基于深度学习的危险驾驶行为检测方法研究
这是一篇关于深度学习,危险驾驶,自适应阈值,关键帧提取,边缘计算的论文, 主要内容为随着汽车工业的快速发展,汽车保有量越来越多,机动车基数大规模增加在一定程度上提高了道路交通事故发生率。经调研,事故率攀升的首要原因是驾驶员在车辆行驶过程中实施与驾驶任务无关的操作,因此针对相关违规行为的检测显得尤为重要。本文在分析行为变化特性的基础上,结合深度学习技术,提出一种基于监督学习的危险驾驶行为检测算法,联接嵌入式设备精准识别违规行为并快速预警,对构建智慧交通具有重要意义。主要研究以下内容:(1)针对危险驾驶行为检测精度和时延性能失衡的问题,提出一种基于过滤冗余框模块的改进SSD(Filter redundancy box SSD,F-SSD)算法。F-SSD算法首先采用Resnet-50提取源图像信息,利用端到端处理方式增加模型契合度。然后构建类金字塔结构,兼顾底层和顶层特征信息,采用单线性插值法进行上采样,提高对多尺度目标的鲁棒性,增强三维时空特征。最后设计过滤冗余框模块,引入高斯核函数自适应选取阈值,优化训练过程中正负样本分配策略,降低网络迭代中的计算开销。通过改进前后算法的实验对比,改进的F-SSD算法在准确度方面有所提升,同时满足实时性要求。(2)由于实时视频流数据量过大导致性能不足,采取单位时间内随机取帧的方式提高检测效果,但这易丢失关键信息。针对该问题,本文采用了基于ORB的视频关键帧提取方法,通过计算帧图像的特征描述子相似度大小,提取帧集合中信息最丰富的作为关键帧,保留重要表征信息。为提高视频检索效率,加载F-SSD算法识别违规行为时,同步记录重要帧节点,并将违规片段截取留存,实现对视频信息的智能化处理。(3)设计了基于边缘计算的危险驾驶行为预警系统。该系统硬件检测部分采用NVIDIA Jetson AGX Xavier开发套件,通过加载危险驾驶行为检测模型,完成硬件设备的采集和识别功能。软件平台采用具有智能数据交互能力的B/S分离架构管理相关数据,其主要包括实时监控、驾驶行为记录和大数据分析等功能模块。若检测出违规行为,边缘端设备根据违规时长量化风险等级,危险等级过高时播放语音预警提示,并将相关违规数据保存至软件后台,监督人员可在管理端远程监控,溯源违规详细信息,并通过截取的违规片段快速复核,确认存在违规行为后,采取相应措施,构建严密、健全的监督体系。图[47]表[8]参[71]
心电信号的R峰自适应识别与远程监测实现
这是一篇关于心电信号,自适应阈值,R峰检测,远程监测,心律分析的论文, 主要内容为心电信号是人体心脏状态的直接反馈,蕴藏着重要的生理信息。随着科技水平的进步,心血管疾病的诊疗方式日趋多元化,但是对心电图的分析解读依然是重要的诊疗依据。心电波形信息复杂,普通人无法直接解读,长期的临床监测对患者和医护人员都会造成较大负担。基于以上问题,本文针对心电信号识别的方法进行研究,提出一种R峰自适应识别算法,并设计心电远程监测系统实现对心电信号的监测和识别。本文的主要研究工作如下:针对信号在采集过程中容易受到噪声干扰的问题,设计了3阶巴特沃斯带通滤波器,去除了带有低频特性的基线漂移和工频干扰噪声;利用小波变换的方法,对心电信号进行4层分解后采用软阈值去噪,去除了具有高频和随机特性的肌电干扰。在对R峰信号特点研究的基础上,提出了一种能够精准检测R峰信号的自适应差分阈值算法。该算法设计了信号阈值和信号缓存值双更新机制,使阈值灵活变化,R峰检测更精确。同时,设置有回溯判定机制减少了漏检和误检问题的出现,提升算法的灵敏度和适用范围。以识别的R峰特征为基准,实现对QRS波群的定位,并完成心率和心率异变性的计算。设计了心电失常分类算法,利用获取的特征逻辑进行判定,实现了异常心律分类。为实现心电信号的远程监测,完成了心电远程监测系统的设计,系统采用STM32G070CB微处理器实现对各部分电路功能的控制和心电数据的处理。设计了5G通讯电路和基于ADS1292的前端采集电路,实现了心电数据的2通道高速采集,5G通讯电路通过MQTT协议将数据上传云平台。监测端使用visual studio进行前端设计并读取云端服务器发送的数据结果,实现了心电波形的远程监测。实验结果表明,搭建的心电监测系统实现了对心电信号的波形显示和心律分析。系统对R峰信号识别准确率达到了98.15%,心律测算准确率达到99.10%。能够完成对异常心律的分类,分类算法的综合准确率达96.33%。
