基于无监督极限学习机多重聚类算法的疲劳驾驶判断方法

    公开(公告)号:CN110751101B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN201911005880.0

    申请日:2019-10-22

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明基于无监督极限学习机多重聚类算法的疲劳驾驶判断方法,属于驾驶安全技术领域,通过高斯混合模型及贝叶斯信息准则,确定最佳分类簇数和各类别下概率密度分布函数,确定了在疲劳识别数据组中最佳的识别模型。再通过无监督极限学习机的特征提取非迭代算法,获得收敛于全环境最小值,得到输出矩阵;通过PCA算法充分利用了在无监督极限学习机特征提取下四种聚类算法对不同特征划分学习下的优势,将疲劳识别点识别准确度矩阵进行成分得分系数矩阵计算,通过归一化得分系数转化为平衡四种聚类算法在疲劳识别领域中的权重系数,使得训练集数据聚类的精度趋于平衡。

    用于识别乘员与驾驶员的智能手环及方法

    公开(公告)号:CN108703444B

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201810616652.6

    申请日:2018-06-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 用于识别乘员与驾驶员的智能手环及方法,属于智能穿戴设备领域,该智能手环包括手环带、手环壳体及控制电路板,手环壳体上设置有手环带,手环壳体内部嵌装有控制电路板,控制电路板上布设有电源模块、传感器模块、位置跟踪模块、显示触控模块、无线通信模块、震动模块、存储模块及微处理器,本发明通过手环位置跟踪模块判断使用者是否乘坐在载具上,通过传感器判断使用者是否有疑似转动方向盘的动作。并向移动终端推送若干次消息,询问使用者是否判断正确。在经过若干次数据收集后,运用BP神经网络进行自学习,实现对使用者行车状态的精确识别,为以后用手环识别疲劳状态提供理论支撑。

    一种基于可穿戴式惯性测量单元的驾驶分心行为识别方法

    公开(公告)号:CN113520397A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110835591.4

    申请日:2021-07-23

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于可穿戴式惯性测量单元的驾驶分心行为识别方法,包括如下步骤:步骤一、采集驾驶员驾驶时的腕部加速度和腕部角速度;步骤二、根据所述腕部加速度和腕部角速度更新腕部的姿态角和腕部的四元数,并构建运动学特征向量;步骤三、将所述特征向量标准化处理后输入驾驶分心识别模型,判断驾驶员是否为驾驶分心状态,若驾驶员为驾驶分心状态,提醒驾驶员改善驾驶行为。通过可穿戴式设备进行驾驶员腕部姿态捕捉,能够在恶劣的环境条件和较大的空间范围内进行应用,当驾驶员做出对应的符合传感器数据的驾驶分心动作,就可以对腕部姿态数据进行处理并识别,通过振动的方式提醒驾驶员改善其驾驶行为的目的。

    基于无监督极限学习机多重聚类算法的疲劳驾驶判断方法

    公开(公告)号:CN110751101A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201911005880.0

    申请日:2019-10-22

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明基于无监督极限学习机多重聚类算法的疲劳驾驶判断方法,属于驾驶安全技术领域,通过高斯混合模型及贝叶斯信息准则,确定最佳分类簇数和各类别下概率密度分布函数,确定了在疲劳识别数据组中最佳的识别模型。再通过无监督极限学习机的特征提取非迭代算法,获得收敛于全环境最小值,得到输出矩阵;通过PCA算法充分利用了在无监督极限学习机特征提取下四种聚类算法对不同特征划分学习下的优势,将疲劳识别点识别准确度矩阵进行成分得分系数矩阵计算,通过归一化得分系数转化为平衡四种聚类算法在疲劳识别领域中的权重系数,使得训练集数据聚类的精度趋于平衡。

    一种基于驾驶人手环的驾驶安全监测方法

    公开(公告)号:CN108335457B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN201810125318.0

    申请日:2018-02-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人手环的驾驶安全监测方法,包括:车辆行驶时,按照采样周期,基于驾驶人手环对驾驶人的手部及方向盘中心进行定位;并计算驾驶人手部与方向盘中心的距离,判断驾驶人的手是否放在方向盘上。如果驾驶人的手放在方向盘上,则判断驾驶人处于正常驾驶状态;如果驾驶人的手离开方向盘,则判断驾驶人处于非安全驾驶状态。当驾驶人处于正常驾驶状态时,基于驾驶人的心率、血压、体温、呼吸频率及车内温度等进一步判断驾驶人是否处于安全驾驶状态。本发明提供的基于驾驶人手环的驾驶安全监测方法,在非正常驾驶状态时以及驾驶人处于非安全驾驶状态时进行报警,对驾驶人进行提醒,提高了驾驶安全性。

