司机疲劳智能检测系统产品介绍

系统功能
功能
疲劳识别
注意力识别
摄像头遮挡识别 报警信息推送 报警照片上传
精确定位功能
描述 分析双眼闭合度与闭合时间，结合嘴巴是否打哈欠，判别驾驶员是否疲劳 状态，如有发出报警提示，灵敏度可调节。 分析头部姿态、眼睛视线等判断驾驶员注意力是否集中，如有长时间没有 专注开车，发出报警提示，灵敏度可调节。 如摄像头不小心或被故意遮挡导致识别失败，发出报警提示并保存录像。
系统监测流程
镜头
图像捕捉
疲劳报警
生物特征分析 疲劳模式识别
面部识别
图像存储
疲劳检测系统
人像特征数据
车载定位终端
车辆位置管理系统
系统特点
及时性：产品能在驾驶员行为发生后1S做出反应； 准确性：报警推送准确率达到90%以上，误报率小于10%； 非接触性：设备安装后，不影响驾驶习惯和驾驶环境； 体验友好：多种模式报警声音提示，报警消息可推送至手机终端； 良好适应性：产品适应不同性别、年龄、肤色的驾驶员，支持白天、黑夜；
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项目背景
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系统介绍
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技术创新点
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应用案例
市场背景
交通安全事故主要源于司机意识的不清醒，铁路运营过程中也存在司机疲劳 驾驶的安全隐患，一旦发生事故，危害性非常严重；
驾驶疲劳是指驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调， 而在客观上出现驾驶技能下降的现象；
驾驶人睡眠质量差或不足，长时间驾驶车辆，都容易出现驾和运动等诸方面；
驾驶”，并回传当前抓拍图片（视频？）和列车位置信息；
>15
5
等级1：注意力不集中，报“请专心驾驶”，并回传当前
抓拍图片和列车位置信息；
>5
5
等级1：摄像头被遮挡，并回传当前抓拍图片和列车位置
信息；
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项目背景
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系统介绍
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技术创新点
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应用案例
系统优势
基于生物特征的头部姿态分析：
分析人体关键特征点连续变化情况，可以 得到驾驶员动作行为。
行为识别技术，根据提取的人体关键点的特征信息，如位置，大小，张 合，睁闭，角度等，采用深度神经网络对人的行为进行识别，判断驾驶 员是否疲劳状态，是否注意力不集中状态。
系统优势
高精度组合定位：
GPS+北斗+惯导组合定位，实时获取列车准确位置信息； 并根据列车位置信息测算列车速度，根据车速设置报警策略； 可根据需求加入RTK差分基站定位模块，定位精度能达厘米级；
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项目背景
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系统介绍
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技术创新点
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应用案例
THANKS!
实时的位置信息，上传疲劳监测系统后台； 疲劳监测系统后台收到车载设备上传的现场信息，生成警告提示，安全管理
员对警告消息进行处理；
系统架构
GPS & 北斗 车载设备 车载设备 车载设备
运营商 公网
差分 基站
安 全 防火墙 管
数据接收 服务器
位置网 服务器
理
中
心
安全认证 交换
路由
应用 服务器
车载设备上传的现场 信息告警信息，安全 管理员可以通过手持 终端和司机联系
系统可设置是否将报警信息推送至手机终端。
一旦系统识别驾驶员有危险驾驶行为，保存当前照片，并自动回传至后台， 提醒安全员处理。 GPS + 北斗 + 惯导组合定位，精确定位列车位置，可根据位置变化测算 车速，根据车速做不同的报警策略。
系统识别策略
识别类型
疲劳闭眼 识别
疲劳打哈欠 识别
注意力 识别 摄像头遮挡 识别
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项目背景
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系统介绍
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技术创新点
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应用案例
系统介绍
对司机状态监测，避免司机疲劳驾驶的行为，保证车辆的行驶安全； 根据采集的人体关键特征点信息，分析判断是否有疲劳驾驶的行为； 一旦发现，立刻发出报警提醒司机，可以将报警信息推送到指定手机上； 车载设备自动抓拍照片（是否可以抓视频？回传前后1分钟？），结合车辆
车速 触发时间 报警策略 （km/h） （秒）
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等级1：闭眼1秒，蜂鸣器报警；
等级2：闭眼3秒，蜂鸣器报警并报“请专心驾驶”；
等级3：闭眼5秒，短促蜂鸣器报警并报“请专心驾驶”，
并回传当前抓拍图片和列车位置信息；
>10
3
等级1：打哈欠3秒，报“请专心驾驶”；
等级2：连续多次打哈欠，短促蜂鸣器报警并报“请专心
生物识别技术，根据提取的人体关键点的 特征信息，如位置，大小，张合，睁闭， 角度等，采用深度神经网络对人的行为进 行识别，判断驾驶员是否疲劳状态，是否 注意力不集中状态。
系统优势
基于生物特征的头部姿态分析：
人体特征点定位对分析人体行为至关重要，分析关键点连续变化情况， 可以得到驾驶员动作行为。