智慧养老云平台的服务管理模块的设计和实现
这是一篇关于智慧养老,Flutter,自适应阈值,TD-TR算法,第一特征点的论文, 主要内容为近年来,智慧养老产业愈发火热,智慧居家养老更成为大众关注的热点话题,其中最重要的就是如何实现为居家老人提供各类优质的服务。本文以已有的智慧养老云平台系统为基础,借鉴目前成熟的生活服务提供与安全监测平台,提出了一种适合智慧养老云平台的服务管理模块的优化设计和实现方案。本文实现了各个客户端内部与相互之间的服务状态的同步,进而实现了多个客户端的生活服务流程与外出监测流程;使用跨平台框架Flutter开发客户端,降低了多个客户端开发维护成本,并借助Flutter丰富的外部库提高了性能,提升了用户操作体验;针对获取的位置数据,采用阈值调整、关键点筛选机制等方式优化了相关离线压缩算法。本文主要工作如下:1.优化设计了包含多个客户端的居家养老生活服务流程与外出定位监测流程,并提出了一种针对采集位置数据的新机制。为提升用户的使用体验,本文设计了一套完备的生活服务提供流程,为不同群体提供不同的需求获取方式,并实现了各个客户端内部与相互间的服务状态的同步;为保障用户外出安全,本文设计了一套外出定位监测流程,可以展示用户的实时或历史位置信息。在获取用户实时定位方面,本文提出了一种动态频率位置采集机制,可以根据用户运动状态的不同改变采集时间间隔,节省了资源开销,同时可以通过设置电子围栏防止老人走失。2.使用跨平台框架Flutter开发多个不同客户端。Flutter开发效率高,性能也更优,对于Android端和iOS端基本可以实现一次性共同开发,在两端的页面效果也基本没有差别。客户端凭借Flutter丰富的外部库环境,可以实现便捷式开发,同时引入百度地图Flutter插件库,在地图组件的基础上进行进一步的开发,实现相关展示效果。此外,本文借助Provider组件和Websocket外部库实现了客户端内部与相互间的状态同步,提高了用户体验。3.为了减轻智慧养老云平台对轨迹数据的存储压力,本文以离线轨迹压缩算法——TD-TR算法为基础,做出进一步优化改进,提出了一种基于第一特征点的自适应阈值TD-TR算法。为了消除阈值选择过程中人工的参与,该算法借助了自适应阈值的思想,同时为了减少自适应选择过程中花费的时间,引入多个系数调整阈值的方式,实现快速定位到最终阈值的目的,并通过轨迹压缩过程中相对阈值与空间相似度的一般关系,实现对阈值的初步选择,进一步降低了迭代次数。在保留关键点的方式上,采用保留第一特征点的方法,降低了单次压缩的时间复杂度。测试与实际应用结果表明,该优化算法实现了压缩阈值的自动选择,同时与自适应阈值轨迹压缩算法相比,在很大程度上降低了运行时间,整体上缓解了智慧养老云平台对轨迹数据的存储压力。
心电信号的R峰自适应识别与远程监测实现
这是一篇关于心电信号,自适应阈值,R峰检测,远程监测,心律分析的论文, 主要内容为心电信号是人体心脏状态的直接反馈,蕴藏着重要的生理信息。随着科技水平的进步,心血管疾病的诊疗方式日趋多元化,但是对心电图的分析解读依然是重要的诊疗依据。心电波形信息复杂,普通人无法直接解读,长期的临床监测对患者和医护人员都会造成较大负担。基于以上问题,本文针对心电信号识别的方法进行研究,提出一种R峰自适应识别算法,并设计心电远程监测系统实现对心电信号的监测和识别。本文的主要研究工作如下:针对信号在采集过程中容易受到噪声干扰的问题,设计了3阶巴特沃斯带通滤波器,去除了带有低频特性的基线漂移和工频干扰噪声;利用小波变换的方法,对心电信号进行4层分解后采用软阈值去噪,去除了具有高频和随机特性的肌电干扰。在对R峰信号特点研究的基础上,提出了一种能够精准检测R峰信号的自适应差分阈值算法。