CN113053127A - 智能化实时状态检测系统及方法 - Google Patents
智能化实时状态检测系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113053127A CN113053127A CN202011343775.0A CN202011343775A CN113053127A CN 113053127 A CN113053127 A CN 113053127A CN 202011343775 A CN202011343775 A CN 202011343775A CN 113053127 A CN113053127 A CN 113053127A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- human body
- intelligent real
- pixel points
- body imaging
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
- G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种智能化实时状态检测系统,包括:巡视摄像机构,位于车辆行驶环境内,用于在接收到的本地音频信号的幅度超限时,执行对当前环境的图像捕获动作,以获得对应的当前环境图像;间距分析设备,设置在巡视摄像机构附近,用于获取各个人体成像区域分别对应的各个中心像素点,并计算每两个相邻中心像素点之间的间距,并在存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶违规信号。本发明还涉及一种智能化实时状态检测方法。本发明的智能化实时状态检测系统及方法运行稳定、应用广泛。由于能够对最近车体的前排位置是否存在两人接触过近的违规驾驶行为进行实时检测,从而提升了对专项违规驾驶行为的检测效果。
Description
技术领域
本发明涉及违章检测领域,尤其涉及一种智能化实时状态检测系统及方法。
背景技术
违章检测是指通过电子仪器自动控制摄像机或照相机,以成像技术再现交通违章车辆及车辆号牌,供交通管理部门査处的装置。违章检测机构通常由以下几个部分组成:①交通违章检测系统,根据事先设定的交通违章条件和数据,通过路面下设置的环行线圈检测器,或道路上设置的视频检测器,或测速雷达等自动识别违章车辆。②信号控制系统,根据交通违章检测系统的信号,通过控制系统实时启动摄像机或照相机。③视频图像采集系统,根据信号控制系统的指令,通过摄像机或照相机对违章车辆进行视频图像采集的拍照。
其中,视频图像处理系统,是将采集到的视频图像进行处理,使其清晰显示。交通管理部门据此对违章车辆的车牌号和车型进行确认,再从车辆管理所的档案资料库中提取车辆登记信息,告知违章车辆的单位或车主接受处理。
发明内容
为了解决现有技术中的相关技术问题,本发明提供了一种智能化实时状态检测系统及方法,能够对最近车体的前排位置是否存在两人接触过近的违规驾驶行为进行实时检测,从而提升了对专项违规驾驶行为的检测效果。
为此,本发明至少需要具备以下几处重要的发明点:
(1)对最近的车体内部中在方向盘成像景深附近即前排位置上是否存在两个人体对象过近的场景进行判断,以确定是否存在抱人等违规驾驶行为;
(2)将成像面积最大的车体作为最近的车体进行驾驶员违规驾驶行为的检测对象进行检测。
根据本发明的一方面,提供了一种智能化实时状态检测系统,所述系统包括:
巡视摄像机构,位于车辆行驶环境内,用于在接收到的本地音频信号的幅度超限时,执行对当前环境的图像捕获动作,以获得对应的当前环境图像。
根据本发明的另一方面,还提供了一种智能化实时状态检测方法,所述方法包括:
使用巡视摄像机构,位于车辆行驶环境内,用于在接收到的本地音频信号的幅度超限时,执行对当前环境的图像捕获动作,以获得对应的当前环境图像。
本发明的智能化实时状态检测系统及方法运行稳定、应用广泛。由于能够对最近车体的前排位置是否存在两人接触过近的违规驾驶行为进行实时检测,从而提升了对专项违规驾驶行为的检测效果。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
图1为根据本发明实施方案示出的智能化实时状态检测系统及方法所使用的巡视摄像机构的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的智能化实时状态检测系统及方法的实施方案进行详细说明。
违规驾驶是指机动车驾驶人在道路上,违反道路交通安全法规,交通管理及影响交通路况的行为。包括:(一)饮酒后驾驶机动车的;(二)驾驶与准驾车型不符的机动车的;(三)驾驶营运客车(不包括公共汽车)、校车载人超过核定人数20%以上的;(四)造成交通事故后逃逸,尚不构成犯罪的;(五)上道路行驶的机动车未悬挂机动车号牌的,或者故意遮挡、污损、不按规定安装机动车号牌的;(六)使用伪造、变造的机动车号牌、行驶证、驾驶证、校车标牌或者使用其他机动车号牌、行驶证的;(七)驾驶机动车在高速公路上倒车、逆行、穿越中央分隔带掉头的;(八)驾驶营运客车在高速公路车道内停车的。
目前,在驾驶员进行车辆驾驶过程中,有一种违章行为不易检测,即抱有婴儿或其他人员,或者其他人员与驾驶员过近影响到驾驶状态的行为,这种违章行为由于比较隐蔽且需要高精度的检测机制才能完成检测,因而对目前的车辆驾驶违章检测系统提出了更高的要求。
为了克服上述不足,本发明搭建了一种智能化实时状态检测系统及方法,能够有效解决相应的技术问题。
