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公开(公告)号：CN118411711A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410596987.1
申请日：2024-05-14
申请人： 多伦科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/58 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开一种基于机器视觉的车辆尾灯行为识别方法，包括：获取对车载录像设备录制的动态行驶路况视频，对视频进行预处理，得到视频中所包含的各个车辆的车辆序列图片；对车辆序列图片进行切片和人工分析，并对其中存在的目标车辆尾灯行为进行标注；采用CNN+Transformer结合的总体网络架构构建用于识别车辆尾灯行为的算法模型，对所述算法模型进行训练，得到可供使用的目标算法模型；将待识别的车辆序列切片输入至目标算法模型进行预测，输出目标尾灯行为的识别结果。本发明适用于自动驾驶中辅助判断前车尾灯是否存在相关动态行为，以此来有效地降低交通安全隐患的发生，提高交通出行效率。
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公开(公告)号：CN114187652A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111305726.2
申请日：2021-11-05
申请人： 多伦科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种头部姿态检测方法及终端，经神经网络训练得到头部姿态欧拉角排序模型，基于模型得到的头部姿态欧拉角排序，对预设各类型头部姿态欧拉角的特征信息进行计算进而确定二维头部图片中的头部姿态。实现了头部姿态2D图片的标记，在不借用多个相机或者深度相机前提下，完成头部姿态的标记方法；采用对比学习的方法，在没有明确角度标签情况下，完成头部姿态的评估；另外，本发明还采用基准图片的设置方法，针对不同车型能够任意实现角度的判别。本发明解决了现有技术中人体头部姿态识别方法的识别要求高、识别角度小、识别精度低的问题。本发明在环境适应性以及角度范围都有极大的优势。
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公开(公告)号：CN114170431A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111310872.4
申请日：2021-11-05
申请人： 多伦科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于边缘特征的复杂场景车架号识别方法及设备，包括：对采集到的车架号图片进行边缘特征提取得到边缘特征图，及进行颜色空间转换得到HSV颜色空间的图片；将所得边缘特征图和HSV颜色空间的图片组合得到组合特征图并输入至ResNet神经网络进行特征提取，得到深度语义信息；将深度语义信息输入超分辨率神经网络训练，得到超分辨率图像，以通过训练来增加所述ResNet神经网络提取超分辨率特征的能力；将深度语义信息进行转换和压缩得到车架号的序列特征，并对所得车架号的序列特征进行分类以得到车架号的字符。本发明避免了人工识别工作量大的问题，减小了人工劳动强度；提高了图样采集的有效性，提高了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN110956868B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910864309.8
申请日：2019-09-12
申请人： 多伦科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种科目三考试车辆上安全员行为识别方法，步骤如下：接收开始考试指令信号；实时判断车辆内采集安全员图像数据的摄像头的初始位置是否发生变化；判断上述摄像头是否已恢复至初始位置；实时采集车辆副驾驶位安全员的图像数据、车辆内的声音数据及副驾驶位刹车的状态数据；对上述采集到的数据进行分析处理，根据处理结果判断安全员是否发出疑似作弊行为；根据考试车辆的状态数据来判断安全员是否发出作弊行为；锁定安全员发生作弊行为前后一段时间的视频数据；将判断发生作弊行为的结果及锁定的视频数据一并发送给考试监管平台。本发明解决了现有技术中无法对科目三考试车辆上安全员的作弊行为进行监控的问题。
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公开(公告)号：CN110956867B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910401078.7
申请日：2019-05-15
申请人： 多伦科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于大数据驾驶员行为分析的培训系统及培训方法，基于大数据驾驶员行为分析的培训系统包括驾驶员大数据采集模块、大数据预处理模块、大数据分析处理模块、驾校培训管理模块；基于大数据驾驶员行为分析的培训方法包括驾驶员大数据采集、大数据预处理、大数据分析处理和驾校培训管理指导几个步骤。本发明有助于改进与完善交通政策的制定以及驾驶考试科目的设计，提高驾驶员培训质量，对道路交通安全带来更高的保障。
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公开(公告)号：CN109120838A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811305678.5
申请日：2018-11-05
申请人： 多伦科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种车载摄像头，包括第一部件和第二部件，所述第一部件呈直线型设计，两端分别设有一个前置摄像头和第一后置摄像头；所述第二部件包括与第一后置摄像头在同一侧的第二后置摄像头；所述第一部件与第二部件呈交叉布置。通过本发明所述的车载摄像头，可以同时采集车内车外环境信息，还可以采集驾驶员面部信息，提高行车驾驶安全系数。
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公开(公告)号：CN108089579A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711323745.1
申请日：2017-12-13
申请人： 南京多伦科技股份有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种机器人智能自动驾驶系统，该自动驾驶系统包括互相连接的第一计算机单元和第二计算机单元，每个计算机单元都包括对应的处理器和存储器，该自动驾驶系统还包括与第一计算机单元相连接的传感单元，与第二计算机单元相连接的外围设备单元，以及与第一、第二计算机单元相连的控制单元。本发明系统通过使用多个计算机单元对数据进行处理，单个计算机单元处理相对应单元的数据，有效地降低了装置的运行功耗，提高了运行效率。
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公开(公告)号：CN118243006A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410454820.1
申请日：2024-04-16
申请人： 多伦科技股份有限公司
摘要： 本申请实施例提供了一种车辆轮胎花纹深度的自动测量系统及方法，其中，系统包括运动控制器，与六轴机械臂电连接，配置为控制所述六轴机械臂的运动轨迹和运动状态；六轴机械臂，配置为在所述运动控制器的控制下沿滑轨进行滑动并带动2D高清摄像头和3D深度相机根据指令进行移动；2D高清摄像头和3D深度相机，安装在六轴机械臂的首端，配置为采集图像数据。解决了相关技术中轮胎花纹深度的测量耗费大量时间，浪费人力物力的问题。
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公开(公告)号：CN117973796A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410209861.4
申请日：2024-02-26
申请人： 多伦科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/20 , G06Q50/40 , G06F18/241
摘要： 本发明公开了基于机器学习与线性规划的驾校车辆调配方法、电子设备和计算机可读存储介质，主要包括：获取天气信息、驾校学员基本信息；对天气信息和驾校学员基本信息进行数据预处理；制作训练数据；训练基于多层感知机的学员签到预测模型，得到目标学员签到预测模型；基于目标学员签到预测模型预测未来指定天数科目二和科目三学员的数量；建立并求解线性规划模型，以得到车辆分配最优方案，即分配给科目二的训练车和科目三的训练车的总和最小。本发明能实现合理调配驾校车辆资源，在满足学员学习要求的前提下最优化车辆资源的配置。
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公开(公告)号：CN117877334A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410068255.5
申请日：2024-01-17
申请人： 多伦科技股份有限公司
IPC分类号： G09B7/00 , G06F16/335 , G06F16/35 , H04L67/55 , G06Q50/20
摘要： 本发明公开一种基于大数据人工智能的驾驶员理论培训方法，其包括：获取学员的三类信息，所述信息包括基本信息、行为信息和做题信息；将理论考试的题目按内容进行分类；统计各个学员对各个类别题目的掌握程度；制作训练数据；创建基于多层感知机的驾驶员理论考试培训模型；通过训练数据训练所述模型，得到目标驾驶员理论考试培训模型；基于目标驾驶员理论考试培训模型，计算学员做题库内所有题目的预测得分，并按预测得分的顺序依次向学员推送题目。通过本发明能根据学员的做题情况个性化为学员推荐驾驶理论考试题目，做到千人千面、因材施教，使学员能高效率掌握驾驶理论知识。
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