一种基于YOLO-V5的车辆运动信息识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于YOLO‑V5的车辆运动信息识别方法，涉及深度学习目标检测领域，包括：对视频数据进行数据预处理，得到图片数据集；对图片数据集进行区分打标，得到含有目标框的图片数据集；根据含有目标框的图片数据集训练第一YOLO‑V5模型；对第一YOLO‑V5模型添加坐标关系映射机制、坐标信息存储库、防误识别机制、漏检报错机制、动静识别机制、定时清理机制进行优化，得到第二YOLO‑V5模型；输入待识别车辆视频数据至第二YOLO‑V5模型，得到车辆运动信息。该方法具有易嵌入、鲁棒性高、对硬件设别要求较低、适用性广的特点。

《一种基于YOLO-V5的车辆运动信息识别方法（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 2022102404413，当前法律状态为已下证，由广西科技大学提出申请，发明人为李冰;顾同成;惠翔禹;何心;徐武彬，申请日期为2022-03-10，公开（公告）日期为2025-05-13，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/58 (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：本发明公开了一种基于YOLO‑V5的车辆运动信息识别方法，涉及深度学习目标检测领域，包括：对视频数据进行数据预处理，得到图片数据集；对图片数据集进行区分打标，得到含有目标框的图片数据集；根据含有目标框的图片数据集训练第一YOLO‑V5模型；对第一YOLO‑V5模型添加坐标关系映射机制、坐标信息存储库、防误识别机制、漏检报错机制、动静识别机制、定时清理机制进行优化，得到第二YOLO‑V5模型；输入待识别车辆视频数据至第二YOLO‑V5模型，得到车辆运动信息。该方法具有易嵌入、鲁棒性高、对硬件设别要求较低、适用性广的特点。

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