一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法

    公开(公告)号:CN109902562A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910039704.2

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法,包括步骤:获取驾驶员驾驶视频后,利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点,同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征,进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式,通过姿态检测模型获取相应的奖励,并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数,直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为,利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性,增强了安全预警的可靠性。

    一种基于V2X通信的室外智慧停车系统

    公开(公告)号:CN108230734A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201810027685.7

    申请日:2018-01-11

    CPC classification number: G08G1/144 G08G1/0968 G08G1/096883 G08G1/148

    Abstract: 本发明为一种基于V2X通信的室外智慧停车系统。该系统主要由车辆车载终端、停车场V2X路侧设备、停车场云平台三部分组成。车辆车载终端,负责建立与停车场V2X路侧设备和云平台通信,实现获取停车场局部地图以及车位信息、申请停车位与停车导航等功能;停车场V2X路侧设备实现基于车辆高精度定位与V2X通信方式的停车场车位状态监控,管理停车场车位。停车场云平台负责采集和发布停车场车位状态信息、管理停车场局部地图、管理停车费用支付等功能,为车载终端的智慧停车应用提供车位状态和地图等基本信息。本发明为停车场车位管理提供低成本、高效的信息服务,为停车、找车提供更加便捷的服务。

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