车联网AI网络接口实现方法及开放平台系统技术方案

本申请是关于一种车联网AI网络接口实现方法及开放平台系统。该方法包括：通过网络接口层接收从用户层输入的识别请求和图片；所述网络接口层根据所述识别请求调用动态库层存储的深度学习神经网络的动态库文件，将所述图片传输给所述动态库层；所述动态库层通过被调用的所述动态库文件所对应的深度学习神经网络，对所述图片进行识别，将识别结果返回给所述网络接口层，由所述网络接口层返回给所述用户层。本申请提供的方案，提供全新的车联网AI开放平台系统，能够支持不同用户、不同接口接入开放平台系统并能提供车联网相关的业务内容识别等支撑服务。

【技术实现步骤摘要】
车联网AI网络接口实现方法及开放平台系统
本申请涉及无线通信网络及数据识别
，尤其涉及车联网AI网络接口实现方法及开放平台系统。
技术介绍
目前，新一代信息通信技术迅速发展。相关技术中，车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与车、人、路、服务平台之间的网络连接，提升车辆整体的智能驾驶水平，为用户提供安全、舒适、智能、高效的驾驶感受与交通服务，同时提高交通运行效率，提升社会交通服务的智能化水平。但是相关的技术中，目前还没有出现能够支持不同用户、不同接口接入并能提供车联网相关支撑服务的车联网开放平台系统。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种车联网AI网络接口实现方法及开放平台系统，能够支持不同用户、不同接口接入开放平台系统并能提供车联网相关的支撑服务。本申请第一方面提供一种车联网AI网络接口实现方法，包括：通过网络接口层接收从用户层输入的识别请求和图片；所述网络接口层根据所述识别请求调用动态库层存储的深度学习本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车联网AI网络接口实现方法，其特征在于，包括：/n通过网络接口层接收从用户层输入的识别请求和图片；/n所述网络接口层根据所述识别请求调用动态库层存储的深度学习神经网络的动态库文件，将所述图片传输给所述动态库层；/n所述动态库层通过被调用的所述动态库文件所对应的深度学习神经网络，对所述图片进行识别，将识别结果返回给所述网络接口层，由所述网络接口层返回给所述用户层。/n

【技术特征摘要】
1.一种车联网AI网络接口实现方法，其特征在于，包括：
通过网络接口层接收从用户层输入的识别请求和图片；
所述网络接口层根据所述识别请求调用动态库层存储的深度学习神经网络的动态库文件，将所述图片传输给所述动态库层；
所述动态库层通过被调用的所述动态库文件所对应的深度学习神经网络，对所述图片进行识别，将识别结果返回给所述网络接口层，由所述网络接口层返回给所述用户层。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述动态库层存储有编译的不同的深度学习神经网络的动态库文件，所述动态库文件中包括同一深度学习神经网络的不同训练模型的独立文件。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述网络接口层采用Java语言，所述网络接口层根据所述识别请求，采用JNA方式调用所述深度学习神经网络的动态库文件。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述将所述图片传输给所述动态库层，包括：将所述图片转换成图片二进制流传输给所述动态库层；
所述动态库层通过被调用的所述动态库文件所对应的深度学习神经网络，对所述图片进行识别，将识别结果返回给所述网络接口层，包括：
所述动态库层将所述图片二进制流转换成图片对象，通过被调用的所述动态库文件所对应的深度学习神经网络，对所述图片对象进行识别，将识别结果存储为图片二进制流，返回给所述网络接口层。


5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于：
所述网络接口层设有至少一个以上API接口，
所述API接口包括：车道线识别接口、红绿灯识别接口、道路目标检测接口、路牌识别接口、道路状况识别接口、路面箭头识别接口；
所述用户层输入的识别请求和图片根据请求的内容从不同API接口输入给所述网络接口层。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：
所述车道...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟鹏飞，郭波，吴志洋，朱磊，贾双成，
申请(专利权)人：蘑菇车联信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11