一种基于动态候选时间序列的端云协同疲劳驾驶检测方法

    公开(公告)号:CN117115787A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311164658.1

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本发明适用于计算机视觉检测技术领域,提供了一种基于动态候选时间序列的端云协同疲劳驾驶检测方法,所述方法包括以下步骤:获取人像图像帧数据;根据位置估计模型对人像图像帧数据进行分析得到待检测图像;将待检测图像按照动态候选序列进行存储;根据疲劳分神检测模型对待检测图像处理得到检测结果;将检测结果上传至云端。本发明基于端云协同的方法,使疲劳驾驶行为可以在低算力端侧设备上进行实时检测,使用多任务模型减少对计算资源的占用,采用端云协同计算框架,降低端侧识别结果的误检率,最终可以在算力受限的情况,实时准确地检测疲劳驾驶行为。

    基于音视协同识别的井下运转设备高危区域入侵预警方法

    公开(公告)号:CN116597587A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310631066.X

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域,具体公开了基于音视协同识别的井下运转设备高危区域入侵预警方法。本发明通过检测摄像头获取煤矿井下的音视频数据;将音视频数据进行解复用和预处理;进行数据存储;对第二音频流进行声音识别,对第二视频流进行目标检测,进行音视频协同识别,判断是否存在人员入侵行为;在存在人员入侵行为时,生成报警信息,将报警信息上传至平台,并进行语音报警。能够通过声音识别和目标检测相结合的方式,利用声音来判断设备是否正在运转,利用目标检测判断是否有人员入侵,实现对煤矿井下运转设备高危区域的快速准确检测和预警,具有准确性高、响应速度快、操作简单的优点,可大幅提高煤矿生产的安全性和效率。

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