System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种封闭交通场景下的警觉提醒系统技术方案_技高网

一种封闭交通场景下的警觉提醒系统技术方案

技术编号:41143110 阅读:19 留言:0更新日期:2024-04-30 18:12
本发明专利技术公开了一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,包括:数据采集模块、模型构建模块和警觉提醒模块;数据采集模块用于采集车流数据;模型构建模块用于构建预测模型,并采用预测模型对车流数据进行预测,得到车流预测数据;警觉提醒模块用于根据车流预测数据进行无感知警觉提醒。本申请提出的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,通过警觉提醒模块根据车流预测数据进行无感知警觉提醒,提高了封闭交通场景下工作人员的注意力和警觉度,进而提高了安全性和管理流畅性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通提醒系统,特别涉及一种封闭交通场景下的警觉提醒系统


技术介绍

1、在封闭交通场景中,存在严重的交通安全风险和流动性管理问题。厂区、物流园区和停车场等特定场所,小型交通事故频发,如车辆碰撞、行人与车辆的意外相遇或车辆与设施的擦剐,给场所内的人员和设备带来持续的安全威胁,对场所运行产生不利影响。此外,交通流量庞大,车辆行驶不规律,容易导致交通拥堵,降低了货物和设备的流通效率。在这些场景中,紧急响应不及时也是一个普遍存在的问题。

2、由于交通流量的频繁变化和车辆行驶的不规律性,工作人员需要更高的注意力和警觉度。然而,在紧急情况下,如火警或突发事故,安保人员的响应速度通常较慢,无法及时采取行动,增加了潜在的安全风险。目前尚缺乏综合性的解决方案,封闭交通场景下的整体安全性和管理性较差。


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,用以解决现有技术中没有比较可靠的针对封闭交通场景下工作人员的注意力和警觉度较差,整体安全性和管理性较差的问题。

2、一方面,本专利技术提供了一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,包括:数据采集模块、模型构建模块和警觉提醒模块。

3、所述数据采集模块用于采集车流数据。

4、所述模型构建模块用于构建预测模型,并采用所述预测模型对所述车流数据进行预测,得到车流预测数据。

5、所述警觉提醒模块用于根据所述车流预测数据进行无感知警觉提醒。

6、所述模型构建模块和所述警觉提醒模块均设置于云服务器和/或系统终端上,所述数据采集模块与云服务器和/或系统终端通信连接。

7、在一种可能的实现方式中,所述警觉提醒模块包括:驾驶警觉提醒单元、安保警觉提醒单元和物流警觉提醒单元。

8、所述驾驶警觉提醒单元用于根据所述车流预测数据对驾驶人员进行无感知警觉提醒。

9、所述安保警觉提醒单元用于根据所述车流预测数据对安保人员进行无感知警觉提醒。

10、所述物流警觉提醒单元用于根据所述车流预测数据对物流人员进行无感知警觉提醒。

11、在一种可能的实现方式中,所述警觉提醒模块通信连接有无感知预警设备。

12、所述警觉提醒模块用于根据所述车流预测数据向所述无感知预警设备发送预警指令。

13、所述无感知预警设备用于根据所述预警指令进行无感知警觉提醒。

14、在一种可能的实现方式中,警觉提醒系统还包括:数据预处理模块,用于对所述车流数据进行预处理。

15、所述数据预处理模块设置于云服务器和/或系统终端上。

16、在一种可能的实现方式中,所述模型构建模块用于采用卷积神经网络构建所述预测模型。

17、在一种可能的实现方式中,警觉提醒系统还包括:模型训练模块,用于对所述预测模型进行训练。

18、所述模型训练模块设置于云服务器和/或系统终端上。

19、在一种可能的实现方式中,警觉提醒系统还包括:模型部署模块,用于设置所述预测模型的部署环境。

20、所述模型部署模块设置于云服务器和/或系统终端上。

21、在一种可能的实现方式中,警觉提醒系统还包括:模型维护模块,用于对所述预测模型进行性能监测和模型更新。

22、所述模型维护模块设置于云服务器和/或系统终端上。

23、本专利技术中的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,具有以下优点:

24、通过警觉提醒模块根据车流预测数据进行无感知警觉提醒,提高了封闭交通场景下工作人员的注意力和警觉度,进而提高了安全性和管理流畅性;提出的警觉提醒模块包括:驾驶警觉提醒单元、安保警觉提醒单元和物流警觉提醒单元,通过多个警觉提醒单元的协同设置和工作,提高了警觉提醒的全面性;提出的警觉提醒模块通信连接有无感知预警设备,警觉提醒模块根据车流预测数据向无感知预警设备发送预警指令,无感知预警设备根据预警指令进行无感知警觉提醒,提高了警觉提醒的灵活性和有效性;提出的模型构建模块采用卷积神经网络构建预测模型,提高了车流预测的准确性;提出的模型维护模块对预测模型进行性能监测和模型更新,提高了预测模型的稳定性。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,包括:数据采集模块、模型构建模块和警觉提醒模块;

2.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,所述警觉提醒模块包括:驾驶警觉提醒单元、安保警觉提醒单元和物流警觉提醒单元;

3.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,所述警觉提醒模块通信连接有无感知预警设备;

4.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,还包括:数据预处理模块,用于对所述车流数据进行预处理;

5.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,所述模型构建模块用于采用卷积神经网络构建所述预测模型。

6.根据权利要求5所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,还包括:模型训练模块,用于对所述预测模型进行训练;

7.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,还包括:模型部署模块,用于设置所述预测模型的部署环境;

8.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,还包括:模型维护模块,用于对所述预测模型进行性能监测和模型更新;

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【技术特征摘要】

1.一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,包括:数据采集模块、模型构建模块和警觉提醒模块;

2.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,所述警觉提醒模块包括:驾驶警觉提醒单元、安保警觉提醒单元和物流警觉提醒单元;

3.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,所述警觉提醒模块通信连接有无感知预警设备;

4.根据权利要求1所述的一种封闭交通场景下的警觉提醒系统,其特征在于,还包括:数据预处理模块,用于对所述车流数据进行预处理;

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【专利技术属性】
技术研发人员:李天问王仁华
申请(专利权)人:四川开物信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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