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公开(公告)号：CN111915965A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010629684.7
申请日：2020-07-02
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种机动车驾驶人实际道路考试智能系统，该系统包括：视频采集端、数据采集端、视频存储服务器、数据存储服务器、机器评分模块、远程人工评分模块、综合评分模块和输出模块。本发明的目的在于提供一种机动车驾驶人实际道路考试智能系统，通过视频采集端和数据采集端获取考生的动作图像、路况图像、GPS信息以及车况信息，进而对考生实际道路考试进行评分，该系统有助于提高实际道路考试的科学性、客观性、公正性、透明化和自动化水平，同时，也减轻了考官的劳动强度，提高了实际道路考试的工作效率。
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公开(公告)号：CN111873902A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010629685.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于汽车的智能驾驶避障系统，该系统包括：环境数据采集模块、环境数据处理模块、障碍物识别模块和提醒模块；环境数据采集模块对汽车周围环境图像数据进行采集，并将采集到的周围环境图像数据转发至环境数据处理模块；环境数据处理模块对接收到的环境图像数据处理，得到处理后的环境图像数据；障碍物识别模块根据处理后的环境图像数据，对汽车周围环境的障碍物进行识别；提醒模块接收障碍物识别模块的识别结果，并在识别结果显示汽车周围环境存在障碍物时，发出预警信息。该系统通过采集汽车周围环境图像数据，进而对汽车周围障碍物进行识别，并通过提醒模块提醒司机，以使司机可以及时采取避障措施，避免酿成事故。
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公开(公告)号：CN111626354B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010457853.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G06F18/2321 , G06F17/16 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种应用于车联网中的基于任务依赖性的聚类方法，包括步骤如下：构建车联网络中的任务到达模型以及有向无环图任务处理模型；对任务到达模型中各车辆产生的任务集的样本与任务到达模型中各车辆的特征进行相关性学习；将来自源任务的相关特征加入到目标任务的集群中；对不同的任务集进行聚类处理。本发明的方法能够提高车辆网中任务处理的效率，从而使在车载异构网络的环境下，处理时延及能耗能够得到降低。
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公开(公告)号：CN111881765A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010629712.5
申请日：2020-07-02
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于图像识别技术的安全驾驶辅助系统，其包括摄像模块、识别模块、提示模块；所述摄像模块用于获取包含司机的脸部的待检测图像，并传输到识别模块；所述识别模块用于根据所述待检测图像识别司机是否出现疲劳驾驶的症状，若检测到司机出现疲劳驾驶的症状，则所述识别模块向所述提示模块发送启动信号；所述提示模块用于接收所述启动信号，通过预设的提示方式对司机进行预警提示。本发明通过获取司机的脸部图像来判断司机是否处于疲劳驾驶状态，并在检测到司机处于疲劳驾驶状态时对司机进行预警提示，可以有效地避免车祸的发生。
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公开(公告)号：CN111873905A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010715834.6
申请日：2020-07-22
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: B60Q9/00 , B60R16/023
Abstract: 本发明公开了一种驾驶环境安全预警系统，该系统包括：车内环境采集模块、车外环境采集模块、驾驶环境分析模块和预警模块；所述车内环境采集模块，用于实时采集驾驶舱内的第一环境数据；所述车外环境采集模块，用于实时采集汽车周围的第二环境数据；所述驾驶环境分析模块，用于根据所述第一环境数据和第二环境数据，分析当前驾驶环境是否安全，并在分析结果显示驾驶环境不安全时，驱动所述报警模块发出报警信息。该系统通过采集车内外环境数据，分析驾驶员是否存在危险驾驶的风险，并在存在危险驾驶风险时通过报警模块报警，以提醒驾驶员进行安全驾驶，避免酿成交通事故。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111717196A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010595569.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于视觉分析的驾驶安全辅助装置，包括：依次连接的视觉传感器单元、图像分析单元、处理单元和警报单元；其中视觉传感器单元设置在车辆正前方，用于采集车辆前方的道路图像信息；图像分析单元，用于根据道路图像信息计算车辆与前方车辆之间的距离；处理单元，用于根据与前方车辆之间的距离变化量计算相对速度，并根据相对速度和当前车辆与前方车辆之间的距离计算潜在碰撞时间，当潜在碰撞时间小于设定的阈值时，控制警报单元发出警报信息。本申请有助于弥补驾驶员注意力不集中或者经验不足等缺陷，对潜在的碰撞危险进行自适应提醒，提高了车辆驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN111694031A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010595008.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 多伦科技股份有限公司
IPC: G01S19/41 , G06K9/00 , G08G1/0968 , G08G1/16
Abstract: 本发明提供一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，包括：差分定位模块，用于接收卫星定位信号和基准站发送的差分修正数据，采用差分定位算法获取车辆的定位信息。摄像头模块，设置在车辆前方，用于获取车辆前方的道路图像信息；毫米波雷达模块，毫米波雷达模块设置在车辆的外边缘，用于感知车辆周边的障碍物存在情况；激光雷达模块，激光雷达模块设置于车辆前方，用于感知车辆前方的障碍物以及道路可行驶区域；中央控制模块，用于根据车辆的定位信息、车辆周边的障碍物感知信息、道路图像信息和预设地图信息，确定车辆的行驶路径，并控制车辆根据行驶路径行驶。本发明有助于提高无人驾驶车辆的控制准确度。
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公开(公告)号：CN111626354A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010457853.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于车联网中的基于任务依赖性的聚类方法，包括步骤如下：构建车联网络中的任务到达模型以及有向无环图任务处理模型；对任务到达模型中各车辆产生的任务集的样本与任务到达模型中各车辆的特征进行相关性学习；将来自源任务的相关特征加入到目标任务的集群中；对不同的任务集进行聚类处理。本发明的方法能够提高车辆网中任务处理的效率，从而使在车载异构网络的环境下，处理时延及能耗能够得到降低。
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公开(公告)号：CN111626199A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010458362.0
申请日：2020-05-27
Applicant: 多伦科技股份有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大型多人车厢场景的异常行为分析方法，包括步骤如下：利用人体姿态估计算法对车厢内监控视频进行数据提取，得到单人或多人空间骨架节点序列；训练单人行为识别网络，该网络对输入的单人空间骨架节点序列进行识别，判断该人是否存在跌倒的异常行为；训练多人行为识别网络，该网络通过对输入的多人空间骨架节点序列进行识别，进而判断是否存在异常行为；4）对多人行为识别网络的输出结果进行信息融合以对多人行为做进一步判断，根据单人和多人行为识别结果。本发明有效的解决了以卷积神经网络和循环神经网络等模型为代表的深度学习方法不能将视频中的空间和时序信息有效结合起来的问题，提高了异常行为识别的准确度。
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公开(公告)号：CN111625360B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010455826.2
申请日：2020-05-26
Applicant: 多伦科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于平面分离的车辆大数据边缘计算卸载方法，包括步骤如下：利用边缘节点之间的D2D链路来交换共享每个边缘访问点状态的控制数据，以估计每个边缘访问点处理队列中每个任务所受的延迟，并判断边缘节点是否卸载数据到边缘访问点；将每个边缘访问点中等待时间的控制平面数据用作数据平面的输入，对每个边缘节点设备使用双深度Q学习来最大化其控制策略的长期效用，联盟学习迭代地选择随机的车联网设备组，以估计最佳卸载执行部分；根据上述最佳卸载执行部分，被选择的边缘节点和边缘访问点进行数据计算及通信返回。本发明通过将控制平面和数据平面分离，将计算任务部分卸载到两个平面进行计算执行，以降低执行时间优势。
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