基于多传感器信息融合的汽车酒驾测控系统设计

针对传统单点汽车酒驾检测系统忽略了车内气流流动对检测精度和准确度的影响,文章探索性地提出了一种基于多传感器融合技术的汽车室内酒驾测控方法。基于D-S证据理论设计信息融合算法,并设计了酒驾测控系统的主要硬件系统与工作模式,完成了基于多传感器检测的汽车酒驾检测与控制系统方案设计。     

基于RFID和GPRS的酒后驾驶监控系统设计

在传统的交警监管和依靠处罚手段管理酒后驾车效果不佳的情况下,论文提出了基于RFID和GPRS的酒后驾驶监控系统,该系统利用车栽酒精检测模块检测的驾驶员呼出气体的酒精浓度,利用RFID技术实现酒驾车辆的识别和追踪;并通过GPRS模块实现与公安交警监控中心的通信.     

基于物联网的车位检测诱导系统

针对城市汽车保有量的急剧增加带来的停车难问题,设计了一种基于物联网车位检测诱导系统,采用无线地磁节点监测停车位状态,并利用ZigBee组建无线网络进行信息传输,对驾驶员进行诱导泊车.实验结果表明:该系统能够准确地进行停车诱导,提升了停车效率和车位的利用率.     

基于三次样条插值的智能汽车酒驾测控系统设计

针对采用半导体式酒精传感器MQ-3的智能汽车酒驾测控系统中传感器测量误差不容忽视的问题,提出一种使用三次样条插值进行酒精传感器温度补偿的方法。对酒精气体浓度范围为0.09～0.36 mg/L,温度范围为0～50℃的常见环境条件进行基于ARM9的智能汽车酒驾测控系统设计和硬件选型。该系统集成酒精检测、状态显示、语音报警和驱动继电器动作以禁止汽车启动等功能,能够实现从源头抑制酒驾;还考虑避免随行人员饮酒所造成的干扰问题,重点研究三次样条插值算法在酒精浓度测量结果温度补偿方面的应用。通过与酒驾测量仪KY-8200的实验对比,验证了该方案的有效性。     

基于ZYNQ AP SoC的安全驾驶系统设计

针对系统对实时图像处理的需求,本文提出了一种基于ZYNQ AP SoC的安全驾驶系统设计方案.本系统由ZYNQ架构中的PL(FPGA)部分负责驱动CMOS摄像头,将采集的图像进行灰度转换,传给PS(ARM)部分运行Adaboost算法,对图像进行人脸检测,从而获取驾驶员的眼睛和嘴巴的坐标值、面积值和张开度,并利用OpenCV的PERCLOS算法制定疲劳状态标准,给出预警信息.同时,ARM通过USB驱动摄像头,实现行车记录,并通过酒精浓度传感器采集车内酒精浓度,实现酒驾预警.通过实验表明,本系统性能稳定,实现了保障安全驾驶的目的.     

基于物联网的矿井氧气浓度监测系统设计

为了实现对矿井氧气浓度检测,提出了一种基于物联网的矿井氧气浓度检测系统,并完成了系统的软硬件测试。硬件包括传感器检测模块、路由器传输模块、数据汇集模块和上位机模块,软件采用MSP430进行编程,实现了氧气浓度信号检测。应用表明,该系统能有效地避免矿井有毒气体泄漏的发生。     

深度递归网络在物联网系统异常检测中应用研究

物联网系统采用感知层、传输层和应用层三层体系架构,物联网的三层结构具有时序性,上一层数据异常会链式反应到后续层,传统的物联网异常检测方法无法有效识别数据异常并快速定位异常发生在哪一层。文中提出以深度递归网络对物联网系统异常检测进行建模,感知层、传输层、应用层作为深度网络输出层,深度递归网络通过核函数变换能够提取高阶特征,并且深度递归网络本身的时序特性能够提升异常检测的准确性。实验结果表明,深度递归网络在物联网系统异常检测中能够获得较高的检测准确率。     

防酒驾系统研究与探索

随着国名经济的迅速发展,私家车的数量越来越多,汽车在带给我们便利的同时,也伴随着交通事故的发生,其中酒驾就是一个典型,据网上数据统计,其中我国交通事故中酒驾造成的占比达到近三分之二,酒驾害人害己,为了保证驾驶人员以及其他人的生命安全财产,我们急需研究一款应用从根本上去控制酒驾,随着科技技术和互联网的发展,利用传感器以及嵌入式系统研究一种防酒驾系统,该设计就是保证了"开车不喝酒,喝酒不开车"的原则。     

基于物联网技术的LED灯光智能控制系统设计

为了实现节能减排、降低照明能耗,设计了一种基于物联网技术的灯光控制系统。该系统主要由Niagara平台控制器JACE、热释电红外传感器、光敏电阻等硬件设备构成,以Niagara平台进行程序设计。根据人体感应检测和光照强度检测,来调节LED照明开关和亮度。Niagara平台可实现逻辑上的编程,还可远程控制系统,实现工业控制物联网的功能。系统界面能直观体现运行状态和历史数据,经实验测试,系统实现了节能减排、智能控制的目的。     

分布式GSM酒驾监控装置的设计

针对当前酒驾严重难管理的现象,设计了一种分布式GSM酒驾监控装置。该装置使用STC89C52RC单片机作为终端,使用MQ-3酒精浓度传感器对车舱内气体状况进行分布式检测;采用STM32单片机作为主控端,对终端发来的数据采用合适的数学模型进行耦合计算,从而判断酒精来源和浓度。     

