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公开(公告)号：CN106671991A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611254098.9
申请日：2016-12-30
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
CPC classification number: B60W50/14 , B60Q9/00 , B60W40/00 , B60W2050/0043 , B60W2050/143
Abstract: 本发明公开了一种基于多线索视觉特征融合的车道偏离预警方法，包括：将采集的图像转换成灰度图，至少提取第一视觉特征和第二视觉特征；对提取到的多个特征进行融合得到检查结果；通过跟踪系统提取稳定的角点，并对角点特征点进行匹配跟踪，得到跟踪结果；将跟踪结果与检测结果进行融合，得到最终检查结果，识别车道线；计算车在车道中的位置P，判断车是否发生偏移,当P‑L 0时，车发生右偏转，其中L为左边车道线位置，R为右边车道线位置；当判断车辆发生偏转时进行报警。通过多线索特征的融合，可以增强检测目标的鲁棒性，能够更加准确的描述车辆偏离车道线的过程，在车辆偏离时的报警更加准确。
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公开(公告)号：CN103824037B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201310731310.6
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: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种车用防跟踪报警装置，包括图像采集模块、图像处理模块、GPS定位模块、控制模块、报警提示模块和监控显示模块，所述GPS定位模块用于获取自身车辆的位置信息，并将车辆位置信息发送给控制模块；所述控制模块根据自身车辆位置信息、相关车辆的车牌号、采集到相关车辆的时刻信息，获得相关车辆的跟踪里程数和相关车辆的跟踪时间；当相关车辆的跟踪里程数或者相关车辆的跟踪时间超过阈值时，向报警提示模块发送提示指令；所述监控显示模块根据控制模块的指令向用户显示相关车辆的车牌号、跟踪路径和跟踪时间信息；所述报警提示模块用于根据控制模块的指令向用户发送提示或者进行报警。
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公开(公告)号：CN103714660B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310731567.1
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图像处理融合心率特征与表情特征疲劳驾驶判别的系统，包括信息采集装置、信息处理装置和预警装置，其特征在于所述信息采集装置用于采集驾驶人面部图像序列，并提供给信息处理装置；所述信息处理装置用于对采集到的驾驶人面部图像序列进行处理分析，得到驾驶员的表情特征信息及心率特征信息，并将表情特征和心率特征进行信息融合，用以判别驾驶员是否处于疲劳状态；预警装置，用于当驾驶员出现疲劳驾驶时，根据预警策略和疲劳等级向预警提示器发送指令，向驾驶员提示预警。该系统通过图像处理的方法将心率特征和表情特征结合起来，实现疲劳驾驶判别的算法及车载装置，提高了疲劳驾驶判别系统的精确度、鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN103839046B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201310731617.6
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: 本发明公开了一种驾驶人注意力自动识别系统，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通过驾驶人图像获取驾驶人相对姿态角，根据驾驶人注意力判别模型分析判断驾驶人注意力状态；所述报警装置用于当图像处理装置判定驾驶人处于注意力不集中状态时进行报警提示。该系统根据驾驶人注意力状态来判断人的疲劳状态，有助于构建实时、精确的疲劳预警系统。
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公开(公告)号：CN103824420B
公开(公告)日：2016-12-07
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103714698B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201310731444.8
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: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于距离图像的公交车辆客流量统计系统，包括图像采集装置、图像处理装置、定位服务装置、数据传输装置和远程数据管理装置，其特征在于所述图像采集装置设置在每辆公交车前门和后门处，至少包括1个距离图像传感器和2个红外摄像头，用于实时获取上下公交车辆的乘客距离图像，并将采集的乘客距离图像传输给图像处理装置；所述位置定位装置用户获取公交车辆的实时位置信息，并将实时位置信息发送给图像处理装置；所述图像处理装置用于根据乘客距离图像获取公交车辆实时的客流量数据，并将公交车辆实时的客流量数据和公交车辆实时位置信息通过数据传输模块传输给远程数据管理装置；所述远程数据管理装置用于接收公交车辆发送的客流量数据信息，按不同需求生成统计信息。该系统应用在公共交通方面，提高公共交通的运营管理的效率。
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公开(公告)号：CN105424711A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510877816.7
申请日：2015-12-04
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
CPC classification number: G01N21/88 , G06T7/0004 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明公开了种机车螺丝松动自动检测设备及方法，检测设备包括摄像头、DSP处理器、声音预警器、GPRS天线、SD储存卡。设备造型在传统手电筒基础上进行改良，摄像头安装于手电筒灯座位置，不影响手电筒光源正常照射，DSP处理器、声音预警器、GPRS天线、SD储存卡位于手电筒内部。本发明通过本地检测和网络后台联动，利用图像识别算法实现螺丝防松动标线的状态识别，从而判断螺丝是否松动，配合对每个螺丝对应的数字编号的识别，通过信息传输可以使后台管理人员直观清晰地了解每颗螺丝的松动状态，解决目前机车螺丝松动检测基本依靠人工经验完成的传统方法存在的不可靠性高、漏检误检风险高等问题，提高机车螺丝松动检测的科学性和智能化。
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公开(公告)号：CN104485002A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410759858.6
申请日：2014-12-12
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江)
Abstract: 本发明公开了一种基于PSD的交通流检测系统，利用安装在公路上端支架上的PSD测距模块进行测距，根据系统检测出PSD所测距离的变化曲线判断出交通流量，距离变短时则视为有车辆通过，且根据距离变化大小确定车辆类型，通过车辆通过前后PSD测距模块的时间差判别车辆方向并计算出车速，最后把所测的交通流、车辆类型、车流方向及车辆速度无线传送至交通流管理平台。该交通流检测系统装配简单，易于操作，具有很高的推广应用价值和广阔的市场前景。
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公开(公告)号：CN104470161A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201510007655.6
申请日：2015-01-08
Applicant: 清华大学苏州汽车研究院(吴江) , 苏州华业汽车科技发展有限公司
IPC: H05B37/02
CPC classification number: Y02B20/48
Abstract: 本发明公开了一种基于目标识别的智能路灯控制系统，包括：光敏传感器，用于检测区域内光线强度；设有补光模块的摄像头，用于在光线强度低于预设值时采集图像信息；信息处理模块，对采集的图像信息进行处理与识别，并向电源控制器发送控制指令；路灯控制模块，用于开启或关闭路灯电源。主要针对小区及人、车流量相对较少的城市干道进行设计采用基于动目标识别与光敏传感器信号融合的开启触发技术，可以极大限度地节约电能，延长灯具使用寿命。
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公开(公告)号：CN103839046A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310731617.6
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: 本发明公开了一种驾驶人注意力自动识别系统，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通过驾驶人图像获取驾驶人相对姿态角，根据驾驶人注意力判别模型分析判断驾驶人注意力状态；所述报警装置用于当图像处理装置判定驾驶人处于注意力不集中状态时进行报警提示。该系统根据驾驶人注意力状态来判断人的疲劳状态，有助于构建实时、精确的疲劳预警系统。
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