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公开(公告)号:CN105469485A
公开(公告)日:2016-04-06
申请号:CN201510820459.0
申请日:2015-11-24
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
CPC classification number: G07C9/00119 , G06M1/272
Abstract: 本发明公开了一种基于光敏传感器阵列的公交车客流量统计系统,包括光敏传感器阵列、单片机、GPS定位器和GPRS模块,其中:光敏传感器阵列由多个光敏传感器单体构成,光敏传感器单体根据表面光线是否被遮挡发出不同电位信号,并将电位信号发送到单片机;单片机,根据光敏传感器单体发送的电位信号判断有无乘客上下车,分别统计上下车乘客数量的客流信息,并通过GPRS模块将客流信息发送到系统后台;GPS定位器,提供公交站点定位与路径信息,并通过GPRS模块将公交站点定位与路径信息发送到系统后台。本发明利用光敏传感器组成的阵列对其表面的光线的检测实现公交车上下车人数数量统计的功能,提高了公交客流量统计的精准度与鲁棒性。
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公开(公告)号:CN103714604B
公开(公告)日:2016-03-30
申请号:CN201310731619.5
申请日:2013-12-26
Applicant: 苏州清研微视电子科技有限公司 , 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于超声波传感器的公交车客流统计系统,其特征在于所述系统包括超声波传感器模块、数据处理模块和GPS定位模块,所述超声波传感器模块,用于探测公交车进门和出门处物体的数据信号,并将采集到的数据信号传输给数据处理模块;所述GPS定位模块用于实时获取公交车的位置信息,并将公交车的位置信息发送给数据处理模块;所述数据处理模块根据超声波传感器模块提供的数据信号进行处理分析,获取公交车在指定时间、指定位置进出公交车的上下车人数。该系统采用超声波传感器的原理来实现客流数据的采集,提高客流数据统计的精确性和鲁棒性,为公交车的运营分析理念、客流规划、调度、管理技术提供切实可行的解决方案。
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公开(公告)号:CN105292085A
公开(公告)日:2016-02-03
申请号:CN201510726044.7
申请日:2015-11-02
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
CPC classification number: B60T7/22 , G01S17/936
Abstract: 本发明公开了一种基于红外激光辅助的车辆前向避撞系统,包括红外激光器、摄像头、DSP数据处理器、控制器、预警器和减速执行机构;所述红外激光器和摄像头分别连接到DSP数据处理器,DSP数据处理器连接到控制器,所述预警器、减速执行机构分别连接到控制器。本发明提出的种基于红外激光辅助的车辆前向避撞系统,能够通过摄像头与激光器配合实现目标车辆检测与两车实时距离计算的功能,在危险状况下,通过执行机构控制车辆减速,达到前向避撞的目的,解决了目前采用较多的基于毫米波雷达或单纯摄像头技术存在的车辆检测识别功能缺失或两车距离检测精度不高等问题,提升了系统在实际道路环境下的实时性、鲁棒性与精确性。
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公开(公告)号:CN104574817A
公开(公告)日:2015-04-29
申请号:CN201410816357.7
申请日:2014-12-25
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
Inventor: 张伟
CPC classification number: G08B21/06 , G06K9/00845
Abstract: 本发明公开了一种适用于智能手机的基于机器视觉疲劳驾驶预警系统,包括智能手机,通过摄像头采集驾驶员面部信息,通过传感器信息采集模块采集当前车辆的速度信息,加速度信息和重力加速度信息;疲劳检测模块,通过结合眼睛动作状态的检测和驾驶员头部姿态变化的检测判断驾驶人的疲劳状态;驾驶员行为分析模块,对用户驾驶状态信息进行综合建模,与统计分析法模型进行对比,辅助判断驾驶员当前行为状态;预警模块,用于对疲劳检测结果与驾驶行为分析结果进行综合对比,通过语音提醒进行疲劳报警。通过对驾驶行为自动分析,形成数据分析库,结合手机加速度传感器判断出驾驶员危险驾驶行为。
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公开(公告)号:CN104537798A
公开(公告)日:2015-04-22
申请号:CN201410801983.9
申请日:2014-12-22
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: G08B21/00
CPC classification number: G08B21/02
Abstract: 本发明公开了一种防吸烟、醉酒和通话的安全驾驶预警系统,包括烟雾探测装置,用于探测环境中的烟雾;酒精浓度检测器,用于检测环境中的酒精浓度;手机信号检测器,用于检测环境中的手机信号;信息处理模块,用于对采集到的烟雾、酒精浓度和手机信号进行处理分析,根据所设置的参数阈值判别驾驶员是否存在违规驾驶行为;GPRS模块,用于将违规驾驶行为信息传送至数据中心;预警模块,用于当驾驶员出现违规驾驶行为时,以语音方式对驾驶员进行提示,实现预警。实时监测驾驶员是否属于酒驾,在汽车行驶过程中是否存在吸烟或接打电话的行为,若发现这些行为进行语音警示,并将这些可能的违规信息发送至服务平台,经过人工确认是否违规。
