一种车联网用户请求与服务偏好融合的推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN112989194B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202110290783.1

    申请日:2021-03-18

    Abstract: 本发明公开了一种车联网用户请求与服务偏好融合的推荐方法及系统,通过在线推荐与离线训练两个阶段为网联车辆提供信息发布服务。在线推荐阶段实时获取网联车辆服务需求,通过用户需求和服务偏好聚类的协同过滤推荐算法将服务端信息高效发布给对应网联车辆用户,并同步存入用户偏好记录;离线阶段获取并融合用户的服务偏好数据,通过用户服务偏好模型进行计算并对发布信息进行同步更新。本发明能够优化信息传输时延,提高车联网业务推荐系统的服务质量。

    一种基于深度学习的车牌特征点检测方法

    公开(公告)号:CN112464750A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011253290.2

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车牌特征点检测方法,旨在解决现有技术中车牌特征点检测精度低的技术问题。其包括:获取道路视频,并将道路视频转换成道路图像数据;利用预先训练好的车牌特征点检测模型处理道路图像数据,通过模型前向推理获得车牌特征点检测结果;利用OpenCV工具将车牌特征点检测结果以标签的形式添加到道路图像数据中,并将带有标签的道路图像数据恢复成带有标签的道路视频,获得道路视频的车牌特征点检测结果;其中,所述车牌特征点检测模型采用融合注意力机制的高分辨率并行网络模型。本发明方法能够高效、准确的进行车牌特征点检测。

    一种基于深度学习的车牌特征点检测方法

    公开(公告)号:CN112464750B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202011253290.2

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车牌特征点检测方法,旨在解决现有技术中车牌特征点检测精度低的技术问题。其包括:获取道路视频,并将道路视频转换成道路图像数据;利用预先训练好的车牌特征点检测模型处理道路图像数据,通过模型前向推理获得车牌特征点检测结果;利用OpenCV工具将车牌特征点检测结果以标签的形式添加到道路图像数据中,并将带有标签的道路图像数据恢复成带有标签的道路视频,获得道路视频的车牌特征点检测结果;其中,所述车牌特征点检测模型采用融合注意力机制的高分辨率并行网络模型。本发明方法能够高效、准确的进行车牌特征点检测。

    一种车联网用户请求与服务偏好融合的推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN112989194A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110290783.1

    申请日:2021-03-18

    Abstract: 本发明公开了一种车联网用户请求与服务偏好融合的推荐方法及系统,通过在线推荐与离线训练两个阶段为网联车辆提供信息发布服务。在线推荐阶段实时获取网联车辆服务需求,通过用户需求和服务偏好聚类的协同过滤推荐算法将服务端信息高效发布给对应网联车辆用户,并同步存入用户偏好记录;离线阶段获取并融合用户的服务偏好数据,通过用户服务偏好模型进行计算并对发布信息进行同步更新。本发明能够优化信息传输时延,提高车联网业务推荐系统的服务质量。

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