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公开(公告)号：CN110379173A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910669216.X
申请日：2019-07-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规识别方法，包括以下步骤：构造共享单车用户违规行为记录表并且定义两种共享单车骑行者交通违规行为；当用户位于路口附近时判断用户下一步的行为；在用户通过路口时进行图像的采集并将图片上传至云服务器进行行为分析；确认用户出现非机动车交通违规行为时在违规行为记录表中添加相应内容并反馈给用户所使用的共享单车账号。本发明能够利用共享单车本身来限制骑行者的行为，对于提高非机动车驾驶员的交通安全意识有积极作用。
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公开(公告)号：CN111968338A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010714640.4
申请日：2020-07-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的驾驶行为分析识别警示系统及其识别方法，该系统包括具有生成深度图像功能的相机以及数据分析模块，所述数据分析模块包括具有边缘计算功能的终端设备和用于提醒播报的语音模块，所述相机用于采集驾驶员的三维空间信息，所述终端设备用于根据采集到的驾驶员的三维空间信息分析判断驾驶行为。本发明通过深度图像技术、卷积神经网络的改进、边缘系统的设计，构建数据分析模块，实现了对于驾驶人员与乘车人员的行为进行分析与分类，实时识别驾驶行为并且警示驾驶员，从而解决驾驶人员的疲劳驾驶，危险驾驶问题，减少因为驾驶人员行为不规范导致的交通事故的可能性，最大限度的保障出行安全。
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