根据本发明实施方案示出的智能化实时状态检测系统包括:
巡视摄像机构,如图1所示,位于车辆行驶环境内,用于在接收到的本地音频信号的幅度超限时,执行对当前环境的图像捕获动作,以获得对应的当前环境图像;所述巡视摄像机构包括音频或USB接口、报警接口、RS485接口、RJ45接口、12V直流电源接口和重置接口。
接着,继续对本发明的智能化实时状态检测系统的具体结构进行进一步的说明。
在所述智能化实时状态检测系统中:
所述巡视摄像机构还用于在接收到的本地音频信号的幅度未超限时,停止执行对当前环境的图像捕获动作;
所述巡视摄像机构包括信号接收单元、幅度分析单元、捕获启动单元和图像输出单元,所述信号接收单元、所述幅度分析单元、所述捕获启动单元和所述图像输出单元依次连接。
所述智能化实时状态检测系统中还可以包括:
间距分析设备,设置在巡视摄像机构附近,与第二识别机构连接,用于获取各个人体成像区域分别对应的各个中心像素点,并计算每两个相邻中心像素点之间的间距,并在存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶违规信号;
所述间距分析设备还用于在不存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶合规信号;
内容锐化设备,设置在所述巡视摄像机构的附近,与所述巡视摄像机构连接,用于对接收到的当前环境图像执行基于Kirsch算子的锐化处理,以获得并输出相应的内容锐化图像;
反差保留设备,与所述内容锐化设备连接,用于对接收到的内容锐化图像执行图像中颜色或明暗反差明显的两部分的交界处保留下来的处理,以获得并输出相应的反差保留图像;
形态学处理设备,与所述反差保留设备连接,用于对接收到的反差保留图像依次执行先膨胀后腐蚀的形态学处理,以获得并输出相应的形态学处理图像;
第一识别机构,与所述反差保留设备连接,用于基于车体几何外形从所述形态学处理图像识别出占据面积最大的车体对象所在的图案以作为最近车体图案输出;
第二识别机构,与所述第一识别机构连接,用于基于人体成像特征从所述最近车体图案内识别出各个人体成像区域;
其中,在所述间距分析设备中,每一个人体成像区域对应的中心像素点为所述人体成像区域的边缘构成的几何形状的中心位置所在的像素点;
其中,所述第二识别机构识别的人体成像区域为所述最近车体图案中景深值与方向盘对象的景深值的差值小于等于预设差值阈值的人体成像区域。
在所述智能化实时状态检测系统中还可以包括:
参数存储机构,分别与所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备连接。
在所述智能化实时状态检测系统中:
所述参数存储机构用于存储所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备各自的工作参数。
根据本发明实施方案示出的智能化实时状态检测方法包括:
使用巡视摄像机构,如图1所示,位于车辆行驶环境内,用于在接收到的本地音频信号的幅度超限时,执行对当前环境的图像捕获动作,以获得对应的当前环境图像;所述巡视摄像机构包括音频或USB接口、报警接口、RS485接口、RJ45接口、12V直流电源接口和重置接口。
接着,继续对本发明的智能化实时状态检测方法的具体步骤进行进一步的说明。
所述智能化实时状态检测方法中:
所述巡视摄像机构还用于在接收到的本地音频信号的幅度未超限时,停止执行对当前环境的图像捕获动作;
所述巡视摄像机构包括信号接收单元、幅度分析单元、捕获启动单元和图像输出单元,所述信号接收单元、所述幅度分析单元、所述捕获启动单元和所述图像输出单元依次连接。
所述智能化实时状态检测方法还可以包括:
使用间距分析设备,设置在巡视摄像机构附近,与第二识别机构连接,用于获取各个人体成像区域分别对应的各个中心像素点,并计算每两个相邻中心像素点之间的间距,并在存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶违规信号;
所述间距分析设备还用于在不存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶合规信号;
使用内容锐化设备,设置在所述巡视摄像机构的附近,与所述巡视摄像机构连接,用于对接收到的当前环境图像执行基于Kirsch算子的锐化处理,以获得并输出相应的内容锐化图像;
使用反差保留设备,与所述内容锐化设备连接,用于对接收到的内容锐化图像执行图像中颜色或明暗反差明显的两部分的交界处保留下来的处理,以获得并输出相应的反差保留图像;
使用形态学处理设备,与所述反差保留设备连接,用于对接收到的反差保留图像依次执行先膨胀后腐蚀的形态学处理,以获得并输出相应的形态学处理图像;
使用第一识别机构,与所述反差保留设备连接,用于基于车体几何外形从所述形态学处理图像识别出占据面积最大的车体对象所在的图案以作为最近车体图案输出;
使用第二识别机构,与所述第一识别机构连接,用于基于人体成像特征从所述最近车体图案内识别出各个人体成像区域;
其中,在所述间距分析设备中,每一个人体成像区域对应的中心像素点为所述人体成像区域的边缘构成的几何形状的中心位置所在的像素点;
其中,所述第二识别机构识别的人体成像区域为所述最近车体图案中景深值与方向盘对象的景深值的差值小于等于预设差值阈值的人体成像区域。
所述智能化实时状态检测方法还可以包括:
使用参数存储机构,分别与所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备连接。
所述智能化实时状态检测方法中:
