面向极端天气的城市交通应急管理系统

随着中国的经济的迅速增长,城市交通问题逐渐成为制约经济发展的瓶颈,一旦遇到恶劣天气,城市交通安全就会面临严峻的考验。为应对极端天气的交通应急管理系统成为信息化管理交通的需要。为了适配不同设备,本系统设计了两个功能界面,分别为前端移动界面和后端界面,前端移动界面主要面向路口值班交警,后端界面则是面向管理员的管理系统。移动端立足于只获取与自己管辖道路相关的信息,对信息进行初步筛选,操作简单便捷,便于在极端天气下的快速响应。后端立足城市全局,统筹管理全局信息。系统功能性测试结果表明,系统能够实现在极端天气时快速发布信息,及时上报和维护交通设备,保障城市交通安全。

基于YOLOv5的工人安全自动检测算法

针对人工监督施工人员是否符合安全规范存在漏检的问题,本文基于YOLOv5目标检测算法来自动检测安全帽和反光衣的穿戴,通过深度学习,模型精度达到75.8%,实现了在复杂的施工场景下对安全帽和反光衣等小目标的检测,较好解决了人工检测漏检的问题。

多传感器协同驾驶系统的设计

基于多传感器联合配准融合的驾驶系统和融合方法,包括相互通信的前车和后车,所述前车和后车上均设置有信息传感单元、通信单元、控制单元和信息融合单元。前车或后车与当前车辆的超声波测距信息并融合通讯误差,进而判断当前车辆相对于前车或后车的运动状态,并通过向控制单元发送指令调整车辆行驶状态,实现了将车辆本身的多传感器信息与经通讯获得导航信息进行融合,系统的设计可以提高车辆导航精度。