CN111145557A - 机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质，该机动车类型的识别方法包括以下步骤：获取待测机动车的车牌信息；根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。本发明公开的机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质，可准备识别出待测机动车的车辆类型；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
Description
技术领域
本发明涉及机动车尾气处理领域，尤其公开了一种机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质。
背景技术
近年来，随着经济的快速发展和城镇现代化进程的不断推进，机动车保有量剧增。急剧增多的机动车在为人民群众带来方便的同时，也加重了环境污染。据报道，随着机动车保有量快速增加，我国部分城市空气开始呈现出煤烟和机动车尾气复合污染的特点，直接影响群众健康。近几年来，京津冀地区空气质量总体改善，但二氧化氮平均浓度下降幅度远低于其他污染物。重污染天气期间，硝酸盐是PM2.5组分中占比最大且上升最快的组分。北京、天津、上海等15个城市大气PM2.5源解析工作结果显示，本地排放源中移动源对PM2.5浓度的贡献范围为13.5％至52.1％。机动车是机动车大气污染排放的主要贡献者，其排放的CO和HC超过80％，NOX和PM超过90％。按车型分类，货车排放的NOX和PM明显高于客车，其中重型货车是主要贡献者；客车CO和HC排放量明显高于货车。按燃料分类，柴油车排放的NOX接近机动车排放总量的70％，PM超过90％；汽油车CO和HC排放量较高，CO超过机动车排放总量的80％，HC超过70％。占机动车保有量7.8％的柴油货车，排放了57.3％的NOX和77.8％的PM，是机动车污染防治的重中之重。
为了有效降低机动车排放对环境空气质量的污染，发现并治理高排放的车辆，对于改善城市空气质量状况是非常必要的。因此，加强机动车尾气污染防治工作，尤其是强化机动车尾气排放监管工作，是防治此类污染的重要手段，机动车污染物排放遥感检测方法是机动车尾气排放监管的重要技术手段之一。然而，现有机动车污染物排放遥感检测方法中，无法确定标排放车辆的类型。
因此，现有机动车污染物排放遥感检测方法中无法确定排放车辆的类型，是一件亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质，旨在解决现有机动车污染物排放遥感检测方法中无法确定排放车辆的技术问题。
根据本发明的一个方面，提供一种机动车类型的识别方法，该机动车类型的识别方法包括以下步骤：
获取待测机动车的车牌信息；
根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；
若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；
若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。
进一步地，车辆类型包括柴油车和汽油车。
进一步地，获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值的步骤包括：
采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测；
根据遥测结果，获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
进一步地，根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型的步骤包括：
将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较；
若不透光烟度值大于排放阈值，则判定待测机动车为柴油车；若不透光烟度值小于或等于排放阈值，则判定待测机动车为汽油车。根据本发明的另一方面，还提供一种机动车类型的识别系统，机动车类型的识别系统包括：
车牌信息获取模块，用于获取待测机动车的车牌信息；
匹配模块，用于根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；
第一识别模块，用于若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；
第二识别模块，用于若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。
进一步地，车辆类型包括柴油车和汽油车。
进一步地，第二识别模块包括：
遥测单元，用于采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测；
获取单元，用于根据遥测结果，获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
进一步地，第二识别模块还包括：
比较单元，用于将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较；
判定单元，用于若不透光烟度值大于排放阈值，则判定待测机动车为柴油车；若不透光烟度值小于或等于排放阈值，则判定待测机动车为汽油车。
此外，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有机动车类型的识别程序，处理器执行机动车类型的识别程序时实现上述的机动车类型的识别方法的步骤。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有机动车类型的识别程序，机动车类型的识别程序被处理器执行时实现上述的机动车类型的识别方法的步骤。
本发明所取得的有益效果为：
本发明公开的机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质，通过获取待测机动车的车牌信息；根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。本发明公开的机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质，可准备识别出待测机动车的车辆类型；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
附图说明
图1为本发明机动车类型的识别方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明机动车类型的识别方法中若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型的步骤一实施例的细化流程示意图；
图3为本发明机动车类型的识别方法中若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型的步骤另一实施例的细化流程示意图；
图4为本发明机动车类型的识别系统第一实施例的功能模块框图；
图5为本发明机动车类型的识别系统中第二识别模块一实施例的功能模块连接示意图；
图6为本发明机动车类型的识别系统中第二识别模块另一实施例的功能模块连接示意图。
附图标号说明：
10、车牌信息获取模块；20、匹配模块；30、第一识别模块；40、第二识别模块；41、遥测单元；42、获取单元；43、比较单元；44、判定单元。
具体实施方案
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
如图1所示，图1为本发明机动车类型的识别方法第一实施例的流程示意图，在第一实施例中，该机动车类型的识别方法包括以下步骤：
步骤S100、获取待测机动车的车牌信息。
利用车辆识别装置，对行驶中的待测机动车进行非接触式监控，采用抓拍方式获取待测机动车的车牌信息。
步骤S200、根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系。
步骤S300、若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型。
若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，直接识别待测机动车的车辆类型。本实施例公开的机动车类型的识别方法，可准备识别出待测机动车是否为柴油车或汽油车；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
