截至2016年底,我国机动车保有量达2.9亿辆,其中汽车1.94亿辆,机动车驾驶人3.6亿人,而汽车驾驶人超过3.1亿人。海量的汽车导致了大量的交通事故,而这些交通事故中,很多是由不安全的交通行为引起,如一只手抽烟或打电话,单手操控汽车等;同时,由于司机对安全行为的认识不够,还存在大量不系安全带的情况。
对于重要货物运输或者载人客车,事故造成的危害是巨大的。因此,社会对于能够自动识别驾驶员不安全行为并发出警报的系统有着强烈的需求。驾驶员的不安全不规范行为是造成众多安全事故的重要原因之一,如何识别这些行为是安全驾驶领域的重要问题。本项目依托中科云集团队大数据和人脸识别系统,研发基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为智能识别与预警系统(S-Driver)。


并发处理:采用多个模型并发处理提升识别和预警效率。
适用特征:提出网络层次少、 参数较少、计算量较小且易于PC机和移动终端使用的卷积神经网络。
海量数据:建立真实场景下的数据集。
性能优异:具有准确度高(99.6%以上识别率)、便宜、操作简单、灵活便携、定位服务和数据收集。
成本优势:利用智能手机双摄像头设置,实现对前端路况和驾驶员的自动灵活切换监控,降低成本。
团队积累:依托团队在云计算和大数据的多年经验与系统积累。








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