    一种基于太阳能的冷链运输集装箱

    公开(公告)号:CN110937262A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201911315787.X

    申请日:2019-12-19

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及冷链运输设备技术领域,且公开了一种基于太阳能的冷链运输集装箱,包括主体箱、支撑柱、控制箱、防尘网、制冷箱、蓄电池、制冷管、太阳能电池板、排水孔、密封门、密封把手、铰接座、保温隔层、放置板、隔离承重柱、透气孔、储物腔、温度传感器、隔离槽、变压电源、制冷设备、空气回流设备、控制器和鼓风设备;该装置在阳光充足时,太阳能电池板运作发电,并传输至蓄电池进行储存,当控制器检测到蓄电池电量充足时,变压电源停止运行,蓄电池为制冷设备提供电源;同时可通过控制面板设定储物腔的温度,当控制器检测到温度传感数值大于设定的温度时,将控制制冷设备、鼓风设备和空气回流设备协同作用,以降低温度至指定值。

    用于识别乘员与驾驶员的智能手环及方法

    公开(公告)号:CN108703444A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810616652.6

    申请日:2018-06-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 用于识别乘员与驾驶员的智能手环及方法,属于智能穿戴设备领域,该智能手环包括手环带、手环壳体及控制电路板,手环壳体上设置有手环带,手环壳体内部嵌装有控制电路板,控制电路板上布设有电源模块、传感器模块、位置跟踪模块、显示触控模块、无线通信模块、震动模块、存储模块及微处理器,本发明通过手环位置跟踪模块判断使用者是否乘坐在载具上,通过传感器判断使用者是否有疑似转动方向盘的动作。并向移动终端推送若干次消息,询问使用者是否判断正确。在经过若干次数据收集后,运用BP神经网络进行自学习,实现对使用者行车状态的精确识别,为以后用手环识别疲劳状态提供理论支撑。

    一种基于驾驶人手环的驾驶安全监测方法

    公开(公告)号:CN108335457A

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201810125318.0

    申请日:2018-02-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶人手环的驾驶安全监测方法,包括:车辆行驶时,按照采样周期,基于驾驶人手环对驾驶人的手部及方向盘中心进行定位;并计算驾驶人手部与方向盘中心的距离,判断驾驶人的手是否放在方向盘上。如果驾驶人的手放在方向盘上,则判断驾驶人处于正常驾驶状态;如果驾驶人的手离开方向盘,则判断驾驶人处于非安全驾驶状态。当驾驶人处于正常驾驶状态时,基于驾驶人的心率、血压、体温、呼吸频率及车内温度等进一步判断驾驶人是否处于安全驾驶状态。本发明提供的基于驾驶人手环的驾驶安全监测方法,在非正常驾驶状态时以及驾驶人处于非安全驾驶状态时进行报警,对驾驶人进行提醒,提高了驾驶安全性。

    一种方向盘转角检测装置

    公开(公告)号:CN207843065U

    公开(公告)日:2018-09-11

    申请号:CN201820217850.0

    申请日:2018-02-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本实用新型公开了一种方向盘转角检测装置,包括:蜗杆,其设置在方向盘下部,并与方向盘转向柱同轴连接;蜗轮,其与所述蜗杆啮合,并能够在所述蜗杆带动下转动;角度读取装置,其包括:圆环形光栅,其为径向光栅,所述圆环形光栅与所述蜗轮间隔一定距离同轴固定安装在所述蜗轮轴上;光敏元件,其固定设置在所述蜗轮与所述圆环形光栅之间;光源,其与所述圆环形光栅间隔一定距离设置在与所述光敏元件相对的一侧,并与所述光敏元件的位置相对应,所述光源发出的光线照射在所述圆环形光栅上;其中,所述光敏元件用于感应透过所述圆环形光栅的光线变化并将其转化为电脉冲信号。本实用新型提供的方向盘转角检测装置具有较高的精度。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

Patent Agency Ranking