基于卷积神经网络的图片自学习交通信号控制方法

    公开(公告)号:CN109410608A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201811316092.9

    申请日:2018-11-07

    Inventor: 朱国华 王婉秋

    CPC classification number: G08G1/08 G08G1/0145 G08G1/04

    Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的图片自学习交通信号控制方法,对不同相位关键车流车辆排队长度的图片进行分类,建立图片数据集,以及不同相位关键车流车辆排队长度的类别图片与相应的绿灯显示时间的关系库;以所述关系库为基础,得到当前周期中当前相位绿灯显示时间,通过图片处理装置和信号控制器实现实时信号控制。本发明基于图片自学习的交通信号控制方法,不需要交通流检测器检测的精确交通流量,而是通过获取不同周期不同相位的排队车辆图片,进而得出绿灯显示时间,对道路交通进行实时控制。

    基于视频和手环的驾驶疲劳监测及报警装置及其运行方法

    公开(公告)号:CN110648501A

    公开(公告)日:2020-01-03

    申请号:CN201910915101.4

    申请日:2019-09-26

    Abstract: 本发明公开了基于视频和手环的驾驶疲劳监测及报警装置及其运行方法,包括摄像头、手环和综合监测及报警设备主体;摄像头用于采集驾驶员面部的视频数据;手环用于采集驾驶员的心电信号ECG或者脉搏波信号PPG;综合监测及报警设备主体包括供电模块、存储模块、通信模块、处理模块、报警模块和输入输出口,并支持GPS定位;处理模块将心电信号ECG或者脉搏波信号PPG和视频数据进行处理,生成综合疲劳指数F,然后根据所述综合疲劳指数F,通过报警模块发出疲劳报警,并将所述综合疲劳指数F和报警记录通过所述通信模块发送给云监控中心平台。本发明提高疲劳监测及预警的准确性,对保障驾驶员的身心健康,降低交通事故具有更好的效果。

    基于卷积神经网络的图片自学习交通信号控制方法

    公开(公告)号:CN109410608B

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN201811316092.9

    申请日:2018-11-07

    Inventor: 朱国华 王婉秋

    Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的图片自学习交通信号控制方法,对不同相位关键车流车辆排队长度的图片进行分类,建立图片数据集,以及不同相位关键车流车辆排队长度的类别图片与相应的绿灯显示时间的关系库;以所述关系库为基础,得到当前周期中当前相位绿灯显示时间,通过图片处理装置和信号控制器实现实时信号控制。本发明基于图片自学习的交通信号控制方法,不需要交通流检测器检测的精确交通流量,而是通过获取不同周期不同相位的排队车辆图片,进而得出绿灯显示时间,对道路交通进行实时控制。

    车路协同交通标志牌
    6.
    实用新型

    公开(公告)号:CN210488782U

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201921513845.5

    申请日:2019-09-11

    Inventor: 朱国华 张弛

    Abstract: 本实用新型公开了一种车路协同交通标志牌,包括通信模块、定位模块、采集模块、蓄电池、控制模块、二维码标签、太阳能电池板、保护盒、电源线信号线、底座、立杆、横杆和标志牌,所述通信模块、所述定位模块和所述采集模块均安装在横杆上,所述太阳能电池板安装在立杆的顶端,所述蓄电池和所述控制模块均安装在保护盒内部,所述保护盒安装在所述横杆上,所述二维码标签固定在所述立杆上,本实用新型通过对现有道路标志牌的改进,增加电源模块、交通采集模块、控制模块以及通讯模块,实现交通标志牌采集的道路信息与智能网联车辆信息以及交通管理中心交互,为加强智能网联车辆的普及,提高交通管理,降低交通事故具有十分重要的意义。

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