[發明專利]一種建立交通意外高危人群信息庫的方法及裝置在審
| 申請號: | 201710444991.6 | 申請日: | 2017-06-14 |
| 公開(公告)號: | CN107103101A | 公開(公告)日: | 2017-08-29 |
| 發明(設計)人: | 劉曉龍;其他發明人請求不公開姓名 | 申請(專利權)人: | 劉曉龍;焦慧 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06K9/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 116000 遼寧*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 建立 交通 意外 高危 人群 信息庫 方法 裝置 | ||
1.一種建立交通意外高危人群信息庫的方法,其特征在于,包括:
對行人車輛的違章行為進行動態捕捉,獲取違章行為記錄;
通過人臉檢測模型獲取違章人員動態圖片下人臉圖片;通過人臉特征提取模型提取人臉圖片的面部特征信息;
通過上述面部特征信息判斷該違章人員以前是否存在違章記錄;
根據判斷結果做相應記錄;若存在違章記錄,則該人危險值按危險系數進行加權累計及違章次數加1;若不存在違章記錄,則創建一條此人違章記錄,記錄該人危險值及違章次數加1;
將違章次數及危險值達到閾值的人員錄入交通意外高危人群信息庫。
2.根據權利要求1所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的方法,其特征在于,對行人車輛的違章行為進行動態捕捉,獲取違章行為記錄,之前,還包括,對違章行為進行預定義,對不同的違章行為設置不同的加權系數。
3.根據權利要求1所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的方法,其特征在于,通過人臉檢測模型獲取違章人員動態圖片下人臉圖片;通過人臉特征提取模型提取人臉圖片的面部特征信息,之前,還包括,基于深度學習框架和網絡架構,建立人臉檢測的模型與人臉特征提取模型。
4.根據權利要求1所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的方法,其特征在于,將違章次數及危險值達到閾值的人員錄入交通意外高危人群信息庫,之后,還包括將本地交通意外高危人群信息庫上傳至云端交通意外高危人群信息庫。
5.根據權利要求4所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的方法,其特征在于,所述的云端交通意外高危人群信息庫為各地方交通意外高危人群信息庫的匯總。
6.根據權利要求3所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的方法,其特征在于,基于深度學習框架和網絡架構,建立人臉檢測的模型與人臉特征提取模型,人臉特征包括,在動態靜態下人員面部特征信息及面部局部特征信息。
7.一種建立交通意外高危人群信息庫的裝置,其特征在于,包括:
違章行為記錄模塊:用于對路上行人車輛的違章行為進行動態捕捉,獲取違章行為記錄;
人臉特征獲取模塊:用于通過人臉檢測模型獲取該違章人員動態圖片下人臉圖片,通過人臉特征提取模型提取違章人員人臉圖片的面部特征信息;
判斷模塊:用于通過上述面部特征信息判斷該違章人員以前是否存在違章記錄;
記錄模塊:用于根據判斷結果做相應記錄;若存在違章記錄,則該人危險值按危險系數進行加權累計及違章次數加1;若不存在違章記錄,則創建一條此人違章記錄,記錄該人危險值及違章次數加1;
入庫模塊:用于將違章次數及危險值達到閾值的人員錄入交通意外高危人群信息庫。
8.根據權利要求7所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的裝置,其特征在于,還包括:
建模模塊:用于基于深度學習框架和網絡架構,建立人臉檢測的模型與人臉特征提取模型。
9.根據權利要求7所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的裝置,其特征在于,還包括:
上傳模塊:用于將本地交通意外高危人群信息庫上傳至云端交通意外高危人群信息庫。
10.根據權利要求7所述的一種建立交通意外高危人群信息庫的裝置,其特征在于,還包括:
匯總模塊:用于將各地方交通意外高危人群信息庫的匯總。
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