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申请/专利权人:湖南众志诚轨道交通装备有限公司
摘要:本发明涉及智能交通技术领域,尤其涉及一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法及系统,方法包括:步骤S1、监测车辆位置,确定车辆的移速;步骤S2、分析车辆是否符合安全标准,基于车内人数对车辆是否符合安全标准进行分析,或,监测驾驶人员的工作状态;步骤S3、根据驾驶人员当前的轮廓特征分析驾驶人员的工作状态;步骤S4、在分析驾驶人员的工作状态不合格时降低车速并发出警报指令;本发明中根据车速初步分析车辆的安全状况,并在车速较快时根据车内人数进一步分析,提高了对车辆状况的控制精度,提高了分析车辆状况的准确度,在车速过快时检测驾驶人员的工作状态,提高了对驾驶人员的工作状态的控制精度,提高了分析效率。
主权项:1.一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法,其特征在于,包括:步骤S1、基于车外参照物周期性监测车辆位置,根据车辆位置确定车辆的移速;步骤S2、根据车辆的移速分析车辆是否符合安全标准,并在初步判定车辆不符合安全标准时基于车内人数对车辆是否符合安全标准进一步分析,或,监测驾驶人员的工作状态;步骤S3、算法模块将驾驶人员当前的轮廓特征与正常工作状态下的轮廓特征进行比对,并根据比对结果分析驾驶人员的工作状态;步骤S4、所述算法模块在分析驾驶人员的工作状态不合格时降低车速并发出警报指令。
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权利要求:
百度查询: 湖南众志诚轨道交通装备有限公司 一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法及系统
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