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一种基于深度学习的自动声检测的飙车行为自动识别装置

摘要

本实用新型公开了一种基于深度学习的自动声检测的飙车行为自动识别装置,包括控制单元,所述控制单元分别与用于机动车飙车噪声识别及抓拍的自动声检测单元、用于机动车超速识别与抓拍的超速检测单元、用于发布监控信息的监控单元和用于存储信息的存储单元信号连接,所述自动声检测单元分别与用于音频信息捕捉识别的噪音检测单元和用于抓怕机动车车牌信息的第一抓拍单元信号连接,所述超速检测单元分别与用于超速检测的测速单元和用于捕获高速运动目标信息的第二抓拍单元信号连接;本实用新型通过自动声检测单元与超速检测单元的相互配合,可有效地获取飙车对象的具体信息,提高了飙车行为识别的准确率,实现了对飙车行为的有效监测。

著录项

  • 公开/公告号CN207233199U

    专利类型实用新型

  • 公开/公告日2018-04-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽金赛弗信息技术有限公司;

    申请/专利号CN201720843167.3

  • 发明设计人 包福全;钟磊;

    申请日2017-07-12

  • 分类号

  • 代理机构安徽汇朴律师事务所;

  • 代理人李启胜

  • 地址 230088 安徽省合肥市高新区科学大道107号天贸大厦二期办公楼1711室

  • 入库时间 2022-08-22 04:36:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-04-13

    授权

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