

2022年11月20日,貴州凱峰科技有限責任公司AMT自動變速器控制器技術評審會在貴陽召開。貴州省人大副主任、貴州省科協主席何力出席會議并作重要講話。貴州科學院、貴州大學、航天十院等專家出席。國內知名專家北京航空航天大學交通科學與工程學院學術委員會主任、國家乘用車自動變速器工程技術研究中心常務副主任徐向陽教授、吉林大學汽車工程學院液力機械傳動研究所所長雷雨龍教授以線上方式出席了會議。
11月2日,貴州凱峰科技有限責任公司與江蘇開鹿新能源汽車有限公司在貴陽正式簽署汽車安全氣囊系統開發協議。
2022年11月1日,貴陽經開區管委會主任徐進一行到貴州凱峰科技有限責任公司調研。在公司領導王慶、曹軍和高級顧問遲耀勇陪同下,徐進主任參觀了生產車間和試驗室,聽取了公司領導的工作匯報。徐進主任對凱峰公司認真學習貫徹二十大精神、狠抓技術創新并積極推進產業化表示高度肯定,并希望凱峰公司搶抓市場機遇,加快技術成果轉化,不斷提高規模效益。
2022年8月17日,AMT項目總結會在凱峰科技公司會議室召開。凱峰科技AMT項目組全體成員和公司管理團隊參加了會議。為滿足客戶需求,凱峰科技AMT項目組經過半年多的努力,在保持AMT變速器傳動效率高、成本低、結構簡單等優點的同時,較好地解決了換擋頓挫、動力中斷和坡道溜坡等問題,并對AMT核心控制單元TCU所用芯片實施了國產化替代。這一開發成果為AMT自動變速器技術產業化推廣打下堅實基礎。
2022年8月10日上午,花溪區民營經濟代表人才專題培訓班學員百余人來公司參觀。這次活動是中共花溪區委組織部、中共花溪區委統戰部和花溪區工商聯共同組織的,旨在通過“走出去”學習提升的方式,切實提升民營企業經營管理人才、專業技術人才、高技能人才的業務素養和管理能力,促進花溪區經濟社會高質量發展。學員們參觀了公司的生產車間和試驗室,聽取了公司領導的情況介紹。公司的科技創新成果給他們留下深刻印象。
6月11日,貴州科學院與貴州凱峰科技有限責任公司在貴陽市經濟技術開發區簽署戰略合作協議,旨在充分利用雙方資源優勢,共推汽車信息技術科研創新。 在簽約儀式現場,貴州科學院與貴州凱峰科技有限責任公司分別對未來的合作滿懷期待,均表示將按照“優勢互補、合力發展、開拓創新、促進產業”的原則,共同推進貴州電子信息制造產業和科研事業高質量發展。
【概要描述】蓋世汽車訊 據外媒報道,印度理工學院羅巴爾分校(Indian Institute of Technology, Ropar)開發出全新算法,可使用機器學習和計算機視覺檢測駕駛員是否疲勞。
機械工程系Harshit M和J.M.P. Ganesh聯合發布了一篇文章,名為《疲勞檢測機器學習模型》。生物醫學工程中心的Ashish Sahani對此表示,他們使用計算機視覺算法可以提取如閉眼和打哈欠之類的面部特征,然后使用機器學習技術來有效檢測駕駛員的警覺性。
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開發疲勞檢測技術是一項工業和學術挑戰,但近年來人們已開發出多種技術。研究人員表示:“其中一組技術是,通過方向盤運動、加速器或制動方式、車速、橫向加速度和橫向位移,監控駕駛員操作及車輛行為。另一組技術重點監控駕駛員的生理特征,例如心率、脈搏率和腦電圖。第三組基于計算機視覺系統,可以識別在疲勞期間發生的面部變化。第一種方法會受汽車類型和型號限制。第二種方法雖然結果更準確,但大規模部署不切實際并且具有侵入性,因此并沒有受到廣泛重視。而第三種方法非常有潛力,因此我們遵循其原則并建立了相同的模型。”
研究人性還稱:“我們已成功使用機器學習和計算機視覺開發出一種算法,通過人工設計的功能,可以根據人的面部表情檢測疲勞。我們還提出了一種有效的無需接近車身傳感器或儀表盤解決方案,十分便利。而且,它可以在不同車齡的所有汽車上高效工作。我們開發出一種算法,可以實時檢測駕駛員的疲勞狀態。”
此項研究表示,盡管提出的基于機器學習的檢測可以準確檢測到疲勞,但其性能仍需改進。
蓋世汽車訊 據外媒報道,印度理工學院羅巴爾分校(Indian Institute of Technology, Ropar)開發出全新算法,可使用機器學習和計算機視覺檢測駕駛員是否疲勞。
機械工程系Harshit M和J.M.P. Ganesh聯合發布了一篇文章,名為《疲勞檢測機器學習模型》。生物醫學工程中心的Ashish Sahani對此表示,他們使用計算機視覺算法可以提取如閉眼和打哈欠之類的面部特征,然后使用機器學習技術來有效檢測駕駛員的警覺性。
開發疲勞檢測技術是一項工業和學術挑戰,但近年來人們已開發出多種技術。研究人員表示:“其中一組技術是,通過方向盤運動、加速器或制動方式、車速、橫向加速度和橫向位移,監控駕駛員操作及車輛行為。另一組技術重點監控駕駛員的生理特征,例如心率、脈搏率和腦電圖。第三組基于計算機視覺系統,可以識別在疲勞期間發生的面部變化。第一種方法會受汽車類型和型號限制。第二種方法雖然結果更準確,但大規模部署不切實際并且具有侵入性,因此并沒有受到廣泛重視。而第三種方法非常有潛力,因此我們遵循其原則并建立了相同的模型。”
研究人性還稱:“我們已成功使用機器學習和計算機視覺開發出一種算法,通過人工設計的功能,可以根據人的面部表情檢測疲勞。我們還提出了一種有效的無需接近車身傳感器或儀表盤解決方案,十分便利。而且,它可以在不同車齡的所有汽車上高效工作。我們開發出一種算法,可以實時檢測駕駛員的疲勞狀態。”
此項研究表示,盡管提出的基于機器學習的檢測可以準確檢測到疲勞,但其性能仍需改進。
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