基于AI的图像识别乘驾安全监测系统研制

苏明; 艾海明; 马琳; 颜世峰; 王东明

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)08-0085-03

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于AI的图像识别乘驾安全监测系统研制

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 基于AI的图像识别乘驾安全监测系统研制
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第8期页码：85-87+91
- 作者机构：
  
  1. 北京开放大学科学技术学院
  2. 北京中关村科技服务有限公司
  3. 深圳市尼欧科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京自然科学基金—北京教委联合重点资助项目(KZ201951160050);北京市教委科技项目(KM202251160001)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)08-0085-03
  中图分类号： TP18;U463.6;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
移动端阅览
苏明, 艾海明, 马琳, 等. 基于AI的图像识别乘驾安全监测系统研制[J]. 传感器与微系统, 2023,(8):85-87+91.
苏明, 艾海明, 马琳, 等. 基于AI的图像识别乘驾安全监测系统研制[J]. 传感器与微系统, 2023,(8):85-87+91. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)08-0085-03.

DOI：

摘要

利用车载摄像头实时采集车内人员图像信息，自动捕捉车内移动目标，基于人工智能(AI)的图像智能行为识别算法抓取异常动作，如驾驶员异常离开驾驶位、乘客位(副驾、后座)纠纷拉扯、重大交通事故等。系统借助图像智能识别技术，将异常状况信息发送给系统后台，安全监管平台和公安报警系统可通过系统后台与系统主机进行通信，并与事故车辆进行联系。模拟实验采用3大类、15小类，共200项行为动作和器具图像作为乘驾安全监测用例。结果表明：智能图像识别监测准确率不小于96.9%

系统监测实验结果与实验对象真实报警结果经卡方检验无显著差异(P>0.05)。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于AI的车载智能语音识别报警系统研制[J]. 苏明;艾海明;王东明.传感器与微系统,2021(06)

基于网络生态视域的网约车安全治理体系研究[J]. 向坚持;王耀光.湖南师范大学自然科学学报,2020(06)

基于激光雷达点云多特征提取的车辆目标识别算法[J]. 李欣;李京英.传感器与微系统,2020(10)

多比例车辆目标的分类识别[J]. 赵泽通;李宇海;赵红东;闫苗;张洁.传感器与微系统,2020(07)

基于多特征融合的车辆检测算法[J]. 邓淇天;李旭.传感器与微系统,2020(06)

基于深度神经网络和Bottleneck特征的说话人识别系统[J]. 田垚;蔡猛;何亮;刘加.清华大学学报(自然科学版),2016(11)

Analysis of the influencing factors of the unsafe driving behaviors of online car-hailing drivers in china.[J]. Xiao Yun.PloS one,2020

Detection and prediction of driver drowsiness using artificial neural network models[J]. Charlotte Jacobé de Naurois;Christophe Bourdin;Anca Stratulat;Emmanuelle Diaz;Jean-Louis Vercher.Accident Analysis and Prevention,2019

浏览量

126

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于改进ResNet18模型的驾驶员面部表情识别方法

基于Res-DCGAN和改进AlexNet的稻谷病害识别方法

基于深度学习的散斑图应变场测量

基于KPCA-CNN-GRU的陶瓷辊道窑温度预测

交互注意力融合的眼底图像分类方法