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公开(公告)号:CN104494601A
公开(公告)日:2015-04-08
申请号:CN201410786443.8
申请日:2014-12-18
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: B60W40/09
CPC classification number: B60W40/09 , B60W50/045 , B60W2050/048 , B60W2540/00
Abstract: 本发明公开了一种基于OBD的驾驶行为分析及驾驶辅助系统,通过OBD诊断座获取车辆行驶数据及故障信息,并加上GPS和加速度传感器,全面监控车辆,将这些数据通过GPRS/3G/4G的方式传送至数据中心,中心把数据进行分类总结后进行相关处理,并将相关信息,包含车辆常规数据流、故障信息、驾驶行为分析和其它警示信息用网页形式或移动通信的方式反馈给汽车用户,来为驾驶员提供辅助,使其安全驾驶、经济驾驶、环保驾驶。
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公开(公告)号:CN104464055A
公开(公告)日:2015-03-25
申请号:CN201410750911.6
申请日:2014-12-10
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明公开了一种PSD线阵与超声波线阵融合的客流量统计系统,包括超声波传感器模块、数据处理模块、GPRS模块、数据存储模块、PSD线阵模块和客流管理平台。该PSD线阵与超声波线阵融合的客流量统计系统不易受环境因素的影响,不需视频识别和复杂的软件算法,不仅可进行高密度客流的精确计数,而且也能识别客流方向。本发明可提高系统的精确性、鲁棒性和可靠性,并增加数据无线传送、数据分析及后台管理等功能。
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公开(公告)号:CN103824420A
公开(公告)日:2014-05-28
申请号:CN201310731569.0
申请日:2013-12-26
Applicant: 苏州清研微视电子科技有限公司 , 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: G08B21/06
Abstract: 本发明公开了一种基于心率变异性非接触测量的疲劳驾驶识别系统,包括图像采集装置、图像处理装置和报警装置,其特征在于所述图像采集装置用于实时获取驾驶人面部图像,并将采集的驾驶人图像传输给图像处理装置;所述图像处理装置用于根据驾驶人图像获取驾驶人的心率变异性,并根据驾驶人的心率变异性获取驾驶人的驾驶疲劳状态;所述报警装置用于当图像处理装置判定驾驶人处于驾驶疲劳状态时进行报警提示。该系统实现了非接触式监测识别,进一步提高了疲劳驾驶判别的准确性和实时性。
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公开(公告)号:CN103714659A
公开(公告)日:2014-04-09
申请号:CN201310731288.5
申请日:2013-12-26
Applicant: 苏州清研微视电子科技有限公司 , 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
Abstract: 本发明公开了一种基于双光谱融合的疲劳驾驶识别系统,包括双光谱图像采集装置、图像融合装置和疲劳辨识装置,其特征在于所述双光谱图像采集装置包括光源、半反半透镜、黑白图像传感器模块和彩色图像传感器模块,其中光源、半反半透镜和彩色图像传感器模块组成彩色图像成像系统,而光源、半反半透镜和黑白图像传感器模块组成黑白图像成像系统;所述图像融合装置分别与黑白图像传感器模块和彩色图像传感器模块连接,获取黑白图像传感器模块采集的黑白图像和彩色图像传感器模块采集的彩色图像,将彩色图像和黑白图像融合成进行辨识的驾驶员图像;所述疲劳辨识装置用于对融合后的驾驶员图像进行图像分析,通过特征点定位,确定驾驶员的眼睛区域,进行疲劳状态判断,并根据判断的结果进行提示或者预警。该系统通过对高质量人脸图像中眼睛的定位,极大的提高疲劳驾驶判断的有效性和准确性。
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公开(公告)号:CN108196535B
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN201711317899.X
申请日:2017-12-12
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于增强学习和多传感器融合的自动驾驶系统,包括:感知系统、控制系统和执行系统。感知系统通过深度学习网络,高效处理激光雷达、摄像头及GPS导航仪实现实时识别行车周围车辆、行人、车道线、交通标志及信号灯的识别及理解,通过增强学习技术将激光雷达与全景影像匹配融合,形成实时三维街景地图,及可行驶区域的判断,结合GPS导航器实现实时导航,控制系统采用增强学习网络处理感知系统收集的信息,对周围车辆的人、车物进行预测,根据车身状态数据,并与驾驶员动作的记录进行配对,做出当下最优的行动选择,通过执行系统完成执行动作。本发明对激光雷达数据和视频进行融合,进行可行驶区域识别和目的路径最优规划。
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