论文摘要
基于行为模式识别,研究并实现了一套网约车安防系统。利用Haar特征检测和深度学习网络,完成驾驶员身份验证;通过自主建立的侵害行为检测数据集训练支持向量机分类器,实现车内侵害行为实时监测;通过非特定人语音识别技术,实时监测车内语音信息,当关键词被触发时及时发出警情信息。系统以Xilinx公司的PYNQ-Z2开发板为核心,外接摄像头、麦克风、蓝牙模块和声光报警模块,不仅可以在车内实现声光报警,还可以通过乘客的移动终端完成自动联网报警,为实时高效地维护司乘人员安全提供了可能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨光义,李卓鸿,叶欣雨,程谟凡,谢银波
关键词: 网约车,行为识别,卷积神经网络,支持向量机,检测
来源: 武汉大学学报(工学版) 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 安全科学与灾害防治,公路与水路运输,自动化技术
单位: 武汉大学电子信息学院
基金: 武汉大学2018-2019学年实验教学中心开放实验项目（编号：WHU-2018-XYKF-05）,湖北省教学改革建设项目（编号：2017JG109）
分类号: U492.8;TP277;TP18
DOI: 10.14188/j.1671-8844.2019-10-012
页码: 927-933
总页数: 7
文件大小: 1782K
下载量: 119
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