汽车司机智能驾驶行为监控系统设计OA
随着机动车保有量的增长,不良驾驶行为引起的交通事故越来越多.基于轻量化CNN-RNN模型与多模态传感器数据融合监控算法,结合卷积神经网络和循环神经网络,通过在车内部署高清摄像头、非接触式红外测温传感器及光敏电阻等设备,实时采集驾驶员面部表情、头部姿态、肢体动作及生理状态信息.利用Jetson Nano边缘计算平台进行图像预处理与模型推理,结合MobileNetV2和LSTM实现行为特征的时空建模,可识别疲劳、分心、单手驾驶、接打电话及吸烟等不良驾驶行为.系统支持本地语音预警与加密云端通信,具备实时干预与远程监控功能.该系统能有效预警不良驾驶行为,对提升驾驶安全、降低事故发生率具有重要应用价值.
李益萱;丁学用;宋德周;胡中旭;王玥瑶;夏锦戎;陈奕彤
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信息技术与安全科学
智能驾驶驾驶行为监控系统CNN-RNN模型多模态数据融合神经网络主动干预
《物联网技术》 2026 (11)
23-26,29,5
国家级大学生创新训练项目:驾驶员状态监控与主动干预系统设计(202513892027)三亚学院研究生创新科研课题项目:基于深度学习驾驶员状态监控与主动干预系统研究(USYQhys2024-08)三亚学院电子信息类专业虚拟教研室项目(SYJZXN202303)
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