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公开(公告)号:CN114595712A
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202210024914.6
申请日:2022-01-11
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明涉及城市轨道交通安全技术领域,具体公开了一种基于深度神经网络的城轨邻域施工监测方法及系统,该监测方法通过在预设位置处采集固体传导的声音时域信号,并通过训练完成的第一深度神经网络对该声音时域信号进行判断,在存在钻探声时进一步判断该钻探声是否属于在该预设位置处的保护邻域内发出,若是则触发告警,而训练的第一深度神经网络对钻探声的识别准确率高达99.6%,综合后续的步骤,该方法能有效检测出城轨保护邻域存在违规施工的情形,并且还具有及时、全面、节省人力等益处。该监测系统通过设置声音感知判别模块、通讯模块和服务端,能实现上述方法的效果,除此之外,该系统易搭建、成本低,且便于融合在现有城轨管理系统中。
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公开(公告)号:CN115048978A
公开(公告)日:2022-09-13
申请号:CN202210449172.1
申请日:2022-04-27
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明涉及车内婴幼儿的安全检测技术领域,具体公开了一种基于多源信息融合的车内婴幼儿安全检测系统,包括感知层、传输层和应用层,感知层包括主控模块及连接主控模块的惯性传感器、麦克风阵列及双目摄像头;传输层包括连接主控模块的NB‑IoT无线通信模块;应用层包括后台服务器以及连接后台服务器的IoT云平台和移动终端,IoT云平台与NB‑IoT无线通信模块无线连接。本系统采用嵌入式的神经网络对婴幼儿哭声、车内婴幼儿形态进行检测和识别,对婴幼儿滞留车内的识别准确性高、识别速度快、工作效率高,可基本杜绝婴儿被困车内的情况发生,系统通过软硬件集成设计后,可大幅降低功耗,增长待机时间,同时能对车辆进行全方面监测、定位等,功能多样化。
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