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一种基于机器视觉的多功能智能辅助驾驶系统.doc

上传人:二*** 文档编号:4633836 上传时间:2024-10-08 格式:DOC 页数:2 大小:381KB 下载积分:5 金币
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资源描述
专利技术交底书 一、发明名称 一种基于计算机视觉的多功能智能驾驶辅助系统 二、发明背景 请说明本发明的背景,描述据申请人所知的本发明的最接近的现有技术,并描述现有技术有何优缺点,对其存在的问题或不足客观地进行评述。 本产品针对公路客运事故频发及损失惨痛的现状,面对客运公司(出租车、大巴车、大货车等)及个体私家车,提出的一种多功能智能驾驶辅助系统。 虽然市场上已有多种类型的行车记录仪、疲劳检测系统及驾驶辅助系统,虽然能够一定程度作出危险预警、危险记录等功能,但普遍存在功能单一、识别率不够精确、反应速率不够迅速等各种缺点。 三、发明内容 请首先描述本发明所要解决的技术问题; 然后描述本发明的技术方案,对于机械结构产品,应描述本发明由哪几部分组成,连接关系和位置;对于方法发明,应描述其方法的步骤,控制参数等。最后描述本发明的有益效果,即本发明和现有技术相比所具有的优点及积极效果,应着重写明由本发明新增加的不可缺少的组成部件的存在,所直接产生的有益效果。 本智能驾驶辅助系统旨在解决客运公司、个体私家车所面临的认证、监管困难的现状,也能缓解私家车主的安全隐患。通过本系统的应用,可以及时有效的对驾驶员的生理、心理状态作出准确的识别及预警;也能对实时路况进行分析,并给出预警。 本系统由高度集成的深度学习模块、外接的图片处理单元、路况景深摄像头、前置摄像头、控制和语音交互模块、HTTP信息传输模块及后台控制系统组成。 首先,利用深度学习算法对大量图库中驾驶员状态及路况状态进行训练,训练出对驾驶员生理状态、心理状态及复杂路边情况的识别与判断,并将训练结果保存到深度学习模块。 接下来是控制和语音交互模块的生成。通过深度学习算法训练出来的识别结果,生成场景识别库,对不同场景作出不同的响应,编写控制及语音交互模块。 最后通过模块集成,将深度学习模块、图片处理单元、景深摄像头及前置摄像头集成,芯片直接对摄像头识拍到的图像进行识别及比对,结果传输到控制和语音交互模块以及信息传输模块进行响应: A、 在机动车启动对捕捉驾驶员面部信息,与自身授权库比对,未经过授权的驾驶员不能启动,并将结果以HTTP协议回传后台控制系统; B、 在机动车行驶过程,对驾驶员生理状态(玩手机、吸烟、疲劳驾驶、酒驾等各种不规范驾驶)进行实时捕捉及识别,对不规范行为进行相应的语言告警及提示如‘请勿疲劳驾驶’、‘请勿玩手机’等,并将统计信息以 HTTP协议回传后台控制系统; C、 在机动车驾驶过程,对驾驶员面部表情及动作进行捕捉识别,学习出驾驶员心理状态,并对驾驶员走神等情况进行语言提醒; D、 在机动车行车过程,对路况进行实时捕捉,识别出前车位置、行车线、行人、限速标志及红绿灯等实时路况,并对场景进行语音提醒,如对限速标志进行语音限速提升,在车距小于阈值或车速高于阈值时进行防碰撞提示等。 针对市场现有产品,本系统通过成熟的深度学习算法保证高精确度,前期训练能适应多种应用场景;通过模块集成很大程度减小系统复杂度与体积,可以减少现有的多传感器的繁琐,简单便携,具有很强的市场推广力。 四、说明书附图 对于实用新型必须提供说明书附图。 提供本发明的功能模块框图、结构图,流程图等。其能给本发明带来极大的有益效果。 正面图 侧面图: 五、应用领域 请列举本发明已知和潜在的技术/产品应用领域及其应用方式。(需补充资料时,请另纸附上) 本产品适合于各种公路交通工具,能对驾驶员及路况进行很精确的识别,并给出语音提示,能很大程度的减小交通事故的发生几率,挽救人民生命及财产损失。 六、具体实施方式(如在第三部分已有详细记载,本部分可省略) 与附图对应,机械类发明应描述每个结构的具体组成,具体的连接方式和位置关系。
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