CN111311901B - 一种交通斑马线应用的多功能警示系统 - Google Patents

一种交通斑马线应用的多功能警示系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种交通斑马线应用的多功能警示系统，同步单元、横摄像头、激光测距模块、综闯分析模块、比对单元、云存储单元、综危分析模块、环境监控单元、处理器、辅助显示牌、存储器、评级规则库、显示器、管理单元和智能设备；所述同步单元与红绿灯信号同步；所述横摄像头为设置在斑马线两端的对向设置的标摄像头和对摄像头，用于获取斑马线上的实时视频信息，并将实时视频信息传输到综闯分析模块；本发明通过辅助显示牌的设置，在检测到有人员闯红灯时，会借助辅助显示牌提示来往司机，注意减速避让；同时通过显示器实时显示相关的违规人员，和进行针对性教育，给予不同惩罚，帮助人们认识该行为的危险性。

Description

一种交通斑马线应用的多功能警示系统
技术领域
本发明属于交通安全领域，涉及斑马线警示技术，具体是一种交通斑马线应用的多功能警示系统。
背景技术
公开号为CN107481517A的专利公开了一种斑马线警示系统及其应用方法，信息处理模块根据红绿灯信号决定红外感应模块及压力感应模块是否工作，决定扬声器模块、警示灯模块发出的信号，当监测到有行人闯红灯进入斑马线时，通过扬声器模块加以制止，同时通过摄像模块采集闯红灯者的图像数据并显示在显示模块上，信息处理模块还处理该图像数据，若发现有多次闯红灯历史，还在显示模块上显示闯红灯次数。本发明的一种斑马线警示系统及其应用方法，可以有效准确地监测是否有行人闯红灯进入斑马线，并采取声音警告、实时在显示模块上显示闯红灯者，通过曝光的形式促使闯红灯者纠正其违规行为。
但是该系统仅仅是对人闯入斑马线进行分析，没有结合其过往历史，以及斑马线两边的实时情况进行分析，针对不同的人员给出不同的处罚；针对性和解决问题的作用都不大；而且针对过马路安全问题，没有给到足够的提示；为了解决这一技术缺陷，现提供一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种交通斑马线应用的多功能警示系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种交通斑马线应用的多功能警示系统，包括同步单元、横摄像头、激光测距模块、综闯分析模块、比对单元、云存储单元、综危分析模块、环境监控单元、处理器、辅助显示牌、存储器、评级规则库、显示器、管理单元和智能设备；
其中，所述同步单元与红绿灯信号同步；所述横摄像头为设置在斑马线两端的对向设置的标摄像头和对摄像头，用于获取斑马线上的实时视频信息，并将实时视频信息传输到综闯分析模块；所述激光测距模块为设置于标摄像头侧的激光测距仪，用于实时检测斑马线上的行人距离激光测距模块的距离；
所述综闯分析模块接收横摄像头传输的实时视频信息，并结合激光测距模块和同步单元对实时视频信息进行行程分析，行程分析的具体分析步骤如下：
步骤一：获取到当前红绿灯信号，在当前红绿灯不为红灯时，获取到距离跳转到红灯的时间，将其标记为跳余时间；
步骤二：当跳余时间的值为X1秒时，进入停留分析步骤，得到来向行人、去向行人的标距离和人脸信息，并根据标距离和人脸信息得到超时人脸信息；
步骤三：在当前红绿灯为红灯时，进入实时检测分析，得到违行人脸和间隔距离融合形成的违行信息；
步骤四：进行闯值分析，得到闯值Ci和违行人脸Wi；
所述综闯分析单元用于将违行人脸Wi传输到比对单元，比对单元用于将违行人脸打上时间戳传输到云存储单元进行存储，且比对单元自动获取对应违行人脸的出现次数，将该次数标记为违行次Bi，i＝1...n；同时比对单元还用于获取对应违行人脸距离当下最近一次的出现的时间距离，将其标记为时距Ti，i＝1...n；
所述比对单元用于将时距Ti和违行次Bi返回到综闯分析模块；
所述综闯分析模块在获取到违行人脸时将所有的违行人脸传输到综危分析模块，所述环境监控模块用于监控斑马线两侧的实时视频信息，并将实时视频信息传输到综危分析模块；
所述综危分析模块用于对违行人脸和实时视频信息进行评分分析，得到威胁值Q；
所述综危分析模块用于将威胁值Q返回到综闯分析模块，所述综闯分析模块用于将威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci传输到处理器，所述处理器接收综闯分析模块传输的威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci，并自动结合评级规则库内的评级规则进入终值分析步骤，终值分析步骤具体为：
