基于行为模式识别的网约车安防研究与实现

作者：杨光义; 李卓鸿; 叶欣雨; 程谟凡; 谢银波^*

来源：武汉大学学报(工学版), 2019, 52(10): 927-933.

DOI：10.14188/j.1671-8844.2019-10-012

• 网约车
• 行为识别
• 卷积神经网络
• 支持向量机
• 检测

基于行为模式识别,研究并实现了一套网约车安防系统。利用Haar特征检测和深度学习网络,完成驾驶员身份验证;通过自主建立的侵害行为检测数据集训练支持向量机分类器,实现车内侵害行为实时监测;通过非特定人语音识别技术,实时监测车内语音信息,当关键词被触发时及时发出警情信息。系统以Xilinx公司的PYNQ-Z2开发板为核心,外接摄像头、麦克风、蓝牙模块和声光报警模块,不仅可以在车内实现声光报警,还可以通过乘客的移动终端完成自动联网报警,为实时高效地维护司乘人员安全提供了可能。

• 单位
  武汉大学