公开(公告)号：CN113548056A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202010303068.2

申请日：2020-04-17

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 方淼 ,  刘悦 ,  吕卓澄 ,  吴桐 ,  王轶瑶

IPC: B60W40/08 ,  B60W40/02 ,  B60W50/00 ,  B60W50/14

Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的汽车安全辅助驾驶系统，属计算机视觉和辅助驾驶技术领域。该系统包括：司机困意检测模块、行人检测模块、交通标志检测模块和语音提示模块；通过前、后置摄像头和单片机或电脑，采集汽车行驶过程中所需的图片信息，将信息输入到各模块中，对信息进行分类、检测、识别，然后将信息传递给语音提示模块实时的播报预警信息。提醒司机及时做出规范的操作，提高司机、特别是大货车司机、公交车司机的驾驶安全系数。

公开(公告)号：CN112949668A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN201911255795.X

申请日：2019-12-10

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 刘悦 ,  方淼 ,  吕卓澄 ,  张朝军 ,  王轶瑶 ,  何皓琦 ,  吴桐 ,  张开元

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开的基于深度学习的垃圾检测系统，包括垃圾分类模块、垃圾检测模块和网页实现模块，所述垃圾分类模块包括构造数据集和构建网络，所述垃圾检测模块包括构造数据集和构建网络，所述垃圾分类模块和垃圾检测相关联，所述垃圾分类模块数据传输至网页实现模块。本发明所述的基于深度学习的垃圾检测系统，垃圾进行分类时采用的是DenseNet神经网络模型；在检测垃圾时使用了yolo算法最新的yolov3神经网络模型，整个模型中没有池化层和全连接层，通过卷积核的步长来改变张量的尺寸；将深度神经网络模型训练完成之后放入了网页当中，用户只需进入该网页后，按照提示进行相关操作，便可以及时地获取输入的图像的垃圾检测、分类结果。

公开(公告)号：CN211643408U

公开(公告)日：2020-10-09

申请号：CN201922233645.0

申请日：2019-12-13

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 刘悦 ,  方淼 ,  何皓琦 ,  王轶瑶 ,  吕卓澄 ,  吴桐 ,  张朝军 ,  张开元

IPC: B65F1/14 ,  B65F1/00 ,  B65F1/16

Abstract: 本实用新型的涉及生活垃圾处理技术，具体涉及一种垃圾分类垃圾桶，该垃圾桶壳体顶部投入口两边分别设有一连接板，壳体两侧分别设置有侧槽，壳体正面中部设有一播放宣传视频的显示器，壳体后面一侧通过合页活动安装有后盖板，壳体底部前端通过第三安装轴将第三连杆活动安装在连接座之间，所述的连接板之间通过固定销活动安装有顶部盖板。该垃圾桶下部通过脚踏板带动第三连杆内侧向下移动，从而带动第二连杆内侧向下移动，最终带动第一连杆下移，使顶部盖板外侧抬升，便于投放垃圾，壳体正面的显示器上播放宣传视频及垃圾种类的提示，便于使用者分类投放垃圾，壳体侧面通过连接条相互连接，便于多个垃圾桶并排放置进行垃圾分类。