所述参数存储机构用于存储所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备各自的工作参数。
另外,可以采用图形处理器来实现所述形态学处理设备。图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。图形处理器用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的,这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。时下的GPU多数拥有2D或3D图形加速功能。如果CPU想画一个二维图形,只需要发个指令给GPU,如“在坐标位置(x, y)处画个长和宽为a×b大小的长方形”,GPU就可以迅速计算出该图形的所有像素,并在显示器上指定位置画出相应的图形,画完后就通知CPU “我画完了”,然后等待CPU发出下一条图形指令。
最后应注意到的是,在本发明各个实施例中的各功能设备可以集成在一个处理设备中,也可以是各个设备单独物理存在,也可以两个或两个以上设备集成在一个设备中。
所述功能如果以软件功能设备的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种智能化实时状态检测系统,其特征在于,所述系统包括:
巡视摄像机构,位于车辆行驶环境内,用于在接收到的本地音频信号的幅度超限时,执行对当前环境的图像捕获动作,以获得对应的当前环境图像。
2.如权利要求1所述的智能化实时状态检测系统,其特征在于:
所述巡视摄像机构还用于在接收到的本地音频信号的幅度未超限时,停止执行对当前环境的图像捕获动作;
所述巡视摄像机构包括信号接收单元、幅度分析单元、捕获启动单元和图像输出单元,所述信号接收单元、所述幅度分析单元、所述捕获启动单元和所述图像输出单元依次连接。
3.如权利要求2所述的智能化实时状态检测系统,其特征在于,所述系统还包括:
间距分析设备,设置在巡视摄像机构附近,与第二识别机构连接,用于获取各个人体成像区域分别对应的各个中心像素点,并计算每两个相邻中心像素点之间的间距,并在存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶违规信号;
所述间距分析设备还用于在不存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶合规信号;
内容锐化设备,设置在所述巡视摄像机构的附近,与所述巡视摄像机构连接,用于对接收到的当前环境图像执行基于Kirsch算子的锐化处理,以获得并输出相应的内容锐化图像;
反差保留设备,与所述内容锐化设备连接,用于对接收到的内容锐化图像执行图像中颜色或明暗反差明显的两部分的交界处保留下来的处理,以获得并输出相应的反差保留图像;
形态学处理设备,与所述反差保留设备连接,用于对接收到的反差保留图像依次执行先膨胀后腐蚀的形态学处理,以获得并输出相应的形态学处理图像;
第一识别机构,与所述反差保留设备连接,用于基于车体几何外形从所述形态学处理图像识别出占据面积最大的车体对象所在的图案以作为最近车体图案输出;
第二识别机构,与所述第一识别机构连接,用于基于人体成像特征从所述最近车体图案内识别出各个人体成像区域;
其中,在所述间距分析设备中,每一个人体成像区域对应的中心像素点为所述人体成像区域的边缘构成的几何形状的中心位置所在的像素点;
其中,所述第二识别机构识别的人体成像区域为所述最近车体图案中景深值与方向盘对象的景深值的差值小于等于预设差值阈值的人体成像区域。
4.如权利要求3所述的智能化实时状态检测系统,其特征在于,所述系统还包括:
参数存储机构,分别与所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备连接。
5.如权利要求4所述的智能化实时状态检测系统,其特征在于:
所述参数存储机构用于存储所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备各自的工作参数。
6.一种智能化实时状态检测方法,其特征在于,所述方法包括:
使用巡视摄像机构,位于车辆行驶环境内,用于在接收到的本地音频信号的幅度超限时,执行对当前环境的图像捕获动作,以获得对应的当前环境图像。
7.如权利要求6所述的智能化实时状态检测方法,其特征在于:
所述巡视摄像机构还用于在接收到的本地音频信号的幅度未超限时,停止执行对当前环境的图像捕获动作;
所述巡视摄像机构包括信号接收单元、幅度分析单元、捕获启动单元和图像输出单元,所述信号接收单元、所述幅度分析单元、所述捕获启动单元和所述图像输出单元依次连接。
8.如权利要求7所述的智能化实时状态检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
使用间距分析设备,设置在巡视摄像机构附近,与第二识别机构连接,用于获取各个人体成像区域分别对应的各个中心像素点,并计算每两个相邻中心像素点之间的间距,并在存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶违规信号;
所述间距分析设备还用于在不存在间距小于等于预设像素点数量的两个相邻中心像素点时,发出驾驶合规信号;
使用内容锐化设备,设置在所述巡视摄像机构的附近,与所述巡视摄像机构连接,用于对接收到的当前环境图像执行基于Kirsch算子的锐化处理,以获得并输出相应的内容锐化图像;
使用反差保留设备,与所述内容锐化设备连接,用于对接收到的内容锐化图像执行图像中颜色或明暗反差明显的两部分的交界处保留下来的处理,以获得并输出相应的反差保留图像;