结合智能手表的疲劳驾驶监测系统

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因,已经成为一个严重的社会问题,对疲劳驾驶的有效检测和预警可以减少交通事故的发生。结合当下智能手表广泛应用于日常活动生理指标的检测和运动状态的监测,文章设计了基于智能手表检测驾驶员疲劳状态的疲劳驾驶监测系统。通过智能手表采集驾驶员心率信号,系统基于心率计算驾驶员打哈欠的概率,并对心率变异性进行特征提取,同时使用内嵌了红外传感器的摄像头进行图像处理,利用Dlib库进行驾驶员眼部疲劳的检测,最后采用SVM分类算法实现驾驶员疲劳的判定。     

基于ARM的防疲劳驾驶检测系统

基于ARM的防疲劳驾驶检测系统,采用USB摄像头采集驾驶员的面部图像并将图像转换为数字信号传给ARM处理器。采集的面部图像通过模板匹配算法用特定的眼部分类器进行计算,与眼部分类器配比,在指定的矩形区域中提取出眼部图像,计算眼部图像的灰度直方图。通过对驾驶员的眼部闭合状态的实时分析可以获得PERCLOS参数,从而判断驾驶员的驾驶疲劳状态。经实验测试证明该方法准确性高,能在多种情况下检测驾驶员是否处于驾驶疲劳状态。     

汽车盲区检测系统

汽车盲区就是驾驶员在行车过程中视线受到阻碍而不能观察到那部分区域,其存在对车辆行驶安全潜伏着巨大的危害,极易造成驾驶员的判断和操作的失误,从而导致交通事故屡屡发生.汽车盲区检测系统意在解决这一隐患,提高行车安全性.该系统利用图像处理技术和感应装置来采集车身四周影像信息,经ARM进行数据处理,利用视觉和听觉的共同反馈,提示驾驶员及时进行安全判断,让广大驾驶员享受到汽车盲区检测系统所带来的实实在在人性化的安全服务.     

面向工业物联网的协议漏洞检测技术研究

针对物联网环境中传统模糊测试方法效率低的问题,提出一种基于模糊测试的工业物联网协议漏洞检测技术。该技术使用Seq2Seq模型进行二次学习,构建以协议管理、策略配置、详情查询模块为核心的物联网协议漏洞检测系统。经过测试,该技术可有效提高协议检测效率和漏洞挖掘能力。     

基于GPS的疲劳驾驶预警系统

随着汽车行业的发展,越来越多的家庭拥有了汽车。汽车的增多给人们出行带来了便利,也带来了一系列安全问题,尤其是酒驾、疲劳驾驶、超速驾驶成为交通事故频发的主因。为此我们设计了一个针对上述违法行为的安全监控预警系统,在可能出险前及时提醒驾驶员,尽可能减少由驾驶员主观因素导致的交通事故。     

基才51单片机的酒精浓度检测仪的设计

为了能有效防患因驾驶员酒后驾车而造成的事故发生,设计一种以智能仪器能够监测驾驶员呼出气体酒精含量非常必要。本设计以51单片机和MQ-3气体传感器为核心,设计了系统硬件电路,阐述了各模块功能并着重研究了气体传感器的选择。该系统能提供检测、显示、报警等多种功能,具有成本低、体积小、智能化强的特点。     

酒后驾车监测追踪车载系统硬件设计

为了减少酒驾所造成的交通事故的发生,提出了一种基于GSM-GPS的酒后驾车监测追踪车载系统。设计实现了该系统主控模块、酒精浓度检测模块、GPS定位模块、GSM无线数据传输模块、报警显示模块的硬件部分。经过测试,各模块工作正常。该系统具有快速检测,准确定位,实时追踪等优点。     

基于车联网的酒后驾驶智能呼叫系统研究

文章介绍了一种基于车联网的酒后驾驶智能呼叫系统,可以对驾驶员酒后预驾驶车辆和酒后驾驶车辆等行为进行有效判断,结合判断结果,利用人工智能技术确定驾驶员身份,通过车联网技术、移动通信技术联系车主、驾驶员家人及交通警察部门。该系统的设计与安装能形成对驾驶员行为的实时监控,大大减少驾驶员酒后驾驶车辆带来的社会危害,有效保障驾驶员、车上乘员的人身财产安全和社会公共安全。     

物联网故障设备检测系统的设计与实现

物联网环境下的设备相对复杂,人工检测成本过高,故障检测误差较大,因此,设计并实现了一种基于物联网的故障设备检测系统。系统通过采集模块获取故障设备的实时参数,利用控制器为SIM900B的GPRS通信模块实现各模块间信息的传输,采用核心芯片为S7-200型PLC的检测诊断模块,对故障设备信息进行分析和处理,判断故障产生的原因和位置,实现对故障设备的实时管理和诊断。软件设计过程中,对基于物联网故障设备检测系统的流程进行了详细分析,并给出无线传感节点接收和处理故障设备数据的程序代码。实验结果表明,所提系统具有很高的可行性及实用性。     

分析物联网监控摄像头漏洞检测方法及自动化

随着物联网监控摄像头的广泛应用,其安全性和隐私保护问题变得日益重要。本文从物联网摄像头的概念入手,综述了当前物联网监控摄像头漏洞检测方法,并提出了一种自动化漏洞检测系统的设计框架。通过综合静态检测和动态检测技术,该系统能够全面分析设备的代码和运行环境,发现潜在的漏洞和安全问题。通过进一步改进漏洞检测技术和工具,相关从业人员可以更好地保护物联网监控摄像头的安全,为用户提供安全可靠的服务。