基于物联网的车载疲劳驾驶预警系统

成果编号：25012

价格：面议

完成单位：扬州大学

单位类别：其他高校

完成时间：2019年

成熟程度：试生产阶段

服务产业领域：电子信息、装备制造

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发布人：张正华离线

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基于物联网的车载疲劳驾驶预警系统是行业新一代产品，采用多源信息融合的疲劳驾驶检测及预警方式取代传统单信号源检测的方式。利用无接触、便穿戴的疲劳检测装置及车载预警系统，通过实测数据、模型评估疲劳、车载及云端实时预警相结合，解决了在复杂车载环境下对不同驾驶员疲劳判定及预警的难题。基于大数据处理的车辆监管平台适用于监管货车、客车等易发生疲劳驾驶的车辆，可挖掘其疲劳驾驶的规律并预先提醒，挽救驾驶员生命，避免或减少因交通事故造成的损失。

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成果介绍

科技计划：

成果形式：新技术、新产品

合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务

参与活动： 2020年高校院所走进镇江高新区暨船舶海工产业产学研合作对接活动 2020年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 0 项
已授权专利,其中:发明专利 0 项

成果简介

成果概况

创新要点

产品先进性： 1. 设备无接触、便穿戴，驾驶员易适应：摄像头自动检测，自主设计手环进行心率变异性（HRV）分析； 2. 系统实时性高：基于landmark的面部表情识别疲劳检测，解决传统人眼定位所需的模型和算法复杂的问题，提高了系统实时性； 3. 系统准确性高：多源信息融合的疲劳算法，复杂车载环境下相较于单一信号源的疲劳判定更加准确； 4. 模块选用先进：北斗模块，比GPS安全，中国境内精确度更高； 5. 云服务平台功能丰富、数据共享：驾驶员及车辆信息可视化、历史纪录可追溯，平台数据训练模型更新参数返还各嵌入式车载系统。实现驾驶员高效监管、平台数据有效利用。

主要技术指标

性能指标： 1. 眨眼、打哈欠识别精度：>97[%]； 2. 疲劳判定准确度：>95[%]； 3. 检测与判定平均时间：<5秒/次

其他说明

完成人信息

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