驾驶行为分析系统及方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117218631A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311167539.1

    申请日:2023-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为分析系统及方法,该系统包括:影音采集模块、动作采集模块和行为分析模块;影音采集模块,用于获取目标用户的行驶影音数据;动作采集模块,用于获取目标用户的行驶动作数据;行为分析模块,用于基于行驶影音数据和行驶动作数据,通过预设BP神经网络对目标用户的驾驶行为进行注意力集中度预测,获得目标驾驶行为分析结果。相较于现有的只基于视频数据进行单一维度的驾驶行为分析的方法,本实施例可基于目标用户的行驶影音数据和行驶动作数据进行多维度的驾驶行为分析,通过预设BP神经网络预测目标用户的注意力集中度来确定目标用户的驾驶行为分析结果,从而提升驾驶行为分析的准确度。

    自助购物车导购方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115169639A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210604445.5

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明属于自助购物领域,公开了一种自助购物车导购方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取扫描连接标识的启动指令启动自助购物车,并反馈商品选取界面至扫描终端,获取商品选取界面选取的目标物品信息确定目标物品位置信息;根据目标物品位置信息得到规划线路;控制自助购物车按规划线路自动行驶至目标物品位置。相较于当前选购商品过程中顾客在复杂的海量商品中自行寻找商品,本发明通过自助购物车获取客户目标物品的位置,并自动行驶至目的地,解决现有技术中在超市购物的过程中需要长时间来回走动寻找商品的问题,达到了能够使顾客快速、轻松的找到目标物品,提高顾客购物体验感的效果。

    无人作业小车控制方法、装置、存储介质及无人作业小车

    公开(公告)号:CN117250951A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311072622.0

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明涉及智慧农业领域,公开一种无人作业小车控制方法、装置、存储介质及无人作业小车,该方法无人作业小车控制方法通过获取图像数据和位置数据,根据图像数据和位置数据进行初步路径规划,获得带折点的全局规划路线;对折点的所在区域进行局部路径规划,获得小车行进路线;根据小车行进路线控制无人作业小车行进。由于是通过获取图像数据和无人作业小车的位置数据并进行初步规划,并对初步规划所获得的折点进行局部规划获得小车行进路线,获得了光滑的路径曲线,优化了路径跟踪中的拐点问题,与无人作业小车结合可以做到在农作物中间穿行而不伤害农作物,提高了农业作业的机械化和智能化。

    基于软起动柜的高温冷却系统及方法

    公开(公告)号:CN115623740B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202211213494.2

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明属于软起动柜冷却技术领域,公开了一种基于软起动柜的高温冷却系统及方法。该方法包括:温度感应模块获取软启动柜体内的温度信息发送至控制器;控制器在温度信息中最高温度大于预设温度上限时,向制冷机构发送制冷信号;制冷机构接收到制冷信号时,对储存水进行制冷,获取制冷水温信息发送至控制器;控制器接收制冷水温信息,在制冷水温信息小于等于预设制冷温度时,控制电子阀门开启,向水体循环室发送取水信号;水体循环室接收到取水信号时,将冷却水传送至冷却腔;冷却腔使用冷却水与热空气进行热交换,降低软起动柜体内的温度。通过上述方式,在软起动柜内部电路温度升高时,进行及时有效的降温,进而提高元器件的使用寿命。

    自适应控制方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116131696A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202211560357.6

    申请日:2022-12-07

    Abstract: 本发明属于智能软起动柜技术领域,公开了一种自适应控制方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取所述温度传感器获取到软起动柜内部的温度信号;根据所述温度信号得到预测性能参数;对所述预测性能参数与标准性能参数进行比较,得到比较结果;根据所述比较结果对运行参数进行修正,得到修正后的运行参数;根据所述修正后的运行参数进行自适应控制,实现了根据软起动柜当前工作环境的温度以及当前的工作状态使软起动柜能够自适应调整当前的输出功率,保证软起动柜的工作安全,相对现有技术能够更方便快捷控制软起动柜的输出功率,从而提高了软起动柜的可调性以及增大适用范围。

    电动汽车无线充电方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115534711B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202211215093.0

