归一化处理图像重叠以进行位置匹配，以获得所述第一归一化处理图像中未重叠到车辆对象的车位以作为无车辆车位，并基于所述无车辆车位在所述第一归一化处理图像中的相对位置确定其对应的车辆编号以作为无车辆编号；
定位采集设备，与所述数据解析设备连接，用于获取无车辆编号对应的车牌号，获取与所述车牌号对应的车辆GPS定位仪发射的定位数据以确定所述车牌号对应的车辆到所述停车场的实时距离，并基于所述实时距离估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间；
ZIGBEE通信设备，与所述定位采集设备连接，用于将每一个无车辆车位对应的可停留时间无线发送给附近的车位管理服务器；
其中，在所述数据解析设备中，所述第一归一化处理图像和所述第二归一化处理图像尺寸相同；
其中，在所述定位采集设备中，基于所述实时距离估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间包括：将所述实时距离除以预设车速以估算到达所述停车场所需要的时间以作为所述无车辆编号对应的无车辆车位的可停留时间；
其中，在所述定位采集设备中，所述预设车速为60公里每小时、70公里每小时或80公里每小时；
其中，在所述递归滤波设备中，对所述分量更改图像执行递归滤波处理，以获得滤波处理图像包括：所述分量更改图像的噪声幅值越小，执行的递归滤波次数越少；
其中，所述通道组合设备与所述信号提取设备连接，用于在接收到的有效数据量大于等于预设数量阈值时，进行自启动操作，否则，进行自休眠操作。
5.如权利要求4所述的智能化图像识别平台，其特征在于：
所述中值滤波设备、所述通道组合设备和所述递归滤波设备都具有16位并行数据通信接口；
其中，采用同一供电输入设备对所述压缩编码设备和所述信号提取设备分别进行供电操作。
6.如权利要求5所述的智能化图像识别平台，其特征在于，所述平台还包括：
均匀切分设备，与所述畸变校正设备连接，用于识别所述畸变校正图像中的对象的数量，基于所述对象的数量执行对所述畸变校正图像的均匀式区域分割，以获得多个图像区域，其中，所述对象的数量越多，获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少。
7.如权利要求6所述的智能化图像识别平台，其特征在于，所述平台还包括：
数据选择设备，与所述均匀切分设备连接，用于接收所述多个图像区域，在所述畸变校正图像内执行基于Z字形的遍历，用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域。
8.如权利要求7所述的智能化图像识别平台，其特征在于，所述平台还包括：
分块操作设备，与所述数据选择设备连接，用于接收所述各个目标处理区域，并对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比，并基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述畸变校正图像的代表性亮色调百分比，其中，对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比包括：确定每一个目标处理区域中灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数，将所述灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数除以所述目标处理区域的像素点总数以获得亮色调百分比；
其中，在所述分块操作设备中，基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述畸变校正图像的代表性亮色调百分比包括：将各个目标处理区域的亮色调百分比进行排序，将中央序号的目标处理区域的亮色调百分比作为所述畸变校正图像的代表性亮色调百分比。
9.如权利要求8所述的智能化图像识别平台，其特征在于，所述平台还包括：
伽马校正设备，分别与所述布局提取设备、所述均匀切分设备和所述分块操作设备连接，用于接收所述代表性亮色调百分比，并在所述代表性亮色调百分比大于等于预设亮色调百分比阈值时，对所述畸变校正图像执行基于查表模式的伽马校正处理，以获得对应的伽马校正图像，还用于在所述代表性亮色调百分比小于所述预设亮色调百分比阈值时，将所述畸变校正图像作为伽马校正图像；
其中，所述伽马校正设备还用于将所述伽马校正图像替换所述畸变校正图像发送给所述布局提取设备。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112766025A (zh) * | 2019-11-04 | 2021-05-07 | 王英华 | 空域目标状态数据识别系统 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000057493A (ja) * | 1998-08-10 | 2000-02-25 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 駐車場管理装置、車両管理装置および車両案内装置 |
| TWI395163B (zh) * | 2009-02-13 | 2013-05-01 | 停車位分享與媒合方法與系統 | |
| CN103810902A (zh) * | 2013-08-08 | 2014-05-21 | 陈沪村 | 停车位错时调度系统及其控制方法 |
| CN104574546A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-04-29 | 林强 | 私人车位共享方法及车位锁 |
| CN106027849A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-10-12 | 张兰 | 云端高清图像处理平台 |
| CN106157260A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-23 | 彭梅 | 并行图像平滑处理平台 |
| CN106730780A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-05-31 | 高秀丽 | 图像采集和处理装置 |
| CN107123301A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-09-01 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 车辆信息播报系统、方法和装置 |
| CN107680619A (zh) * | 2017-02-09 | 2018-02-09 | 王立娥 | 基于指纹识别和动作识别的支付装置 |
| CN108389421A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-10 | 大连海事大学 | 基于图像再识别的停车场精确诱导系统及方法 |
| CN108714003A (zh) * | 2018-05-27 | 2018-10-30 | 浠诲嘲 | 基于灰度测量的固定桌面维护系统 |
| CN108766022A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-06 | 青岛串并联电子科技有限公司 | 基于机器学习的停车场车位状态识别方法及系统 |
| CN109409345A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-01 | 余姚市荣大塑业有限公司 | 智能化弹奏演出机构 |
| CN109431424A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-03-08 | 余姚市盈宝电器有限公司 | 清洗时间控制平台 |
-
2019
- 2019-03-18 CN CN201910205162.1A patent/CN110264768B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000057493A (ja) * | 1998-08-10 | 2000-02-25 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 駐車場管理装置、車両管理装置および車両案内装置 |
| TWI395163B (zh) * | 2009-02-13 | 2013-05-01 | 停車位分享與媒合方法與系統 | |
| CN103810902A (zh) * | 2013-08-08 | 2014-05-21 | 陈沪村 | 停车位错时调度系统及其控制方法 |
| CN104574546A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-04-29 | 林强 | 私人车位共享方法及车位锁 |
| CN106027849A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-10-12 | 张兰 | 云端高清图像处理平台 |
| CN106157260A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-23 | 彭梅 | 并行图像平滑处理平台 |
| CN107680619A (zh) * | 2017-02-09 | 2018-02-09 | 王立娥 | 基于指纹识别和动作识别的支付装置 |
| CN106730780A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-05-31 | 高秀丽 | 图像采集和处理装置 |
| CN107123301A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-09-01 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 车辆信息播报系统、方法和装置 |
| CN108389421A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-10 | 大连海事大学 | 基于图像再识别的停车场精确诱导系统及方法 |
| CN108714003A (zh) * | 2018-05-27 | 2018-10-30 | 浠诲嘲 | 基于灰度测量的固定桌面维护系统 |
| CN108766022A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-06 | 青岛串并联电子科技有限公司 | 基于机器学习的停车场车位状态识别方法及系统 |
| CN109431424A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-03-08 | 余姚市盈宝电器有限公司 | 清洗时间控制平台 |
| CN109409345A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-01 | 余姚市荣大塑业有限公司 | 智能化弹奏演出机构 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112766025A (zh) * | 2019-11-04 | 2021-05-07 | 王英华 | 空域目标状态数据识别系统 |
| CN112766025B (zh) * | 2019-11-04 | 2022-03-01 | 上海喜通装饰材料有限公司 | 空域目标状态数据识别系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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