摘要
本发明提供了一种智能交通系统的扣费方法、系统、设备及介质,属于智能交通技术领域。所述方法包括:在交通系统的预设位置采集车辆图像、车辆行驶信息和交通流量信息;所述车辆图像包括车辆的车牌图像;采用深度学习算法对车辆图像进行识别和分析,获取车牌号信息和车型信息;基于车辆的历史行驶数据,预测车辆的行驶路径和通行时间;根据车辆的行驶路径、通行时间和实时交通流量信息动态计算扣费金额;将扣费金额发送至用户的移动终端,并提供支付服务。本发明通过构建智能化的识别系统,实时获取车辆信息,并结合多种因素进行动态扣费,实现精准、合理的交通和停车管理。
技术关键词
交通流量信息
智能交通系统
历史行驶数据
深度学习算法
停车场出入口
车辆行驶信息
车牌号
图像
历史流量数据
移动终端
路段
车型
LSTM神经网络模型
动态
智能交通技术
数据处理模块
传感器模块
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安保机器人
视频帧
危险物品识别
状态空间模型
点云模型
车辆运行数据
标签
车辆电池
置信度阈值
电气系统
频域特征
时间卷积网络
深度学习算法
时空注意力机制
卷积神经网络提取
成矿预测
深度学习算法
地球物理数据
神经网络训练
地质特征参数