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种电动汽车无线充电方法、装置、设备及存储介质,该电动汽车无线充电方法应用于无人机,包括:在接收电动汽车发送的充电请求时,确定电动汽车的行驶状态;根据电动汽车的行驶状态调整当前方位;在当前方位处于电动汽车上方的预设充电方位时,通过携带的若干充电电芯对所述电动汽车进行无线充电。由于本发明应用于无人机,通过电动汽车的行驶状态调整当前方位处于预设充电方位后,使用携带的若干充电电芯对电动汽车进行无线充电,相较于现有的充电方式中用户需要考虑剩余电量是否能够跑完全程以及能否及时到达充电地点给车辆补充电量,本发明上述电动汽车无线充电方法避免了用户产生里程焦虑,提升了用户的驾驶体验。

    车辆救援系统及车辆救援方法

    公开(公告)号:CN115635860A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211385656.0

    申请日:2022-11-07

    Abstract: 本发明涉及新能源汽车技术领域,公开了一种车辆救援系统及车辆救援方法,该系统包括:接收被困车辆发送的救援信息,并将救援信息发送至救援服务中心;获取救援信息对应的救援车辆的救援车信息;根据救援信息和救援车信息确定目标救援车辆,目标救援车辆携带的救援电池电量不小于被困车辆所需的目标电池电量;发送救援指令至目标救援车辆,救援指令用于指示目标救援车辆进行救援。由于本发明通过获取被困车辆救援信息对应的救援车辆的救援车信息,并根据救援信息和救援车信息确定目标救援车辆,最后发送救援指令至目标救援车指示目标救援车进行救援,从而解决了现有技术中无法对电量不足的电车进行快速充电救援的问题。

    逃生救援系统及逃生救援方法

    公开(公告)号:CN115339983B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202210821591.3

    申请日:2022-07-13

    Abstract: 本发明涉及安全逃生技术领域,公开了一种逃生救援系统及逃生救援方法,该逃生救援系统包括:逃生空间和逃生舱,逃生舱通过导引轨道在逃生空间内运行,逃生空间设置在建筑物内部,逃生空间,用于在接收到撤离信号时,将逃生舱运送至等待区接收待撤离人员,逃生空间,用于在检测到逃生舱的舱门关闭时,将逃生舱运送至预设安全区域。由于本发明提供的逃生救援系统将逃生空间设置在建筑物内部,当建筑物发生火灾时,逃生空间可以将搭载了待撤离人员的逃生舱运送至安全区域完成撤离,解决了逃生设备由于高度的限制而无法实现对处于高层建筑上的人员进行救援的问题,有效提高了救援效率。

    车辆发动机启停控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116985809A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310955259.0

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明涉及车辆控制技术领域,并公开了一种车辆发动机启停控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:根据车辆的当前车辆参数判断车辆的发动机是否处于怠速状态;若是,则获取车辆在当前时刻对应的环境温度和路段状况;基于环境温度和路段状况判断是否对发动机进行启停控制。相比于现有技术通过简单的控制逻辑来对发动机的启停进行控制,由于本发明上述方法在确定发动机处于怠速状态时,基于环境温度和路段状况判断是否对发动机进行启停控制,从而避免了现有技术中容易造成的不需要启停时频繁启停、需要启停时又没有启动启停功能的技术弊端,进而能够基于实际行驶路况和环境对车辆发动机的启停进行控制以实现节能减排的目的。

    电池SOC预估方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115236535B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202210841651.8

    申请日:2022-07-18

    Abstract: 本发明涉及电池测试技术领域,其公开了一种电池SOC预估方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对工作数据进行数据处理,得到BP神经网络模型的最优权值;根据最优权值构建BP神经网络模型,得到电池SOC预测模型;获取目标车辆的当前电池工作电流、当前电池工作电压、当前电池正极温度以及当前负载压力;将所述当前电池工作电流、当前电池工作电压、当前电池正极温度以及当前负载压力通过电池SOC预测模型进行预测。通过样本车辆数据对BP神经网络模型进行训练得到电池SOC预测模型,输入当前车辆数据到电池SOC预测模型,输出预测的电池SOC,从而实现对电池SOC的预估。

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