S010：获取到所有的威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci；
S020：计算对应违行人脸的惯性累值Gi；具体计算公式为：
Gi＝0.568*(Ci+Bi)/Ti+0.432*Q；
式中，0.568和0.432均为权值，因为不同因素对最终结果的影响不同，为了突出这一影响，现加入权值这一概念；
S030：将满足Gi≥X5的对应人脸Wi标记为违行教育人脸；
将满足Gi<X5的对应人脸Wi标记为违行展示人脸。
进一步地，行程分析步骤二中的停留分析步骤的具体步骤为：
S1：获取到标摄像头拍摄的标视频信息；
S2：截取此时的标视频信息，得到节点图片；
S3：利用激光测距模块获取到节点图片中每个人距离激光测距模块的距离；
S4：对节点图片进行分析，将检测得到人脸的行人图片对应的行人标记为来向行人，其余的标记为去向行人；获取到来向行人和去向行人的人脸图片；
S5：将激光测距模块测得的距离与来向行人和去向行人进行匹配，匹配方法为，根据各个距离的从大到小进行排序，对应将排序的距离值，与节点图片中每个人距离标摄像头测斑马线边缘的距离从远到近依次匹配；
S6：得到来向行人和去向行人的距离激光测距模块的距离和人脸信息，将该距离标记为标距离；
S7：选取所有来向行人的标距离和人脸信息，将此时标距离大于预设值X6的人脸信息标记为超时人脸信息；
S8：选取所有的去向行人的标距离和人脸信息，将此时标距离小于X2的人脸信息标记为超时人脸信息，X2为预设值；且X6≤X2。
进一步地，行程分析步骤三中的实时检测分析的具体步骤为：
S1：根据行程分析步骤二的原理获取到所有的来向行人和去向行人和对应的标距离；
S2：获取到所有去向行人的标距离，并获取到斑马线的总长度，将总长度减去标距离得到去向行人的对距离；
S3：将此时的所有来向行人和去向行人的人脸标记为违行人脸，对应来向行人的标距离和去向行人的对距离，定义为间隔距离；
S4：将违行人脸和间隔距离融合形成违行信息。
进一步地，行程分析步骤四中的闯值分析的具体过程为：
S1：获取到超时人脸信息；
S2：将超时人脸信息与违行人脸进行比对，当检测到有与超时人脸信息一致的违行人脸时，将其违行人脸的闯值标记为X3，X3为预设值；
S3：将剩余的违行人脸的闯值标记为X4，X4为预设值；且1<X3<X4；
S4：得到所有违行人脸的闯值；将违行人脸标记为Wi,i＝1...n；闯值标记为Ci,i＝1...n；Wi与Ci一一对应。
进一步地，评分分析的具体步骤为：
S01：获取到所有违行人脸的个数，将其标记为违行数；
S02：对斑马线两侧进行区域划分，划分为若干个威胁区，每个威胁区对应不同威胁值；对应将威胁值标记为Rj，j＝1...m；
S03：获取到每个威胁值对应区域的车辆数，将该数目标记为Lj，j＝1...m；
S04：根据公式计算威胁值Q，计算公式为
Figure GDA0002671181840000051
进一步地，所述处理器用于将违行教育人脸传输到智能设备，所述智能设备为交警便携式设备，具体可为手机或平板电脑，用于接收违行教育人脸，并针对上述人脸进行通知到指定位置进行教育和相应惩罚。
进一步地，所述处理器用于将违行展示人脸传输到显示器，所述显示器设置于斑马线两端位置，用于显示违行展示人脸。
进一步地，所述综闯分析模块还用于在产生超时人脸信息和违行人脸时向处理器传输警示信号，所述处理器接收到综闯分析模块传输的警示信号并将其传输到辅助显示牌，所述辅助显示牌设置于车辆来往的方向，用于在接收到处理器传输的警示信号时，自动显示“当前斑马线存在行人，请注意减速避让”字眼。
本发明的有益效果：
本发明通过横摄像头的对摄像头和标摄像头，获取到斑马线上的实时影像，同时通过激光测距模块能对实时影像内的人物距离进行测定，同时同步单元会自动同步红绿灯信号，表明当前为何种信号灯，距离下一信号灯转换多长时间；之后通过综闯分析模块内置的相关算法，能够智能的分辨出斑马线内即将进入人员或者进入但是无法在绿灯结束前通过斑马线的人员，并对上述人员赋予不同的标记；