步骤S400、若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。
若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。不透光烟度值为光源发出的光穿过待测机动车排放尾气到达接收器时光的传输衰减度值。根据获取的不透光烟度值，判别待测机动车的车辆类型，待测机动车的车辆类型可能是柴油车，也可能是汽油车。
本实施例公开的机动车类型的识别方法，通过获取待测机动车的车牌信息；根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。本实施例公开的机动车类型的识别方法，可准备识别出待测机动车的车辆类型；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
优选地，请见图2，本实施例提供的机动车类型的识别方法，步骤S400包括：
步骤S410、采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测。
使用DUV(色散紫外差分吸收光谱)对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测，实时输出遥测结果。
步骤S420、根据遥测结果，获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
根据实时输出的遥测结果来获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
本实施例公开的机动车类型的识别方法，采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测；根据实时输出的遥测结果来获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。本实施例公开的机动车类型的识别方法，可准备识别出待测机动车是否为柴油车或汽油车；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
优选地，请见图3，本实施例提供的机动车类型的识别方法，步骤S400包括：
步骤S430、将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较。
步骤S440、若不透光烟度值大于排放阈值，则判定待测机动车为柴油车；若不透光烟度值小于或等于排放阈值，则判定待测机动车为汽油车。
本实施例公开的机动车类型的识别方法，通过将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较；若不透光烟度值大于排放阈值，则判定待测机动车为柴油车；若不透光烟度值小于或等于排放阈值，则判定待测机动车为汽油车。本实施例公开的机动车类型的识别方法，可准备识别出待测机动车是否为柴油车或汽油车；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
如图4所示，本发明还提供一种机动车类型的识别系统，图4为本发明机动车类型的识别系统第一实施例的功能模块框图，在本实施例中，该机动车类型的识别系统包括车牌信息获取模块10、匹配模块20、第一识别模块30和第二识别模块40，其中，车牌信息获取模块10，用于获取待测机动车的车牌信息；匹配模块20，用于根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；第一识别模块30，用于若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；第二识别模块40，用于若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。
获取模块10利用车辆识别装置，对行驶中的待测机动车进行非接触式监控，采用抓拍方式获取待测机动车的车牌信息。
匹配模块20根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系。
第一识别模块30用于若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，直接识别待测机动车的车辆类型。本实施例公开的机动车类型的识别方法，可准备识别出待测机动车是否为柴油车或汽油车；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
第二识别模块40用于若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。不透光烟度值为光源发出的光穿过待测机动车排放尾气到达接收器时光的传输衰减度值。根据获取的不透光烟度值，判别待测机动车的车辆类型，待测机动车的车辆类型可能是柴油车，也可能是汽油车。
本实施例公开的机动车类型的识别系统，采用车牌信息获取模块、匹配模块、第一识别模块和第二识别模块，通过车牌信息获取模块获取待测机动车的车牌信息；匹配模块根据获取的车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；第一识别模块用于若获取的车牌信息在车辆信息库中，则根据车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；第二识别模块用于若获取的车牌信息不在车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。本实施例公开的机动车类型的识别方法、系统、设备和可读存储介质，可准备识别出待测机动车的车辆类型；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
优选地，请见图5，图5为本发明机动车类型的识别系统中第二识别模块一实施例的功能模块连接示意图，在本实施例中，第二识别模块40包括遥测单元41和获取单元42，其中，遥测单元41，用于采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测；获取单元42，用于根据遥测结果，获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
遥测单元41使用DUV(色散紫外差分吸收光谱)对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测，实时输出遥测结果。
获取单元42根据实时输出的遥测结果来获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
本实施例公开的机动车类型的识别系统，采用遥测单元和获取单元，遥测单元采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测；获取单元根据实时输出的遥测结果来获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。本实施例公开的机动车类型的识别系统，可准备识别出待测机动车是否为柴油车或汽油车；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
进一步地，参见图6，图6为本发明机动车类型的识别系统中第二识别模块另一实施例的功能模块连接示意图，在本实施例中，第二识别模块40还包括比较单元43和判定单元44，其中，比较单元43，用于将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较；判定单元44，用于若不透光烟度值大于排放阈值，则判定待测机动车为柴油车；若不透光烟度值小于或等于排放阈值，则判定待测机动车为汽油车。
本实施例公开的机动车类型的识别系统，采用比较单元和判定单元，通过比较单元将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较；判定单元用于若不透光烟度值大于排放阈值，则判定待测机动车为柴油车；若不透光烟度值小于或等于排放阈值，则判定待测机动车为汽油车。本实施例公开的机动车类型的识别系统，可准备识别出待测机动车是否为柴油车或汽油车；检测范围广，测试速度快；监测精度高，常规维护费用低。
此外，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有机动车类型的识别程序，处理器执行机动车类型的识别程序时实现上述的机动车类型的识别方法的步骤。
其中，机动车类型的识别程序被执行时所实现的方法可参照本发明机动车类型的识别方法各个实施例，此处不再赘述。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有机动车类型的识别程序，机动车类型的识别程序被处理器执行时实现上述的机动车类型的识别方法的步骤。