该算法设计了信号阈值和信号缓存值双更新机制,使阈值灵活变化,R峰检测更精确。同时,设置有回溯判定机制减少了漏检和误检问题的出现,提升算法的灵敏度和适用范围。以识别的R峰特征为基准,实现对QRS波群的定位,并完成心率和心率异变性的计算。设计了心电失常分类算法,利用获取的特征逻辑进行判定,实现了异常心律分类。为实现心电信号的远程监测,完成了心电远程监测系统的设计,系统采用STM32G070CB微处理器实现对各部分电路功能的控制和心电数据的处理。设计了5G通讯电路和基于ADS1292的前端采集电路,实现了心电数据的2通道高速采集,5G通讯电路通过MQTT协议将数据上传云平台。监测端使用visual studio进行前端设计并读取云端服务器发送的数据结果,实现了心电波形的远程监测。实验结果表明,搭建的心电监测系统实现了对心电信号的波形显示和心律分析。系统对R峰信号识别准确率达到了98.15%,心律测算准确率达到99.10%。能够完成对异常心律的分类,分类算法的综合准确率达96.33%。
智慧养老云平台的服务管理模块的设计和实现
这是一篇关于智慧养老,Flutter,自适应阈值,TD-TR算法,第一特征点的论文, 主要内容为近年来,智慧养老产业愈发火热,智慧居家养老更成为大众关注的热点话题,其中最重要的就是如何实现为居家老人提供各类优质的服务。本文以已有的智慧养老云平台系统为基础,借鉴目前成熟的生活服务提供与安全监测平台,提出了一种适合智慧养老云平台的服务管理模块的优化设计和实现方案。本文实现了各个客户端内部与相互之间的服务状态的同步,进而实现了多个客户端的生活服务流程与外出监测流程;使用跨平台框架Flutter开发客户端,降低了多个客户端开发维护成本,并借助Flutter丰富的外部库提高了性能,提升了用户操作体验;针对获取的位置数据,采用阈值调整、关键点筛选机制等方式优化了相关离线压缩算法。本文主要工作如下:1.优化设计了包含多个客户端的居家养老生活服务流程与外出定位监测流程,并提出了一种针对采集位置数据的新机制。为提升用户的使用体验,本文设计了一套完备的生活服务提供流程,为不同群体提供不同的需求获取方式,并实现了各个客户端内部与相互间的服务状态的同步;为保障用户外出安全,本文设计了一套外出定位监测流程,可以展示用户的实时或历史位置信息。在获取用户实时定位方面,本文提出了一种动态频率位置采集机制,可以根据用户运动状态的不同改变采集时间间隔,节省了资源开销,同时可以通过设置电子围栏防止老人走失。2.使用跨平台框架Flutter开发多个不同客户端。Flutter开发效率高,性能也更优,对于Android端和iOS端基本可以实现一次性共同开发,在两端的页面效果也基本没有差别。客户端凭借Flutter丰富的外部库环境,可以实现便捷式开发,同时引入百度地图Flutter插件库,在地图组件的基础上进行进一步的开发,实现相关展示效果。此外,本文借助Provider组件和Websocket外部库实现了客户端内部与相互间的状态同步,提高了用户体验。3.为了减轻智慧养老云平台对轨迹数据的存储压力,本文以离线轨迹压缩算法——TD-TR算法为基础,做出进一步优化改进,提出了一种基于第一特征点的自适应阈值TD-TR算法。为了消除阈值选择过程中人工的参与,该算法借助了自适应阈值的思想,同时为了减少自适应选择过程中花费的时间,引入多个系数调整阈值的方式,实现快速定位到最终阈值的目的,并通过轨迹压缩过程中相对阈值与空间相似度的一般关系,实现对阈值的初步选择,进一步降低了迭代次数。在保留关键点的方式上,采用保留第一特征点的方法,降低了单次压缩的时间复杂度。测试与实际应用结果表明,该优化算法实现了压缩阈值的自动选择,同时与自适应阈值轨迹压缩算法相比,在很大程度上降低了运行时间,整体上缓解了智慧养老云平台对轨迹数据的存储压力。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设导航 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/55267.html
