一种基于车辆通行轨迹的疲劳驾驶分析方法

    公开(公告)号:CN109523787B

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN201811459478.5

    申请日:2018-11-30

    Abstract: 一种基于车辆通行轨迹的疲劳驾驶分析方法,其取得数据不依靠车辆本身安装的车载设备,能够保证数据的客观性,且可以实时采集数据,并且主动发出警报,协助执法人员进行执法行动。其包括:S1:以头卡口Ks为起点获取计算开始前的所有被分析车辆途径的卡口;S2:计算头卡口Ks为起点的相邻卡口之间的过车时间差、导航距离;S3:选取一个检测路段,检测路段最后一个卡口记作尾卡口Ke;S4:从头卡口Ks开始到尾卡口Ke为止,计算相邻卡口之间的平均通行速度;S5:根据道路类型,速度阈值,判断有疲劳驾驶嫌疑的嫌疑车辆;S6:抽取所有卡口拍摄的嫌疑车辆的图片;S7:确认驾驶人信息;S8:如果不存在更换驾驶人的现象,则判断为疲劳驾驶车辆。

    一种基于深度学习算法的高速公路限速限流方法

    公开(公告)号:CN110363255A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201910762521.3

    申请日:2019-08-19

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习算法的高速公路限速限流方法,其可以根据道路的实际情况计算出符合道路自身的流量和速度阈值,且方法简单,实施便利,易于推广。本发明的技术方案中,对每一个待处理道路,通过道路卡口设备获取其专有的历史和实时的道路数据,作为道路数据样本集;利用车流量的历史数据训练车流量预测模型,把车流量的实时数据样本集输入到训练好的车流量预测模型中,获得针对每个待处理道路对应的预测的车流量数据;然后基于历史道路数据,建立车流状态分类器,获取将车流状态,根据拟合出的车流状态对应车流量与拥堵概率的关系图,最终获得待处理道路对应的车流量阈值、车速阈值。

    一种基于深度学习算法的高速公路限速限流方法

    公开(公告)号:CN110363255B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN201910762521.3

    申请日:2019-08-19

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习算法的高速公路限速限流方法,其可以根据道路的实际情况计算出符合道路自身的流量和速度阈值,且方法简单,实施便利,易于推广。本发明的技术方案中,对每一个待处理道路,通过道路卡口设备获取其专有的历史和实时的道路数据,作为道路数据样本集;利用车流量的历史数据训练车流量预测模型,把车流量的实时数据样本集输入到训练好的车流量预测模型中,获得针对每个待处理道路对应的预测的车流量数据;然后基于历史道路数据,建立车流状态分类器,获取将车流状态,根据拟合出的车流状态对应车流量与拥堵概率的关系图,最终获得待处理道路对应的车流量阈值、车速阈值。

    基于道路监控视频的异常路况快速发现方法

    公开(公告)号:CN107742425B

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN201710903579.6

    申请日:2017-09-29

    Abstract: 本发明提供一种基于道路监控视频的异常路况快速发现方法,对于监控视频,该方法包括两个指标:正常路况差异范围指标和正常路况运动区域差异频率指标;当根据监控的实时路况计算的差异度矩阵位于正常路况差异范围之外即认为路况异常;当根据监控的实时路况计算的运动区域差异频率超出正常路况运动区域差异频率范围,即认为路况异常。本发明能够快速实时地从监控视频中发现异常路况,计算量小,适合前端嵌入设备与大规模并行计算。

    一种基于车辆通行轨迹的疲劳驾驶分析方法

    公开(公告)号:CN109523787A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811459478.5

    申请日:2018-11-30

    Abstract: 一种基于车辆通行轨迹的疲劳驾驶分析方法,其取得数据不依靠车辆本身安装的车载设备,能够保证数据的客观性,且可以实时采集数据,并且主动发出警报,协助执法人员进行执法行动。其包括:S1:以头卡口Ks为起点获取计算开始前的所有被分析车辆途径的卡口;S2:计算头卡口Ks为起点的相邻卡口之间的过车时间差、导航距离;S3:选取一个检测路段,检测路段最后一个卡口记作尾卡口Ke;S4:从头卡口Ks开始到尾卡口Ke为止,计算相邻卡口之间的平均通行速度;S5:根据道路类型,速度阈值,判断有疲劳驾驶嫌疑的嫌疑车辆;S6:抽取所有卡口拍摄的嫌疑车辆的图片;S7:确认驾驶人信息;S8:如果不存在更换驾驶人的现象,则判断为疲劳驾驶车辆。

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