其中，机动车类型的识别程序被执行时所实现的方法可参照本发明机动车类型的识别方法各个实施例，此处不再赘述。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种机动车类型的识别方法，其特征在于，所述机动车类型的识别方法包括以下步骤：
获取待测机动车的车牌信息；
根据获取的所述车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，所述车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；
若获取的所述车牌信息在所述车辆信息库中，则根据所述车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；
若获取的所述车牌信息不在所述车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的所述不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。
2.如权利要求1所述的机动车类型的识别方法，其特征在于，
所述车辆类型包括柴油车和汽油车。
3.如权利要求2所述的机动车类型的识别方法，其特征在于，
所述获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值的步骤包括：
采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测；
根据所述遥测结果，获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
4.如权利要求3所述的机动车类型的识别方法，其特征在于，
所述根据获取的所述不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型的步骤包括：
将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较；
若所述不透光烟度值大于所述排放阈值，则判定所述待测机动车为柴油车；若所述不透光烟度值小于或等于所述排放阈值，则判定所述待测机动车为汽油车。
5.一种机动车类型的识别系统，其特征在于，所述机动车类型的识别系统包括：
车牌信息获取模块(10)，用于获取待测机动车的车牌信息；
匹配模块(20)，用于根据获取的所述车牌信息，调取车辆信息库中预存的车辆类型匹配表，所述车辆类型匹配表中映射有车牌与车辆类型的一一对应关系；
第一识别模块(30)，用于若获取的所述车牌信息在所述车辆信息库中，则根据所述车辆类型匹配表，识别待测机动车的车辆类型；
第二识别模块(40)，用于若获取的所述车牌信息不在所述车辆信息库中，则获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值；根据获取的所述不透光烟度值，识别待测机动车的车辆类型。
6.如权利要求5所述的机动车类型的识别系统，其特征在于，
所述车辆类型包括柴油车和汽油车。
7.如权利要求6所述的机动车类型的识别系统，其特征在于，
所述第二识别模块(40)包括：
遥测单元(41)，用于采用色散紫外差分吸收光谱装置对行驶过程中的待测机动车排放尾气的不透光烟度进行遥测；
获取单元(42)，用于根据所述遥测结果，获取待测机动车排放尾气的不透光烟度值。
8.如权利要求7所述的机动车类型的识别系统，其特征在于，
所述第二识别模块(40)还包括：
比较单元(43)，用于将获取的待测机动车排放尾气的不透光烟度值与预设在车辆信息库中的排放阈值进行比较；
判定单元(44)，用于若所述不透光烟度值大于所述排放阈值，则判定所述待测机动车为柴油车；若所述不透光烟度值小于或等于所述排放阈值，则判定所述待测机动车为汽油车。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有机动车类型的识别程序，其特征在于，所述处理器执行所述机动车类型的识别程序时实现权利要求1至4中任一项所述的机动车类型的识别方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有机动车类型的识别程序，其特征在于，所述机动车类型的识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的机动车类型的识别方法的步骤。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112082767A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-15 | 江苏万多弈环保科技有限公司 | 一种前后拍照识别压燃式发动机车辆拍照的系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106205137A (zh) * | 2016-07-01 | 2016-12-07 | 合肥未来计算机技术开发有限公司 | 一种黄标车尾气自动监控识别系统 |
| US20170131202A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | Opus Inspection, Inc. | System and method to detect vehicle emissions noncompliance |
| CN106845371A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-06-13 | 中国科学技术大学 | 一种城市路网机动车尾气排放遥感监控系统 |
| CN109238987A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-18 | 成都中安瑞晨科技有限责任公司 | 一种多光谱汽车尾气监测装置 |
| CN110243762A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-17 | 深圳大雷汽车检测股份有限公司 | 机动车尾气遥测和监管系统及自学习高排污车辆判定算法 |
-
2019
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170131202A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | Opus Inspection, Inc. | System and method to detect vehicle emissions noncompliance |
| CN106205137A (zh) * | 2016-07-01 | 2016-12-07 | 合肥未来计算机技术开发有限公司 | 一种黄标车尾气自动监控识别系统 |
| CN106845371A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-06-13 | 中国科学技术大学 | 一种城市路网机动车尾气排放遥感监控系统 |
| CN109238987A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-01-18 | 成都中安瑞晨科技有限责任公司 | 一种多光谱汽车尾气监测装置 |
| CN110243762A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-17 | 深圳大雷汽车检测股份有限公司 | 机动车尾气遥测和监管系统及自学习高排污车辆判定算法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 天津市圣威科技发展有限公司: "张家港市首次开展机动车尾气遥测检查", 《新浪博客》 * |
| 智易时代: "机动车尾气在线监测管理系统-④机动车尾气遥感监测软件", 《搜狐网》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112082767A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-15 | 江苏万多弈环保科技有限公司 | 一种前后拍照识别压燃式发动机车辆拍照的系统及方法 |
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