一种基于备忘录学习的交通要素目标检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119649340A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411799529.4

    申请日:2024-12-09

    Abstract: 本发明涉及多目标检测技术领域,具体公开了一种基于备忘录学习的交通要素目标检测方法及系统,该方法包括:利用数据集对检测模型进行训练;将新的历史道路图像输入到训练后的检测模型中,以输出目标的类别;当目标在预设锚框中的占比不满足要求时,将新的历史道路图像加入备忘录;通过分割模型对备忘录中的图像进行检测,以确定出该图像中目标的最佳锚框,并形成新的数据集;利用新的数据集对分割模型进行训练;利用训练后的分割模型学习到的知识对检测模型进行更新;将待检测道路图像输入到更新后的检测模型中,以输出待检测道路图像中目标的类别。本发明能够提高交通目标检测的准确率,为后期交通安全态势、拥堵分析以及违法动机检测打下基础。

    一种基于增强语义研判的交通案例摘要抽取方法

    公开(公告)号:CN119691165A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411854158.5

    申请日:2024-12-17

    Abstract: 本申请提供的一种基于增强语义研判的交通案例摘要抽取方法,其基于历史数据构建所述语义增强用字符向量集合T,集合T中包括了字符在不同场景中的语义信息,将待提取文章中的每个句子中每个字符,基于相似性计算判断其在字符向量集合T中所属近似类别,即学习相同词汇在不同场景中的语义信息后,再根据句子的上下文语义,将句子中包括的字符与所属类别中的所有字符向量进行余弦相似度计算,从而获得每个类别中分别与字符语义相似度较高的字符,进一步加强句子中每个字符的语义信息,极大地提高了摘要抽取过程中对每个字符在具体场景中的意义判别的准确性,进而提高了摘要抽取的准确性。

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