[实用新型]一种基于深度学习芯片的行车记录仪

说明书

本实用新型涉及行车安全领域，尤其涉及一种基于深度学习芯片的行车记录仪。包括记录仪本体及设置于所述记录仪本体内的深度学习模块，所述记录仪本体包括本体及设置于所述本体中的转向球，及设置于所述转向球中后置摄像头，及设置于本体侧面的的警示灯和报警器，及用于控制电源的电源开关，及与嵌入所述本体中的显示屏，及设置于本体前端的前置摄像头，以及设置于本体上端的音量调节按钮，所述后置摄像头、前置摄像头均与所述深度学习模块连接。本实用新型可以进行汽车超员检测及提醒司机及乘客。

技术领域

本实用新型涉及行车安全领域，尤其涉及一种基于深度学习芯片的行车记录仪。

背景技术

汽车作为人民生活的主要代步工具，给大众带去诸多便利同时也存在诸多安全隐患，有关报道显示目前客运车辆存在严重的超员现象。客车超载极易导致：客运车辆抗侧翻能力下降，易发生侧翻、倾覆；车辆制动能力下降，刹车距离延长；车辆转向稳定性下降，增大侧滑、侧翻风险；且客车长时间超负荷运转，极易导致车辆转动轴、轮胎等故障，给人们的出行埋下了巨大隐患。同时，现有的超员检测仅依靠交通警察监督，需耗费大量人力物力。

随着科技的发展，人工智能已融入人们生活的方方面面，深度学习作为机器学习研究中的一个新领域，其原理是模拟人脑进行分析学习，它模仿人脑的机制来分析数据，如人脸识别、目标检测、语音分析等。近几年深度学习通过卷积神经网络取得巨大的突破，掀起新一轮人工智能热潮，卷积神经网络不仅可以识别出人脸还可判断人物性别、年龄、是否佩戴眼镜等属性，能够给人们生活带来更多便利。现有技术中还没有关于防止超员检测的装置，一般由交通警察监督，不方便。

实用新型内容

本实用新型要解决的技术问题是提供一种能进行超员检测及提醒司机及乘客的基于深度学习芯片的行车记录仪。

为了解决上述技术问题，本实用新型的方案为：一种基于深度学习芯片的行车记录仪，包括记录仪本体及设置于所述记录仪本体内的深度学习模块，所述记录仪本体包括本体及设置于所述本体中的转向球，及设置于所述转向球中后置摄像头，及设置于本体侧面的的警示灯和报警器，及用于控制电源的电源开关，及与嵌入所述本体中的显示屏，及设置于本体前端的前置摄像头，以及设置于本体上端的音量调节按钮，所述后置摄像头、前置摄像头均与所述深度学习模块连接。

所述转向球为360度旋转摄像头座。

所述显示屏为触摸显示屏。

所述警示灯为闪光灯，所述报警器为扬声器。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果为：

通过转向球旋转后置摄像头采集车内乘客实时视频信息并送入行车记录仪内的深度学习模块，内置深度学习模块统计乘客数量，并标注识别的人脸，以人脸框形式显示在显示屏上，与设定的可搭载人数对比，判断是否超员，并对视频中无座、两人同坐等乘客标红，以提醒司机或乘客该车超员，深度学习芯片的卷积神经网络可有效识别幼儿和年龄较小乘客，对该类乘客不计数，防止判断错误；若车内出现超员现象，警示灯闪烁并发出超员警报，若无超员现象，车辆照常运行，前置摄像头为记录仪本体摄像头，可有效记录车辆行驶途中的影像及声音等相关信息，并且若显示屏切换至前置摄像头可提醒司乘人员前方有行人，警惕通行。

附图说明

图1为本实用新型的结构示意图；

图2为本实用新型的俯视图。

具体实施方式

下面结合附图对本实用新型的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本实用新型，但并不构成对本实用新型的限定。此外，下面所描述的本实用新型各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。