欢迎来到利索能及~ 联系电话:18621327849
利索能及
我要发布
收藏
专利号: 2018110147570
申请人: 成都的卢青创网络科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 教育;密码术;显示;广告;印鉴
更新日期:2024-10-29
缴费截止日期: 暂无
联系人

摘要:

权利要求书:

1.一种基于驾考科目训练的智能判定系统,其特征在于:它包括学员客户端、教练客户端和驾管家智能学车系统;所述的学员客户端和教练客户端通过无线通信的方式与所述驾管家智能学车系统连接进行数据交互;

所述的学员客户端主要实现学员在练车模式中选择训练的项目,系统在初始化完成工作后将使用语音提醒用户在各个关键位置点的操作要领,并在项目训练完成后生成练车报告为用户提出相关指导意见;

所述的教练客户端实现教练查看学员的信息、训练和模拟考试情况,分析学员存在的问题以及方便教练与学员一起沟通交流解决学员练车中存在的问题;

所述的驾管家智能学车系统实现对学员在训练过程中的数据进行采集以及整体的控制,并与所述学员客户端和所述教练客户端进行数据信息的交互。

2.根据权利要求1所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统,其特征在于:所述的驾管家智能学车系统包括:用以采集学员在训练过程中的距离和角度数据以及捕获图像信息的OpenMV机器视觉模块;

实现控制所述OpenMV机器视觉模块采集学员在训练过程中的距离和角度数据以及捕获图像信息以及控制无线通信模块与所述学员客户端和所述教练客户端进行数据交互的控制模块;

用于所述学员客户端和所述教练客户端与所述控制模块进行通信连接实现数据传输交互的无线通信模块。

3.根据权利要求2所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统,其特征在于:所述的OpenMV机器视觉模块包括安装在舵机云台上便于使能旋转实现图像捕获的OpenMV机器视觉摄像头、在所述控制模块的控制下转动使得所述OpenMV机器视觉摄像头能捕获到目标位置的舵机云台、用于测量采集所述OpenMV机器视觉摄像头安装位置与底面之间垂直距离的超声波传感器和用于测量所述OpenMV机器视觉摄像头的下倾角以及为测量教练车车辆偏斜度的提供数据依据倾角传感器。

4.一种基于驾考科目训练的智能判定系统的智能判定方法,其特征在于:它包括以下步骤:S1、学员驾驶教练车进入项目训练场地;

S2、通过OpenMV机器视觉模块捕获教练车当前的位置信息判断是否到达指定区域;

S3、通过OpenMV机器视觉模块实时检测教练车车辆外轮廓与训练场地边线的距离;

S4、根据教练车的行车轨迹生成学员行车路径距离数据;

S5、将学员行车路径距离数据跟标准数据进行分析对比,并生成分析报告。

5.根据权利要求4所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统的智能判定方法,其特征在于:在进行步骤S1学员驾驶教练车进入项目训练场地之前还需要建立与学员行车路径距离数据进行分析对比的标准数据的数据库。

6.根据权利要求5所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统的智能判定方法,其特征在于:在建立与学员行车路径距离数据进行分析对比的标准数据的数据库之前还需要对项目训练场地边线上进行关键位置点的标注。

7.根据权利要求6所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统的智能判定方法,其特征在于:建立标准数据的数据库的步骤如下:A1、教练根据步骤S1-S3进行示范练车操作;

A2、得到记录教练在示范练车操作时教练车车头和车尾到项目训练场地边线上i个关键位置点的距离 和A3、重复n次步骤A1和A2,得到教练车车头到项目训练场地边线上i个关键位置点的距离 和教练车车尾到项目训练场地边线上i个关键位置点的距离A4、将n组数据进行分析拟合,得到教练车行驶到i个关键位置点时分别对应的 和的取值范围,作为标准数据的参考距离。

8.根据权利要求4所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统的智能判定方法,其特征在于:所述的步骤S2通过OpenMV机器视觉模块捕获教练车当前的位置信息判断是否到达指定区域的具体步骤如下:S21、通过OpenMV机器视觉模块对项目训练场边线的颜色和轮廓进行识别;

S22、根据OpenMV机器视觉模块的视野中是否存在色块判断是否到达指定区域。

9.根据权利要求4所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统的智能判定方法,其特征在于:所述的步骤S3通过OpenMV机器视觉模块实时检测教练车车辆外轮廓与训练场地边线的距离的具体步骤如下:S31、控制器和舵机云台控制OpenMV机器视觉模块捕获项目训练场图像中的边线特征,并调整舵机云台使得项目训练场边线出现在图像的中心,通过倾角传感器得到OpenMV机器视觉模块与地面形成的一个下倾角;

S32、通过超声波传感器测出OpenMV机器视觉模块与地面之间的距离;

S33、根据三角形的勾股定理并可得到项目训练场边线垂直于车辆外轮廓的距离;

S34、再根据倾角传感器测出车辆的偏斜角以及得到的项目训练场边线垂直于车辆外轮廓的距离得到车辆外轮廓垂直于项目训练场边线的距离。

10.根据权利要求9所述的一种基于驾考科目训练的智能判定系统的智能判定方法,其特征在于:在步骤S31中如果OpenMV机器视觉模块捕获的图像中没有边线特征时的步骤如下:B1、舵机云台上下扫动控制OpenMV机器视觉模块中的OpenMV机器视觉摄像头的视野发生变化,直到捕获到距离车辆最近的边线位置;

B2、舵机云台控制OpenMV机器视觉摄像头指向捕获的目标边线;

B3、反复判别每帧图像中项目训练场边线与图像中心的像素距离,不断调整舵机云台直至项目训练场边线出现在图像的中心。