使用形态学处理设备,与所述反差保留设备连接,用于对接收到的反差保留图像依次执行先膨胀后腐蚀的形态学处理,以获得并输出相应的形态学处理图像;
使用第一识别机构,与所述反差保留设备连接,用于基于车体几何外形从所述形态学处理图像识别出占据面积最大的车体对象所在的图案以作为最近车体图案输出;
使用第二识别机构,与所述第一识别机构连接,用于基于人体成像特征从所述最近车体图案内识别出各个人体成像区域;
其中,在所述间距分析设备中,每一个人体成像区域对应的中心像素点为所述人体成像区域的边缘构成的几何形状的中心位置所在的像素点;
其中,所述第二识别机构识别的人体成像区域为所述最近车体图案中景深值与方向盘对象的景深值的差值小于等于预设差值阈值的人体成像区域。
9.如权利要求3所述的智能化实时状态检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
使用参数存储机构,分别与所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备连接。
10.如权利要求9所述的智能化实时状态检测方法,其特征在于:
所述参数存储机构用于存储所述第一识别机构、所述第二识别机构和所述间距分析设备各自的工作参数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011343775.0A CN113053127B (zh) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | 智能化实时状态检测系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011343775.0A CN113053127B (zh) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | 智能化实时状态检测系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113053127A true CN113053127A (zh) | 2021-06-29 |
CN113053127B CN113053127B (zh) | 2021-11-26 |
Family
ID=76507989
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011343775.0A Active CN113053127B (zh) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | 智能化实时状态检测系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113053127B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113805628A (zh) * | 2021-10-18 | 2021-12-17 | 江阴市立青染整机械有限公司 | 悬置板体自适应调节系统及方法 |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130015983A1 (en) * | 2008-03-10 | 2013-01-17 | Nissan North America, Inc. | On-board vehicle warning system and vehicle driver warning method |
CN105405321A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-03-16 | 清华大学 | 高速公路上车辆行驶中的安全预警方法及系统 |
CN105966307A (zh) * | 2015-11-02 | 2016-09-28 | 乐卡汽车智能科技(北京)有限公司 | 一种在车辆内部进行安全检测的方法及装置 |
CN107545225A (zh) * | 2016-06-23 | 2018-01-05 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种检测车载驾驶员违规行为的方法、装置及电子设备 |
CN107766835A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-03-06 | 贵阳宏益房地产开发有限公司 | 行车安全检测方法及装置 |
CN108846373A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-20 | 鑫喆喆 | 交通违章电子付费系统 |
US20190056732A1 (en) * | 2015-11-20 | 2019-02-21 | Omron Corporation | Automated driving assistance apparatus, automated driving assistance system, automated driving assistance method and automated driving assistance program |
