一种基于车载视频的人员行为监管系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于车载视频的人员行为监管系统及方法，在各区块数据集对应的区域建立模型切换缓冲区，通过在地图上标定切换点，车辆经过标定切换点子模型启动，主模型和子模型同时运行；判断主模型和子模型是否符合切换条件，若符合切换调节，则切换至子模型，若不符合切换条件，则子模型退出运行，保持主模型的运行；根据行驶路线，提前加载所要经过区域所使用的模型。在主模型的基础上额外训练子模型，将子模型应用在模型训练数据采集区域，使得对该区域的行人行为预测相较于主模型更加准确；可根据车辆当前形势方向提前加载车辆即将经过的路线，并提前加载路线上对应的模型，降低模型切换时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理，具体涉及一种基于车载视频的人员行为监管系统及方法。

技术介绍

1、在车辆驾驶场景中，安全性显然是一大格外重视的地方，安全驾驶不仅可保障车辆等交通道路上物体的财产安全，更是关系到驾驶员还有交通道路上其他驾驶员或者行人的人身安全，每个交通事故都是在向驾驶员提醒安全驾驶的重要性。

2、也因此，基于安全驾驶的考虑，现今车辆普遍配套了安全预警技术，例如现有的部分新能源车辆安装车载终端，用于辅助驾驶、智能驾驶，旨在减少交通意外的发生，现有技术中采用深度学习的方式进行行人过街意图识别（预测）和行人轨迹预测，通过车载相机对路侧行人的轨迹、动作、姿态等特征进行感知，结合自动驾驶车辆自身的动力学信息（如速度、加速度等），实现对特定行人过街意图的识别以及轨迹预测，便于自动驾驶车辆更好地避让行人，进而提升道路安全；但还具有以下不足，虽然采用大量的图像进行模型训练，但是训练出来的模型无法针对特定区域进行行人行为预测，导致对特定区域行人行为判断失误。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于车载视频的人员行为监管系统，其特征在于：包括CPU、任务序列、控制模块、主模型运算模块和子模型运算模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于车载视频的人员行为监管系统，其特征在于：所述主模型运算模块和子模型运算模块分别采用主模型和子模型进行计算，根据输入图像进行卷积神经网络的计算，预测行人行为。

3.根据权利要求1所述的一种基于车载视频的人员行为监管系统，其特征在于：所述主模型运算模块处于长期运行状态，控制模块根据CPU在任务序列中添加任务的优先级进行主模型运算模块继续运行、子模型运算模块运行以及主模型运算模块和子模型运算模块同时运行的控制。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于车载视频的人员行为监管系统，其特征在于：包括cpu、任务序列、控制模块、主模型运算模块和子模型运算模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于车载视频的人员行为监管系统，其特征在于：所述主模型运算模块和子模型运算模块分别采用主模型和子模型进行计算，根据输入图像进行卷积神经网络的计算，预测行人行为。

3.根据权利要求1所述的一种基于车载视频的人员行为监管系统，其特征在于：所述主模型运算模块处于长期运行状态，控制模块根据cpu在任务序列中添加任务的优先级进行主模型运算模块继续运行、子模型运算模块运行以及主模型运算模块和子模型运算模块同时运行的控制。

4.根据权利要求1所述的一种基于车载视频的人员行为监管系统，其特征在于：所述子模型以主模型为基础，通过采用区块数据集进行训练获得。

5.根据权利要求4所述的一种基于车载视频的人员行为监管系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王扬，
申请(专利权)人：慧特智能科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载 我是这个专利的主人