同时，也能获取到在红灯时，闯红灯人员的人脸信息，根据云存储单元能够对该人员之前的闯红绿灯情况进行综合分析，得到一个惯性次数；同时借助环境监控单元，实时监控斑马线附近的车辆数目，借助综危分析模块能够得到一个威胁值Q，借助该威胁值Q能够表明当前闯红灯的环境危险程度值；之后借助上述概念，对所有正在闯红灯的人进行分析，得到每个人的惯性累值，根据惯性累值对不同的人群以不同的惩罚；
本发明通过辅助显示牌的设置，在检测到有人员闯红灯时，会借助辅助显示牌提示来往司机，注意减速避让；同时通过显示器实时显示相关的违规人员，和进行针对性教育，给予不同惩罚，帮助人们认识该行为的危险性。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
如图1所示，一种交通斑马线应用的多功能警示系统，包括同步单元、横摄像头、激光测距模块、综闯分析模块、比对单元、云存储单元、综危分析模块、环境监控单元、处理器、辅助显示牌、存储器、评级规则库、显示器、管理单元和智能设备；
其中，所述同步单元与红绿灯信号同步；所述横摄像头为设置在斑马线两端的对向设置的标摄像头和对摄像头，用于获取斑马线上的实时视频信息，并将实时视频信息传输到综闯分析模块；所述激光测距模块为设置于标摄像头侧的激光测距仪，用于实时检测斑马线上的行人距离激光测距模块的距离；
所述综闯分析模块接收横摄像头传输的实时视频信息，并结合激光测距模块和同步单元对实时视频信息进行行程分析，行程分析的具体分析步骤如下：
步骤一：获取到当前红绿灯信号，在当前红绿灯不为红灯时，获取到距离跳转到红灯的时间，将其标记为跳余时间；
步骤二：当跳余时间的值为X1秒时，进入停留分析步骤，具体分析步骤为：
S1：获取到标摄像头拍摄的标视频信息；
S2：截取此时的标视频信息，得到节点图片；
S3：利用激光测距模块获取到节点图片中每个人距离激光测距模块的距离；
S4：对节点图片进行分析，将检测得到人脸的行人图片对应的行人标记为来向行人，其余的标记为去向行人；获取到来向行人和去向行人的人脸图片；去向行人的人脸图片借助对摄像头获得，此处可借助标摄像头拍摄到的节点图片进行特征比对，得到去向行人的人脸图片，此为现有技术，故不做具体赘述；
S5：将激光测距模块测得的距离与来向行人和去向行人进行匹配，匹配方法为，根据各个距离的从大到小进行排序，对应将排序的距离值，与节点图片中每个人距离标摄像头测斑马线边缘的距离从远到近依次匹配；
S6：得到来向行人和去向行人的距离激光测距模块的距离和人脸信息，将该距离标记为标距离；
S7：选取所有来向行人的标距离和人脸信息，将此时标距离大于预设值X6的人脸信息标记为超时人脸信息；
S8：选取所有的去向行人的标距离和人脸信息，将此时标距离小于X2的人脸信息标记为超时人脸信息，X2为预设值；且X6≤X2；
步骤三：在当前红绿灯为红灯时，进入实时检测分析，具体为：
S1：根据步骤二的原理获取到所有的来向行人和去向行人和对应的标距离；
S2：获取到所有去向行人的标距离，并获取到斑马线的总长度，将总长度减去标距离得到去向行人的对距离；
S3：将此时的所有来向行人和去向行人的人脸标记为违行人脸，对应来向行人的标距离和去向行人的对距离，定义为间隔距离；
S4：将违行人脸和间隔距离融合形成违行信息；
步骤四：进行闯值分析，具体分析过程为：
S1：获取到超时人脸信息；
S2：将超时人脸信息与违行人脸进行比对，当检测到有与超时人脸信息一致的违行人脸时，将其违行人脸的闯值标记为X3，X3为预设值；
S3：将剩余的违行人脸的闯值标记为X4，X4为预设值；且1<X3<X4；
S4：得到所有违行人脸的闯值；将违行人脸标记为Wi,i＝1...n；闯值标记为Ci,i＝1...n；Wi与Ci一一对应；
所述综闯分析单元用于将违行人脸Wi传输到比对单元，比对单元用于将违行人脸打上时间戳传输到云存储单元进行存储，且比对单元自动获取对应违行人脸的出现次数，将该次数标记为违行次Bi，i＝1...n；同时比对单元还用于获取对应违行人脸距离当下最近一次的出现的时间距离，将其标记为时距Ti，i＝1...n；
所述比对单元用于将时距Ti和违行次Bi返回到综闯分析模块；
所述综闯分析模块在获取到违行人脸时将所有的违行人脸传输到综危分析模块，所述环境监控模块用于监控斑马线两侧的实时视频信息，并将实时视频信息传输到综危分析模块；
所述综危分析模块用于对违行人脸和实时视频信息进行评分分析，具体分析步骤为：
S01：获取到所有违行人脸的个数，将其标记为违行数；
S02：对斑马线两侧进行区域划分，划分为若干个威胁区，每个威胁区对应不同威胁值；对应将威胁值标记为Rj，j＝1...m；
