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公开(公告)号:CN119418310A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411433910.9
申请日:2024-10-15
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/59 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/776 , G06V10/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V40/20
Abstract: 一种轻量化的分心驾驶检测方法。涉及智能交通系统和自动驾驶辅助系统的安全检测领域,具体涉及基于深度学习的分心驾驶行为检测技术领域。其解决了现有的检测方法计算资源较多无法进行轻量化应用以及容易出现检测不准确的问题。所述方法包括如下步骤:S1、数据采集与划分:收集分心驾驶行为图像,划分为训练集、验证集与测试集;S2、分心驾驶检测模型构建,采用分层改进机制对在现有的YOLOv8s模型框架下进行改进。S3、分心驾驶检测模型训练:通过训练集和验证集对分心驾驶检测模型进行训练,通过测试集对训练结果进行测试,得到能够进行应用的分心驾驶检测模型;S4、采用够进行应用的分心驾驶检测模型对驾驶行为进行检测。
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公开(公告)号:CN119721372A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411857645.7
申请日:2024-12-17
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于CHATGPT的设备运维数据分析和故障预测方法,包括:利用设备传感器采集数据;对数据进行清洗和特征提取,获得自然语言描述;获取和分析自然语言描述,识别故障模式,获得分析结果和维护建议;基于设备历史数据、分析结果和维护建议进行趋势分析,预测输出未来出现的故障。本发明基于ChatGPT的设备运维技术具备智能化的实时故障检测和高度的可解释性,通过自然语言处理,系统能够将复杂的多维度传感器数据转化为易于理解的文本描述,并自动生成维护建议,提高了系统的灵活性和适应性。这种方法提升了运维效率,减少了对人工经验的依赖,使得运维人员能够快速、准确地了解设备状态并采取相应措施。
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公开(公告)号:CN119091685A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411289787.8
申请日:2024-09-14
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统。本发明通过对多个视觉摄像头采集的图像在不同时间序列下同一目标对象的位置进行分析,得到多个对象在不同时间序列下的位置信息,将多个对象的移动转化为移动向量,在二维地图中分析车辆与多个对象的移动向量距离,能够及时有效地对汽车碰撞做出预警分析,保障了汽车在行驶过程中的安全性。
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