公开(公告)号：CN119348638A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411904487.6

申请日：2024-12-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 梁原 ,  陈茂森 ,  李泽民 ,  陈秋实 ,  刘鹏 ,  刘颀 ,  卢曦 ,  马骏楠 ,  关春颖 ,  朱正

IPC: B60W40/08 ,  B60W50/14 ,  B60W50/16 ,  B60W50/029 ,  B60W30/18 ,  B60R16/023

Abstract: 本发明公开了一种基于M‑LVDS的疲劳驾驶安全保障系统，属于自动驾驶系统技术领域，包括疲劳状态检测子系统，用于记录驾驶员的驾驶信息并判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态；疲劳警报子系统，用于当驾驶员出现非严重疲劳状态时的报警；环境感知子系统，用于准确地跟踪车辆的位置和建立车辆周围的动态环境地图；智能停靠子系统，用于当驾驶员出现严重疲劳驾驶情况时，进行路径规划，并实施智能路边停靠；疲劳驾驶智能控制子系统，用于控制各子系统协调运行及车辆的运行。本发明采用上述的一种基于M‑LVDS的疲劳驾驶安全保障系统，具有传输带宽大、处理实时性高、抗干扰能力强、功耗低、硬件集成协调度高等优点，可以最大程度上保障驾驶员的安全。

公开(公告)号：CN119169498A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411184428.6

申请日：2024-08-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 裴雅鹏 ,  金雨欣 ,  李泽民 ,  王永凯 ,  杨军

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种边缘计算嵌入式平台的烟火检测方法，涉及深度学习烟火检测技术领域，包括以下步骤：步骤S1：构建边缘计算嵌入式硬件平台；步骤S2：对烟火图片进行筛选和标注，得到待训练的烟火数据集；步骤S3：搭建并优化网络模型；步骤S4：模型转换；步骤S5：将模型部署到边缘计算的硬件平台上；步骤S6：将图像输入到模型推理模块得到推理结果，将推理结果输入到后处理模块，解析预测信息，并在原图上绘制；步骤S7：将推理结果上传给服务器，服务器根据结果发送信号。本发明采用上述的一种边缘计算嵌入式平台的烟火检测方法，在边缘计算嵌入式平台硬件上部署烟火检测系统，更高效地进行数据处理和分析，提供实时、准确的火灾检测和报警服务。