機(jī)車駕駛員精神狀態(tài)分析系統(tǒng)

時(shí)間：2024-11-19作者：深圳龍鐵高科技術(shù)有限公司瀏覽：192

在機(jī)車每端司機(jī)室操縱臺(tái)上面向司機(jī)面部各安裝1個(gè)狀態(tài)識(shí)別算法攝像機(jī)，攝像機(jī)根據(jù)機(jī)車運(yùn)行方向乘務(wù)員面部狀態(tài)，當(dāng)滿足報(bào)警值時(shí)通過狀態(tài)攝像機(jī)輸出報(bào)警語音



間斷瞭望在線提醒 間斷瞭望在線提醒分為三級(jí)提醒，當(dāng)機(jī)車乘務(wù)員在機(jī)車運(yùn)行中持續(xù)低頭、盹睡、目視方向非運(yùn)行前方的時(shí)間達(dá)到設(shè)定的閥值時(shí)，裝置分別發(fā)出一、二、三級(jí)報(bào)警提醒語音，能夠觸發(fā)報(bào)警的條駕駛姿勢(shì)在線提示

駕駛姿勢(shì)在線提示，當(dāng)機(jī)車乘務(wù)員在機(jī)車運(yùn)行非端正坐姿坐在司機(jī)座椅上的時(shí)間持續(xù)1分鐘以上時(shí)，裝置發(fā)出“請(qǐng)端正駕駛姿勢(shì)”的提示語音，能夠觸發(fā)報(bào)警的條件如下圖示意：




報(bào)警解除

 當(dāng)發(fā)生在線提醒報(bào)警后，機(jī)車乘務(wù)員保持端正坐姿坐在司機(jī)座椅上，并注視運(yùn)行前方，各級(jí)提醒報(bào)警均可自動(dòng)解除。解除報(bào)警條件如右圖示意。




零速度待機(jī)

在機(jī)車運(yùn)行速度等于0 km/h時(shí)，裝置自動(dòng)終止檢測(cè)，進(jìn)入待機(jī)模式。當(dāng)機(jī)車運(yùn)行速度大于0 km/h時(shí)，裝置自動(dòng)啟動(dòng)進(jìn)入檢測(cè)模式。 工作狀態(tài)日志及報(bào)警記錄

裝置自動(dòng)記錄開關(guān)機(jī)時(shí)間、系統(tǒng)自檢時(shí)間、圖像采集器斷開和接入等時(shí)間，并生成工作狀態(tài)日志。 裝置自動(dòng)記錄各級(jí)報(bào)警的實(shí)時(shí)影像，形成報(bào)警記錄。 裝置工作狀態(tài)日志和報(bào)警記錄可以通過PC機(jī)分析軟件瀏覽查看。














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• 詞條

  詞條說明

• 機(jī)車多傳感融合路況感知，紅外熱成像+可見光*探測(cè)，激光+可見光車鉤碰撞

  與文字、聲音相比，視頻承載了較豐富的信息量。由于是在運(yùn)動(dòng)場合下的圖像，每一分每一秒都在變化，要在短時(shí)間內(nèi)讀懂視頻里的信息，依靠單一的視覺傳感器，無法滿足多變復(fù)雜的路況環(huán)境，對(duì)于人眼來說較不是一件*的事情。機(jī)器沒有人類的大腦，沒有洞察力，但與人相比，它有強(qiáng)大的計(jì)算能力，如果用多傳感視頻融合技術(shù)去激活機(jī)器的神經(jīng)，讓機(jī)車路況感知系統(tǒng)中的攝像機(jī)主動(dòng)識(shí)別畫面中的內(nèi)容，并通過提取與分離，來做出思考和判斷，并

• 用心做好機(jī)車行車場景的每一個(gè)智能相機(jī)

  1.內(nèi)置NPU芯片，支持深度學(xué)習(xí)算法，有效提升檢測(cè)準(zhǔn)確率2.提供的人臉特征檢測(cè)、行為動(dòng)作檢測(cè)、身份識(shí)別檢測(cè)、姿勢(shì)識(shí)別檢測(cè)，軌道障礙物檢測(cè)、機(jī)車重要部位的火災(zāi)檢測(cè)、受電檢測(cè)，車鉤碰撞預(yù)警檢測(cè)等3.支持本地語音提醒功能，可根據(jù)不同的，提供不同的語音級(jí)別4.支持遮擋，身份識(shí)別，離位、口罩與墨鏡過濾，抽煙，打電話，打哈欠，低頭，東張西望，不目視前方、前方車廂，火車頭，道口的小車，行人，車鉤等類別檢測(cè)等5.

• 機(jī)車駕駛員精神狀態(tài)分析系統(tǒng)

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• 龍鐵高科AI+智慧機(jī)車

  深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征檢測(cè)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)，避免手工顯式提取特征，而是從訓(xùn)練中學(xué)習(xí)特征，且同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同，網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí)，權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，可以將多維的圖像數(shù)據(jù)直接輸入到網(wǎng)絡(luò)中，從而避免特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度，項(xiàng)目擬采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督構(gòu)建特征，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播、反向傳播以及梯度下降三個(gè)階段的反復(fù)迭代，自適應(yīng)提取圖像的特征向量，實(shí)現(xiàn)圖