S03：获取到每个威胁值对应区域的车辆数，将该数目标记为Lj，j＝1...m；
S04：根据公式计算威胁值Q，计算公式为
Figure GDA0002671181840000091
所述综危分析模块用于将威胁值Q返回到综闯分析模块，所述综闯分析模块用于将威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci传输到处理器，所述处理器接收综闯分析模块传输的威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci，并自动结合评级规则库内的评级规则进入终值分析步骤，终值分析步骤具体为：
S010：获取到所有的威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci；
S020：计算对应违行人脸的惯性累值Gi；具体计算公式为：
Gi＝0.568*(Ci+Bi)/Ti+0.432*Q；
式中，0.568和0.432均为权值，因为不同因素对最终结果的影响不同，为了突出这一影响，现加入权值这一概念；
S030：将满足Gi≥X5的对应人脸Wi标记为违行教育人脸；
将满足Gi<X5的对应人脸Wi标记为违行展示人脸；
所述处理器用于将违行教育人脸传输到智能设备，所述智能设备为交警便携式设备，具体可为手机或平板电脑，用于接收违行教育人脸，并针对上述人脸进行通知到指定位置进行教育和相应惩罚；
所述处理器用于将违行展示人脸传输到显示器，所述显示器设置于斑马线两端位置，用于显示违行展示人脸；
所述综闯分析模块还用于在产生超时人脸信息和违行人脸时向处理器传输警示信号，所述处理器接收到综闯分析模块传输的警示信号并将其传输到辅助显示牌，所述辅助显示牌设置于车辆来往的方向，用于在接收到处理器传输的警示信号时，自动显示“当前斑马线存在行人，请注意减速避让”字眼。
一种交通斑马线应用的多功能警示系统，在工作时，首先通过横摄像头的对摄像头和标摄像头，获取到斑马线上的实时影像，同时通过激光测距模块能对实时影像内的人物距离进行测定，同时同步单元会自动同步红绿灯信号，表明当前为何种信号灯，距离下一信号灯转换多长时间；之后通过综闯分析模块内置的相关算法，能够智能的分辨出斑马线内即将进入人员或者进入但是无法在绿灯结束前通过斑马线的人员，并对上述人员赋予不同的标记；
同时，也能获取到在红灯时，闯红灯人员的人脸信息，根据云存储单元能够对该人员之前的闯红绿灯情况进行综合分析，得到一个惯性次数；同时借助环境监控单元，实时监控斑马线附近的车辆数目，借助综危分析模块能够得到一个威胁值Q，借助该威胁值Q能够表明当前闯红灯的环境危险程度值；之后借助上述概念，对所有正在闯红灯的人进行分析，得到每个人的惯性累值，根据惯性累值对不同的人群以不同的惩罚；
本发明通过辅助显示牌的设置，在检测到有人员闯红灯时，会借助辅助显示牌提示来往司机，注意减速避让；同时通过显示器实时显示相关的违规人员，和进行针对性教育，给予不同惩罚，帮助人们认识该行为的危险性。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，包括同步单元、横摄像头、激光测距模块、综闯分析模块、比对单元、云存储单元、综危分析模块、环境监控单元、处理器、辅助显示牌、存储器、评级规则库、显示器、管理单元和智能设备；
其中，所述同步单元与红绿灯信号同步；所述横摄像头为设置在斑马线两端的对向设置的标摄像头和对摄像头，用于获取斑马线上的实时视频信息，并将实时视频信息传输到综闯分析模块；所述激光测距模块为设置于标摄像头侧的激光测距仪，用于实时检测斑马线上的行人距离激光测距模块的距离；
所述综闯分析模块接收横摄像头传输的实时视频信息，并结合激光测距模块和同步单元对实时视频信息进行行程分析，行程分析的具体分析步骤如下：
步骤一：获取到当前红绿灯信号，在当前红绿灯不为红灯时，获取到距离跳转到红灯的时间，将其标记为跳余时间；
步骤二：当跳余时间的值为X1秒时，进入停留分析步骤，得到来向行人、去向行人的标距离和人脸信息，并根据标距离和人脸信息得到超时人脸信息；
步骤三：在当前红绿灯为红灯时，进入实时检测分析，得到违行人脸和间隔距离融合形成的违行信息；
步骤四：进行闯值分析，得到闯值Ci和违行人脸Wi；
所述综闯分析单元用于将违行人脸Wi传输到比对单元，比对单元用于将违行人脸打上时间戳传输到云存储单元进行存储，且比对单元自动获取对应违行人脸的出现次数，将该次数标记为违行次Bi，i＝1...n；同时比对单元还用于获取对应违行人脸距离当下最近一次的出现的时间距离，将其标记为时距Ti，i＝1...n；
所述比对单元用于将时距Ti和违行次Bi返回到综闯分析模块；
所述综闯分析模块在获取到违行人脸时将所有的违行人脸传输到综危分析模块，所述环境监控模块用于监控斑马线两侧的实时视频信息，并将实时视频信息传输到综危分析模块；
所述综危分析模块用于对违行人脸和实时视频信息进行评分分析，得到威胁值Q；
所述综危分析模块用于将威胁值Q返回到综闯分析模块，所述综闯分析模块用于将威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci传输到处理器，所述处理器接收综闯分析模块传输的威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci，并自动结合评级规则库内的评级规则进入终值分析步骤，终值分析步骤具体为：
S010：获取到所有的威胁值Q、违行次Bi、时距Ti、违行人脸Wi和闯值Ci；
S020：计算对应违行人脸的惯性累值Gi；具体计算公式为：
Gi＝0.568*(Ci+Bi)/Ti+0.432*Q；
式中，0.568和0.432均为权值，因为不同因素对最终结果的影响不同，为了突出这一影响，现加入权值这一概念；
S030：将满足Gi≥X5的对应人脸Wi标记为违行教育人脸；
将满足Gi<X5的对应人脸Wi标记为违行展示人脸。
2.根据权利要求1所述的一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，行程分析步骤二中的停留分析步骤的具体步骤为：
S1：获取到标摄像头拍摄的标视频信息；
S2：截取此时的标视频信息，得到节点图片；
S3：利用激光测距模块获取到节点图片中每个人距离激光测距模块的距离；
S4：对节点图片进行分析，将检测得到人脸的行人图片对应的行人标记为来向行人，其余的标记为去向行人；获取到来向行人和去向行人的人脸图片；
S5：将激光测距模块测得的距离与来向行人和去向行人进行匹配，匹配方法为，根据各个距离的从大到小进行排序，对应将排序的距离值，与节点图片中每个人距离标摄像头测斑马线边缘的距离从远到近依次匹配；
S6：得到来向行人和去向行人的距离激光测距模块的距离和人脸信息，将该距离标记为标距离；
S7：选取所有来向行人的标距离和人脸信息，将此时标距离大于预设值X6的人脸信息标记为超时人脸信息；
S8：选取所有的去向行人的标距离和人脸信息，将此时标距离小于X2的人脸信息标记为超时人脸信息，X2为预设值；且X1≤X2。
3.根据权利要求1所述的一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，行程分析步骤三中的实时检测分析的具体步骤为：
S1：根据行程分析步骤二的原理获取到所有的来向行人和去向行人和对应的标距离；
S2：获取到所有去向行人的标距离，并获取到斑马线的总长度，将总长度减去标距离得到去向行人的对距离；
S3：将此时的所有来向行人和去向行人的人脸标记为违行人脸，对应来向行人的标距离和去向行人的对距离，定义为间隔距离；
S4：将违行人脸和间隔距离融合形成违行信息。
4.根据权利要求1所述的一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，行程分析步骤四中的闯值分析的具体过程为：
S1：获取到超时人脸信息；
S2：将超时人脸信息与违行人脸进行比对，当检测到有与超时人脸信息一致的违行人脸时，将其违行人脸的闯值标记为X3，X3为预设值；
S3：将剩余的违行人脸的闯值标记为X4，X4为预设值；且1<X3<X4；
S4：得到所有违行人脸的闯值；将违行人脸标记为Wi,i＝1...n；闯值标记为Ci,i＝1...n；Wi与Ci一一对应。
5.根据权利要求1所述的一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，评分分析的具体步骤为：
S01：获取到所有违行人脸的个数，将其标记为违行数；
S02：对斑马线两侧进行区域划分，划分为若干个威胁区，每个威胁区对应不同威胁值；对应将威胁值标记为Rj，j＝1...m；
S03：获取到每个威胁值对应区域的车辆数，将该数目标记为Lj，j＝1...m；