CN109460752A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-03-12 | 广东乐心医疗电子股份有限公司 | 一种情绪分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN109800682A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-24 | 桂林电子科技大学 | 驾驶员属性识别方法及相关产品 |
CN110341594A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-18 | 广州浩宁智能设备有限公司 | 一种客车乘员安全态势监控系统及方法 |
CN110706700A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-17 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车内骚扰预防报警方法及装置、服务器、存储介质 |
CN110826522A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-21 | 广州大学 | 人体异常行为监控方法、系统、存储介质及监控设备 |
CN111027478A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-04-17 | 青岛农业大学 | 一种基于深度学习的司机、乘客行为分析与预警系统 |
CN111445370A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-07-24 | 泰州市海陵区一马商务信息咨询有限公司 | 多功能乘坐防卫报警系统及方法 |
CN111445701A (zh) * | 2019-11-02 | 2020-07-24 | 泰州市海陵区一马商务信息咨询有限公司 | 租车违章信息大数据登记系统及方法 |
-
2020
- 2020-11-26 CN CN202011343775.0A patent/CN113053127B/zh active Active
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130015983A1 (en) * | 2008-03-10 | 2013-01-17 | Nissan North America, Inc. | On-board vehicle warning system and vehicle driver warning method |
CN105966307A (zh) * | 2015-11-02 | 2016-09-28 | 乐卡汽车智能科技(北京)有限公司 | 一种在车辆内部进行安全检测的方法及装置 |
US20190056732A1 (en) * | 2015-11-20 | 2019-02-21 | Omron Corporation | Automated driving assistance apparatus, automated driving assistance system, automated driving assistance method and automated driving assistance program |
CN105405321A (zh) * | 2015-12-22 | 2016-03-16 | 清华大学 | 高速公路上车辆行驶中的安全预警方法及系统 |
CN107545225A (zh) * | 2016-06-23 | 2018-01-05 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种检测车载驾驶员违规行为的方法、装置及电子设备 |
CN107766835A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-03-06 | 贵阳宏益房地产开发有限公司 | 行车安全检测方法及装置 |
CN108846373A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-11-20 | 鑫喆喆 | 交通违章电子付费系统 |
CN109800682A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-24 | 桂林电子科技大学 | 驾驶员属性识别方法及相关产品 |
CN109460752A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-03-12 | 广东乐心医疗电子股份有限公司 | 一种情绪分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110341594A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-18 | 广州浩宁智能设备有限公司 | 一种客车乘员安全态势监控系统及方法 |
CN110706700A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-17 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车内骚扰预防报警方法及装置、服务器、存储介质 |
