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龙图腾网获悉湖南众志诚轨道交通装备有限公司申请的专利一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118968782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410919885.9，技术领域涉及：G08G1/052；该发明授权一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法及系统是由罗仁胜设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法及系统，方法包括：步骤S1、监测车辆位置，确定车辆的移速；步骤S2、分析车辆是否符合安全标准，基于车内人数对车辆是否符合安全标准进行分析，或，监测驾驶人员的工作状态；步骤S3、根据驾驶人员当前的轮廓特征分析驾驶人员的工作状态；步骤S4、在分析驾驶人员的工作状态不合格时降低车速并发出警报指令；本发明中根据车速初步分析车辆的安全状况，并在车速较快时根据车内人数进一步分析，提高了对车辆状况的控制精度，提高了分析车辆状况的准确度，在车速过快时检测驾驶人员的工作状态，提高了对驾驶人员的工作状态的控制精度，提高了分析效率。

本发明授权一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的公共交通安全管理方法，其特征在于，包括： 步骤S1、基于车外参照物周期性监测车辆位置，根据车辆位置确定车辆的移速； 步骤S2、根据车辆的移速分析车辆是否符合安全标准，并在初步判定车辆不符合安全标准时基于车内人数对车辆是否符合安全标准进一步分析，或，监测驾驶人员的工作状态； 步骤S3、算法模块将驾驶人员当前的轮廓特征与正常工作状态下的轮廓特征进行比对，并根据比对结果分析驾驶人员的工作状态； 步骤S4、所述算法模块在分析驾驶人员的工作状态不合格时降低车速并发出警报指令； 步骤S2中根据车辆的移速分析车辆是否符合安全标准，具体包括： 监控模块周期性监测车辆位置，算法模块基于当前时间节点处的位置和前一时间节点处的位置计算车辆在该时间区间内的平均移速确定车辆是否符合安全标准，其中： 若所述平均移速小于等于所述算法模块中的第一预设平均移速，则算法模块判定所述车辆符合安全标准，并持续监测车辆位置以确定车辆的移速； 若所述平均移速大于所述第一预设平均移速且小于等于所述算法模块中的第二预设平均移速，则算法模块判定基于车内人数对所述车辆是否符合安全标准进行二次判定； 基于车内人数对所述车辆是否符合安全标准进行二次判定，具体包括： 所述算法模块根据采集的乘客轮廓特征确定车内人数，并根据车内人数确定所述车辆是否符合安全标准，其中： 若所述车内人数小于等于所述算法模块中的第一预设车内人数，则算法模块判定所述车辆符合安全标准，并持续监测车辆位置以确定车辆的移速； 若所述车内人数大于所述第一预设车内人数且小于等于所述算法模块中的第二预设车内人数，则算法模块判定所述车辆不符合安全标准，并判定其不符合安全标准的原因为光线问题； 若所述车内人数大于所述第二预设车内人数，则算法模块判定所述车辆不符合安全标准，并启动车内监控单元监测驾驶人员的工作状态； 若所述平均移速大于所述第二预设平均移速，则所述算法模块判定所述车辆不符合安全标准，并启动所述车内监控单元监测驾驶人员的工作状态； 启动车内监控单元监测驾驶人员的工作状态，具体包括： 基于采集的驾驶人员的特征轮廓与算法模块中预设轮廓的相似度判定针对驾驶人员的状态是否合格，其中： 若所述相似度大于等于所述算法模块中预设的第一预设相似度，算法模块判定所述驾驶人员的状态合格，并基于当前车辆与前一班车辆的距离对车速进行调节； 若所述相似度小于所述第一预设相似度且大于等于所述算法模块中的第二预设相似度，则所述算法模块判定根据所述特征轮廓的分布情况对所述驾驶人员的状态是否合格进行二次判定； 若所述相似度小于所述第二预设相似度，则所述算法模块判定所述驾驶人员的状态不合格，并基于车辆参数与相似度差值对车速进行修正； 其中，相似度差值为所述第二预设相似度与所述相似度的差值； 所述算法模块基于车辆重量M与所述相似度差值Q计算车速评价值Z，设定车速评价值Z＝m×MM0+q×QQ0，其中m为车重权重系数，q为相似度权重系数，m+q＝1，M0为预设车辆重量，Q0为预设相似度差值，算法模块根据车速评价值设有若干针对当前车速的修正方式，且各修正方式针对当前车速的修正幅度均不相同。

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