一种基于TensorRT加速推理的电动车及电动车电瓶检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于TensorRT加速推理的电动车及电动车电瓶检测方法，先获取样本图片并进行预处理得到目标数据集；再根据目标数据集训练YOLOX‑Nano模型，并对模型进行测试后使用YOLOX网络调参得到最优目标检测模型；然后对JetsonNano 2GB开发套件进行系统优化，将得到的最优目标检测模型封装至JetsonNano 2GB开发套件中；最后使用TensorRT加速推理检测识别进入电梯的电动自行车、电动摩托车或者电动车电瓶，通过Jetson‑GPIO实现对电梯的控制；同时检测电动车和电动车电瓶，从根本上解决高层住户电动车入户充电问题，采用的训练数据集能更好的应用在各种电梯轿厢内，不受环境变化影响，成本低，识别率高，设备运行稳定。

《一种基于TensorRT加速推理的电动车及电动车电瓶检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022102627924，当前法律状态为已下证，由青岛大学提出申请，发明人为魏伟波;高胥智;赵俊莉;潘振宽;王静，申请日期为2022-03-17，公开（公告）日期为2025-02-25，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于TensorRT加速推理的电动车及电动车电瓶检测方法，先获取样本图片并进行预处理得到目标数据集；再根据目标数据集训练YOLOX‑Nano模型，并对模型进行测试后使用YOLOX网络调参得到最优目标检测模型；然后对JetsonNano 2GB开发套件进行系统优化，将得到的最优目标检测模型封装至JetsonNano 2GB开发套件中；最后使用TensorRT加速推理检测识别进入电梯的电动自行车、电动摩托车或者电动车电瓶，通过Jetson‑GPIO实现对电梯的控制；同时检测电动车和电动车电瓶，从根本上解决高层住户电动车入户充电问题，采用的训练数据集能更好的应用在各种电梯轿厢内，不受环境变化影响，成本低，识别率高，设备运行稳定。

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