CN111445370A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-07-24 | 泰州市海陵区一马商务信息咨询有限公司 | 多功能乘坐防卫报警系统及方法 |
CN111445701A (zh) * | 2019-11-02 | 2020-07-24 | 泰州市海陵区一马商务信息咨询有限公司 | 租车违章信息大数据登记系统及方法 |
CN110826522A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-21 | 广州大学 | 人体异常行为监控方法、系统、存储介质及监控设备 |
CN111027478A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-04-17 | 青岛农业大学 | 一种基于深度学习的司机、乘客行为分析与预警系统 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113805628A (zh) * | 2021-10-18 | 2021-12-17 | 江阴市立青染整机械有限公司 | 悬置板体自适应调节系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113053127B (zh) | 2021-11-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110738150B (zh) | 相机联动抓拍方法、装置以及计算机存储介质 | |
CN112677977B (zh) | 行车状态识别方法、装置、电子设备和转向灯控制方法 | |
CN111382704A (zh) | 基于深度学习的车辆压线违章判断方法、装置及存储介质 | |
CN110619674B (zh) | 用于事故和警情场景还原的三维增强现实设备及方法 | |
CN111368612B (zh) | 超员检测系统、人员检测方法及电子设备 | |
CN111428644A (zh) | 基于深度神经网络的斑马线区域监测方法、系统及介质 | |
CN113469115A (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
CN113053127B (zh) | 智能化实时状态检测系统及方法 | |
CN111079621A (zh) | 检测对象的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN114119955A (zh) | 一种潜在危险目标检测方法及装置 | |
CN113850872A (zh) | 一种基于高位视频的服务区停车压线检测方法 | |
CN112183206B (zh) | 一种基于路侧单目摄像头的交通参与者定位方法和系统 | |
CN113408364B (zh) | 一种临时车牌识别方法、系统、装置及存储介质 | |
JP2002197588A (ja) | 走行車両のタイヤ種別判別方法,車種判別方法及び車種判別装置 | |
CN110378918B (zh) | 图像检测报警系统 | |
CN110796099A (zh) | 一种车辆超限检测方法及装置 | |
Dai et al. | A driving assistance system with vision based vehicle detection techniques | |
CN114049794B (zh) | 一种基于智能手机的车载安全辅助驾驶系统 | |
CN111914704B (zh) | 一种三轮车载人的识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111243321B (zh) | 图像检测报警方法 | |
CN113204995A (zh) | 行为密码智慧门锁的识别方法、设备以及介质 | |
CN112183277A (zh) | 遗留物与遗失物的检测方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN111191603A (zh) | 车内人员识别方法、装置、终端设备及介质 | |
CN111539279A (zh) | 道路限高高度检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116152790B (zh) | 一种安全带检测方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20211111 Address after: 225000 Building 1, jinduhui building, Yangzhou City, Jiangsu Province (1001-1012) Applicant after: Jiangsu aodu Intelligent Technology Co., Ltd Address before: 225300 area s, plant 18, co construction zone, hailing Industrial Park, Hailing District, Taizhou City, Jiangsu Province Applicant before: Taizhou Xinyuan Semiconductor Technology Co., Ltd |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |