基于多源信息融合的单位用车车载酒驾综合检测系统

    公开(公告)号:CN113370786A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110649485.7

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 本发明公开一种基于多源信息融合的单位用车车载酒驾综合检测系统,包括汽车启动与行驶过程中的身份验证与酒精检测,适用于公务车、旅游包车与运输车队等单位车辆。本发明包括主控模块、显示模块、通信模块、声光报警模块、人脸识别与酒精检测模块、酒精采集模块及定位模块,采用Facenet系统实现人脸识别身份验证;采用视觉检测通过已训练的Nin网络识别酒驾;采用多种酒精检测器联合检测,将三种传感器检测的数值与人脸图像识别的结果通过深度学习训练方法综合得出检测结果;车辆启动过程中进行酒精检测,根据检测结果控制车辆启停;在行驶过程中实时验证驾驶员身份与酒驾检测,根据结果控制车辆报警,并将相关信息上传上级管理部门与交警总队指挥中心。

    基于多源信息融合的单位用车车载酒驾综合检测系统

    公开(公告)号:CN113370786B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202110649485.7

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 本发明公开一种基于多源信息融合的单位用车车载酒驾综合检测系统,包括汽车启动与行驶过程中的身份验证与酒精检测,适用于公务车、旅游包车与运输车队等单位车辆。本发明包括主控模块、显示模块、通信模块、声光报警模块、人脸识别与酒精检测模块、酒精采集模块及定位模块,采用Facenet系统实现人脸识别身份验证;采用视觉检测通过已训练的Nin网络识别酒驾;采用多种酒精检测器联合检测,将三种传感器检测的数值与人脸图像识别的结果通过深度学习训练方法综合得出检测结果;车辆启动过程中进行酒精检测,根据检测结果控制车辆启停;在行驶过程中实时验证驾驶员身份与酒驾检测,根据结果控制车辆报警,并将相关信息上传上级管理部门与交警总队指挥中心。

    一种多传感器融合的车载酒驾检测装置

    公开(公告)号:CN215705676U

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202121297298.9

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 本实用新型公开一种多传感器融合的车载酒驾检测装置,包括安装在汽车内的吹气酒精检测模块、酒精辅助检测模块、通信模块、声光报警模块及定位模块;吹气酒精检测模块包括吹气管道、压力传感器、酒精传感器、处理器、显示屏、蓄电池及模数转换器。本实用新型采用压力传感器和酒精传感器进行联合检测,将酒精浓度检测与气体压力检测的数值分析结果逻辑联动来得出酒精检测的结果,根据检测结果和汽车钥匙启动联合控制发动机启动,有效防止酒后驾驶的发生;通过酒精辅助检测模块实时对各检测点酒精含量和红外距离检测,通过模糊算法得到拟合后最大酒精浓度辅助判断,提高了车内酒精检测精度,降低错判误判的可能性,为酒精检测主体模块提供保底。

    一种车联网环境下基于区块链的车辆盲区检测方法及应用系统

    公开(公告)号:CN115052266B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202210691745.1

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下基于区块链的车辆盲区检测方法及应用系统,该方法包括构建以最小时延为目标的函数,获取目标车辆基本信息和目标车辆视野盲区内其他交通参与者的基本信息,使用哈希运算和时间戳技术生成目标车辆基本信息和目标车辆视野盲区内其他交通参与者的基本信息的merkle树和时间戳,使用共识机制使目标车辆与智慧路灯之间达成共识,通过智能合约自动执行使用车联网技术将目标车辆视野盲区内其他交通参与者的基本信息发送给目标车辆;所述应用系统包括获取模块、储存模块、信息处理模块、区块链。本发明能够提高车辆变道、转弯等交通行为的驾驶安全性,并使用区块链的共识机制使信息交互双方可信任,使用区块链的智能合约提高系统响应效率。

    一种基于车辆停留信息的交通状态在线学习和查询方法

    公开(公告)号:CN117636646A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311636578.1

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于车辆停留信息的交通状态在线学习和查询方法,包括如下步骤:1)停留点数据规划;2)停留点的初步、个体、停留属性划分;3)停留点的拥堵停留属性划分和状态分析;4)用户查询。这种方法运用大数据处理技术的优势,通过在线方式对车辆停留信息进行细分和深度学习,并快速呈现用户对路网交通状态和单车停留信息的查询需求,不仅能保证信息提取的精度和速度,还能够很好的满足用户查询的实时性要求,同时也提升了用户体验和交通系统的整体效率。

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