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申请/专利权人：镇江捷特汽车科技有限公司

摘要：本发明涉及一种智能车辆滤波处理分型系统。所述系统包括：可视化获取部件，对车辆内部执行可视化监控操作以获得即时拍摄图像；存在判断机构，基于可视化获取部件的光电传感器的各份感应数据、即时拍摄图像的各个像素点的景深数值和坐标数值以及各种子滤波处理类型分别对应的各份处理类型编码数值采用深度残差网络模型分析即时拍摄图像经过的子滤波处理类型对应的处理类型编码数值。通过本系统，能够在已知可视化获取部件输出的即时拍摄图像经过滤波处理但不确定具体经过滤波处理类型下的哪一种子滤波处理类型时，采用深度残差网络模型对即时拍摄图像经过哪一种子滤波处理类型进行智能判断，从而保证了智能车辆获取真实场景的准度。

主权项：1.一种智能车辆滤波处理分型系统，其特征在于，所述系统包括：分类存储部件，用于存储滤波处理类型下的各种子滤波处理类型分别对应的各份处理类型编码数值，各个子滤波处理类型分别为维纳滤波处理、同态滤波处理、小波滤波处理、平滑空间滤波处理、高斯低通滤波处理、高斯高通滤波处理、带阻滤波处理、带通滤波处理、几何均值滤波处理以及盒式滤波；可视化获取部件，固定在车辆内部以在检测到车辆内部存在人体对象时对车辆内部执行可视化监控操作，用于获取并输出相应的即时拍摄图像；目标构建部件，用于对深度残差网络进行多次学习以获得完成多次学习后的深度残差网络并作为深度残差网络模型输出；存在判断机构，分别与所述分类存储部件、所述可视化获取部件以及所述目标构建部件连接，用于将可视化获取部件的光电传感器的各份感应数据、即时拍摄图像的各个像素点的景深数值和坐标数值以及各种子滤波处理类型分别对应的各份处理类型编码数值并行输入到深度残差网络模型，并执行所述深度残差网络模型，以获得所述深度残差网络模型输出的即时拍摄图像经过的子滤波处理类型对应的处理类型编码数值；其中，将可视化获取部件的光电传感器的各份感应数据、即时拍摄图像的各个像素点的景深数值和坐标数值以及各种子滤波处理类型分别对应的各份处理类型编码数值并行输入到深度残差网络模型，并执行所述深度残差网络模型，以获得所述深度残差网络模型输出的即时拍摄图像经过的子滤波处理类型对应的处理类型编码数值包括：可视化获取部件的光电传感器的各份感应数据为可视化获取部件的光电传感器的靶面尺寸、量子效率、固定图形噪声幅值以及暗电流噪声幅值；其中，将可视化获取部件的光电传感器的各份感应数据、即时拍摄图像的各个像素点的景深数值和坐标数值以及各种子滤波处理类型分别对应的各份处理类型编码数值并行输入到深度残差网络模型，并执行所述深度残差网络模型，以获得所述深度残差网络模型输出的即时拍摄图像经过的子滤波处理类型对应的处理类型编码数值还包括：即时拍摄图像的各个像素点的坐标数值为即时拍摄图像的各个像素点的水平坐标数值和垂直坐标数值。

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