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WO2023109099A1,2023.06.22基于非侵入式检测的充电负荷概率预测系及基于非侵入式检测的充电负荷概率预测系统基于非侵入式检测的充电负荷概率预测系统包台中能够实时接收交通摄像头采集的车辆图片充电的概率以及充电负荷用于某些地区的充电布局规划。2第一通信模块，采用5G网络连接云存储计算平台，将预处理第三通信模块，采用5G网络连接云存储计算平台，将所第四通信模块，采用5G网络连接云存储计算平台，将位3模型预测模块，用于实时接收所述交通摄像头采集处理的车辆图片基于所述车牌信息，通过车联网系统获取该电动通过车联网系统获取电动汽车历史空调使用状态，通过空调开启信息训练优通过交通摄像头旁侧的温度传感器检测环境温度，明确某时刻拍摄的照片的对应温其中，设定温度传感器检测到的环境温度为14℃~28℃为不开车内空调条件下，否则再结合交通摄像头的定位单元，能够获取某一时刻某处的电动车车牌字符分割，对分割出来的所述车牌区域依次进行车牌水平矫车牌字符识别，通过HOG特征提取将图像上的字符转化成特征向4对过往车辆图片进行数据处理，获取车型信息和车主驾驶位置信息信息和所述车主驾驶位置信息判断车主的头部偏转方向与根据人体头部运动的规律，在假设人体头部按照头部中心轴线转动头部旋转过一个θ角度后两眼之间的空间连接线段表示为线段在数值上线段和是相等的，头部旋转后两眼之间距离在正向平面上的投影表示为算公式表示为预测标签条件概率表示为相应Path的条件510.根据权利要求9所述的基于非侵入式检测的充电负荷概率预测方法，其特征在于，6规划。78[0034]通过部署在道路上的交通摄像头拍摄采集过往的历史车辆图片，建立图片数据车型信息和所述车主驾驶位置信息判断车主的头部偏转方向与仪表丽,头部旋转过一个θ角度后两眼之间的空间连接线段表示为线段D,在数值上线段丽9[0055]RNN主循环和LSTM信息记忆，从特征采样层获取卷积采样特征向量作为输入；然[0080]本发明实施例中提供了一种基于非侵入式检测的充电负荷概率预测系统，如图1对应温度，判断是否有开启车内空调，设定温度传感器检测到的环境温度为14℃~28℃为[0101]B40.车牌字符识别，通过HO信息和车主驾驶位置信息判断车主的头部偏转方向与头部朝向正前方情况下的两眼连成的线段表示为线段丽,头部旋转过一个θ角度后两眼之线段丽和西是相等的，头部旋转后两眼之间距离在正向平面上的投影表示为线段线段与线段之间所夹锐角与头部旋转过的角度相等，则头部旋转角度计算公式表[0110]RNN主循环和LSTM信息记忆，从特征采样层获取卷积采样特征向量作为输入；然

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