本發明公開了一種車輛銘牌識別方法、系統、設備及存儲介質，該方法包括：對輸入圖像進行多尺度網格化分區并提取特征，建立區域特性圖譜以判別成像屬性類別，據此實施差異化圖像增強并融合生成預處理圖像；基于車輛識別代號的幾何屬性及布局關系構建多假設...

本發明公開了一種基于大模型的汽車配件名稱匹配方法、裝置及設備，包括：接收用戶輸入的原始配件描述信息，并對原始配件描述信息進行分割，生成待匹配名稱；基于預設的標準配件知識庫，通過微調的大語言模型對待匹配名稱進行語義理解與標準化處理，得到初...

一種基于汽車配件領域的知識庫應答方法、系統及介質，其包括：獲取所有源文檔，并通過大語言模型或版面分析模型對每一源文檔進行章節分割，得到結構化的章節數據；提取章節數據中的車型實體，并將其與章節數據關聯；對章節數據進行文本分塊，為每一文本塊...

本發明提供了一種車輛銘牌的車架號識別方法、系統、設備及存儲介質，包括：利用第一圖像識別數據集訓練獲得車輛銘牌識別模型；將待識別銘牌圖像輸入至車輛銘牌識別模型中，得到與待識別銘牌圖像對應的元素集合；采用局部特征匹配算法從元素集合中篩選出與...

本發明公開了一種汽車配件圖片識別方法，其包括：獲取汽車配件圖片，對汽車配件圖片進行數據清洗處理，得到多個圖片子集；對多個圖片子集進行數據標注處理，得到包括圖片訓練數據；將圖片訓練數據輸入基于ResNet網絡所構建的模型進行訓練，得到配件...

本發明公開了一種汽車配件的車架號識別方法、裝置、設備及存儲介質，其包括：獲取待識別圖像，將所述待識別圖像輸入第一預設模型，得到第一結果；確定所述第一結果未識別到VIN碼時，判斷所述待識別圖像是否需要放大，若是，將所述待識別圖像輸入第一分...

基于汽車配件領域的智能客服應答方法

本發明提供一種基于深度學習的汽車配件名稱標準化方法，首先建立汽車配件標準類別集合，并標注訓練數據集，根據訓練數據集對第三方配件名稱分類，該分類過程包括步驟一、訓練二分類模型；步驟二、二分類模型預測；步驟三、訓練標準分類模型；步驟四、標準...

本發明提供一種基于目標檢測的車輛識別碼識別方法，包括模型訓練和模型預測，模型訓練包括訓練目標檢測模型，訓練文字識別模型；模型預測包括文字檢測，目標檢測，邊框計算，文字識別；該基于目標檢測的車輛識別碼識別方法設計合理，能夠提高模型整體的預...

本發明屬于計算機技術領域，具體涉及一種汽車配件名稱分詞方法和系統。該方法包括：創建配件名列表、創建包含關系圖和使用包含關系圖。其中，人工標注創建配件名列表，對創建的配件名列表按配件名長度排序，并創建一個初始狀態為空的已處理的配件名列表；...