[发明专利]一种渣土车驾驶员起步规范操作监管系统及监管方法在审
申请号: | 202210125297.9 | 申请日: | 2022-02-10 |
公开(公告)号: | CN114596556A | 公开(公告)日: | 2022-06-07 |
发明(设计)人: | 贺鹏麟;欧阳文玉 | 申请(专利权)人: | 深圳智慧车联科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/59 | 分类号: | G06V20/59;G06V40/20;G09B19/16 |
代理公司: | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人: | 惠文轩 |
地址: | 518100 广东省深圳市龙岗*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 渣土 车驾 起步 规范 操作 监管 系统 方法 | ||
1.一种渣土车驾驶员起步规范操作监管系统,其特征在于,包括:红外摄像头、CAN采集模块、第一存储器、处理器和第二存储器;
所述红外摄像头面朝驾驶员安装在车内右侧上方靠近广角小圆镜的位置,用于拍摄驾驶员起步操作时是否观察广角小圆镜的图像,并将其传输给第一存储器;
所述CAN采集模块用于采集车辆运行信息并将其传输给第一存储器;
其中,车辆运行信息包含点火信号、加速踏板开度和转向灯开启情况;
所述第一存储器用于存储驾驶员起步操作时是否观察广角小圆镜的图像和车辆运行信息,并将其传输给处理器;
所述处理器用于对驾驶员起步操作时是否观察广角小圆镜的图像和车辆运行信息进行处理,得到车辆起步次数和驾驶员起步操作的安全评分,并将其传输给第二存储器;
所述第二存储器用于存储车辆起步次数和驾驶员起步操作的安全评分,所述第二存储器上设置有USB接口,所述USB接口可用于导出所述第二存储器内存储的车辆起步次数和驾驶员起步操作的安全评分。
2.一种渣土车驾驶员起步规范操作监管方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,制定渣土车起步操作规范;
步骤2,获取驾驶人头部运动图像,利用卷积神经网络模型对所述驾驶人头部运动图像进行标定,得到标定结果;
步骤3,采集车辆运行信息,根据所述车辆运行信息和所述标定结果与所述渣土车起步操作规范进行比对,确定每次驾驶员起步操作是否符合所述渣土车起步操作规范,若是,不扣分;否则,确定每次驾驶员起步操作过程中的扣分值;
其中,车辆运行信息包含点火信号、加速踏板开度和转向灯开启情况;
步骤4,获取一段时间内的驾驶员起步过程中的总扣分值,通过比较一段时间内的驾驶员起步过程中的总扣分值G与预设阈值T的大小,确定是否要停止驾驶员的驾驶工作,若是,根据所述渣土车起步操作规范对驾驶员进行专项培训,否则,驾驶员的起步操作过程符合所述渣土车起步操作规范;
其中,一段时间为一天、一个月或一年。
3.根据权利要求2所述的渣土车驾驶员起步规范操作监管方法,其特征在于,所述步骤1包含以下子步骤:
子步骤1.1,启动渣土车的发动机,踩下离合器,并将变速杆挂到低速挡;
子步骤1.2,根据实际情况打开左转向灯或右转向灯,鸣喇叭,放松驻车制动操作手柄,放松离合器;
子步骤1.3,手握方向盘,在踩下加速踏板之前要看广角小圆镜1次;
子步骤1.4,起步转向过程中,必须每4秒看广角小圆镜1次,且每次看该广角小圆镜的时间不小于0.5秒。
4.根据权利要求2所述的渣土车驾驶员起步规范操作监管方法,其特征在于,利用卷积神经网络模型对所述驾驶人头部运动图像进行标定具体为:
首先,获取训练样本集和测试样本集,通过训练样本集训练卷积神经网络模型,得到训练好的卷积神经网络模型,再通过测试样本集对训练好的卷积神经网络模型进行测试,当卷积神经网络模型的输出与测试样本标签之间的差值的平均值小于预设的误差阈值,则确定卷积神经网络模型训练完成;
其中,训练样本集和测试样本集分别选自历史数据,训练样本集和测试样本集分别由起步过程中驾驶员头部朝向、驾驶员起步操作过程中看广角小圆镜和驾驶员起步操作过程中不看广角小圆镜,测试样本的标签为驾驶员起步操作过程中看广角小圆镜和驾驶员起步操作过程中不看广角小圆镜;
其次,将起步过程中驾驶员头部朝向输入训练好的卷积神经网络模型,则训练好的卷积神经网络模型输出驾驶员起步过程中看广角小圆镜或驾驶员起步操作过程中不看广角小圆镜。
5.根据权利要求2所述的渣土车驾驶员起步规范操作监管方法,其特征在于,所述标定结果具体为:驾驶员起步操作过程中看广角小圆镜或驾驶员起步操作过程中不看广角小圆镜。
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