摘要
一种基于智能网联汽车的事故分析与智能干预方法,根据智能摄像头对第一驾驶用户进行驾驶数据采集,获得第一采集数据信息;通过对第一采集数据信息进行特征识别,获得驾驶特征信息,其中,驾驶特征信息包括第一识别部位特征和第二识别部位特征,第一识别部位特征为手部特征,第二识别部位特征为面部特征;通过对驾驶特征信息进行分布式模型训练,构建第一驾驶特征分布模型;获得第一驾驶用户的第一驾驶车辆信息。本发明通过智能摄像头对驾驶用户的手部和面部特征进行实时采集与分析,能够精细化识别驾驶行为,如疲劳驾驶、分心驾驶等,从而及时预警,有效预防由驾驶不当引起的交通事故。
技术关键词
智能网联汽车
智能干预方法
激光雷达探测器
智能干预系统
车辆行驶数据
微机控制器
方向盘转角传感器
模拟驾驶舱
智能摄像头
车载显示器
云端服务器
驾驶数据采集系统
车道
单目相机
分布式模型
车辆部件
面部特征
加速度
系统为您推荐了相关专利信息
环境感知方法
智能网联汽车
空地协同
传感器融合
融合特征
轨迹规划方法
车辆行驶数据
轨迹预测模型
控制点
地图位置信息
停车预警方法
时空卷积神经网络
强化学习算法
大数据
地磁传感器
智能网联汽车
诊断系统
硬件故障检测
数据采集层
数据采集器