来源:《河北北方学院学报(自然科学版)》2020年第09期  作者:施冬梅;孙翠改;盛雪丰;毕学超;
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基于卷积神经网络的驾驶安全监测系统设计

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目的电商行业和物流业的迅猛发展,交通日益繁忙,带来交通安全问题,需要提高驾驶安全行为,降低事故率。方法以基于卷积神经网络的SSD算法为目标检测方法,设计了驾驶安全监测系统的整体功能,基于Tensorflow环境,对系统模型进行训练和测试,详细给出了系统服务器、移动端和后台网站的设计过程,服务器采用SSM框架,移动端使用Okhttp框架Post请求与服务器进行数据交互,后台采用HTML5和JS技术,通过Ajax动态Post请求与服务器进行数据交互,完成驾驶安全监测系统的App和网站的设计。结果对驾驶员动作行为进行采集与分析,发现不安全因素,及时对驾驶员进行报警提醒,减少驾驶员的不良驾驶行为。结论测试结果表明该系统实时性和识别率均较高,能满足实际需求,应用前景较好。(本文共计5页)......[继续阅读本文]

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