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驾驶员行为监控（物流公司等对驾驶员的危险驾驶监控） 开发语言 c++ 硬件 选用了地平线旭日 3 环境linux 视觉算法 yolo5 功能包括： 1）从摄像头模块采集视帧 用地平线芯片硬件API直接采集 2）缩放视频。 地平线芯片硬件API直接缩放 3）将视频编码成 h264 实际使用时，在地平线开发板上接了两路 usb 摄像头和一个 MIPI 摄像头。用地平线的硬件编码 API，同时对三路码流进行编码. 4）原始音频采集 使用 alsa 库采集的声音。 5) 声音的编码 把原始的声音编码成 mp3 6) 视频和声音的混合 把 h264 和 mp3 混合成 mp4 文件。 7）文件的滚动存储 地平线开发板接硬盘，音视频编码成的 mp4 文件, 5 分钟一个 mp4 文件，超过一个月的文件自动删除。 8）码流传输模块：动态码流传输当某些情况触发时，编码端向服务器即时发送 h264 码流，以及 mp3 声音流。网络是 5G 网络。发送追求最小的延时，其中分辨率、帧率、码流、gopsize 可以根据网络状况等，进行动态的调整。比如编码端感觉网络有点拥堵，就通知接收端要降低分辨率和码流，发送新的分辨率、帧率、码流等参数给解码端，等解码端完成参数的更新调整，编码端发送新的参数的视频流到解码端。 接收端可以马上播放收到的视频流和声音。 9) 驾驶员手离开方向盘监控 这是危险驾驶监控的一项。驾驶员手离开方向盘时，会马上提示他，并截图发送给服务端，同时作出记录。 训练模型，识别手没在方向盘上，转化为地平线格式 10）打电话识别监控 训练模型识别打电话动作，转化为地平线格式 11）驾驶员疲劳状态监控 训练模型识别人员疲劳表情，转化为地平线格式

嵌入式 arm 设备开发，用于监控大型扶梯的运行状况，如有异常及时报送便于消除隐患。 设备连接多种传感器（振动、转速、温度、电流、电压、激光位移、霍尔、声音采集等等多种传感器），传感器数量有十几个。即时采集各种传感器，把采集的原始数据用各种算法计算，和设定的阈值比较，判断扶梯是否异常或者由潜在风险。定时上报信息。接收中心服务器发送指令、包括接收升级指令进行升级，定时及异常时即时报送给中心服务器。 使用了线性回归这种初级的机器学习来换算各种负载情况下各相关传感器的合理阈值。 嵌入式的 cpu 主频只有 1G。存储读写速度低。在各传感器读取数据大，交互频繁。计算频繁高(有的传感器采样频率上万（每秒上万条数据），各种传感器平均几秒内就分别要运算一次（比如取平均值，比如取每 10秒内的最大值，然后取一分钟内这 6 个最大值的最小值，比如通过传感器电压最大最小值的差距计算噪声分贝值，并计算出一个时间的平均值），运行一次处理几千条数据)。还对电流等进行频谱分析。设计成数据采集层、数据存储层、数据缓存层、数据报送层。各层异步模式交互。