S04：根据公式计算威胁值Q，计算公式为
Figure FDA0002671181830000041
6.根据权利要求1所述的一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，所述处理器用于将违行教育人脸传输到智能设备，所述智能设备为交警便携式设备，具体可为手机或平板电脑，用于接收违行教育人脸，并针对上述人脸进行通知到指定位置进行教育和相应惩罚。
7.根据权利要求1所述的一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，所述处理器用于将违行展示人脸传输到显示器，所述显示器设置于斑马线两端位置，用于显示违行展示人脸。
8.根据权利要求1所述的一种交通斑马线应用的多功能警示系统，其特征在于，所述综闯分析模块还用于在产生超时人脸信息和违行人脸时向处理器传输警示信号，所述处理器接收到综闯分析模块传输的警示信号并将其传输到辅助显示牌，所述辅助显示牌设置于车辆来往的方向，用于在接收到处理器传输的警示信号时，自动显示“当前斑马线存在行人，请注意减速避让”字眼。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117649643B (zh) * 2023-10-13 2024-09-24 深圳市综合交通与市政工程设计研究总院有限公司 一种基于人工智能指示牌的交通预警方法及交通指示牌

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006065537A (ja) * 2004-08-26 2006-03-09 Alps Sign:Kk 歩行者用交通信号機
CN206557990U (zh) * 2017-03-07 2017-10-13 翁小翠 智能交通指示装置
CN107886711A (zh) * 2017-11-16 2018-04-06 深圳大学 一种行人闯红灯警示系统及实现方法
CN108898845A (zh) * 2018-07-12 2018-11-27 安徽电信工程有限责任公司 一种人行道智能监控提示系统
CN109508659A (zh) * 2018-10-31 2019-03-22 绍兴文理学院 一种用于人行横道的人脸识别系统及方法
CN208954333U (zh) * 2018-09-19 2019-06-07 竹林松大科技股份有限公司 一种基于人脸识别的防闯红灯监控系统
CN110223505A (zh) * 2018-03-02 2019-09-10 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种行人闯红灯行为的确定方法及装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006065537A (ja) * 2004-08-26 2006-03-09 Alps Sign:Kk 歩行者用交通信号機
CN206557990U (zh) * 2017-03-07 2017-10-13 翁小翠 智能交通指示装置
CN107886711A (zh) * 2017-11-16 2018-04-06 深圳大学 一种行人闯红灯警示系统及实现方法
CN110223505A (zh) * 2018-03-02 2019-09-10 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种行人闯红灯行为的确定方法及装置
CN108898845A (zh) * 2018-07-12 2018-11-27 安徽电信工程有限责任公司 一种人行道智能监控提示系统
CN208954333U (zh) * 2018-09-19 2019-06-07 竹林松大科技股份有限公司 一种基于人脸识别的防闯红灯监控系统
CN109508659A (zh) * 2018-10-31 2019-03-22 绍兴文理学院 一种用于人行横道的人脸识别系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种行人闯红灯自动预警及显示曝光系统;余亮;《有色冶金设计与研究》;20190630;全文 *

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