

2023年2月20日至21日,贵州凯峰科技有限责任公司董事长王庆、名誉董事长兼总经理曹军一行前往广州开发区考察。期间,凯峰高层分别与广东省粤科母基金投资管理有限公司(粤科金融)、广州开发区控股集团有限公司(广开控股)和广州凯得资本运营有限公司高层进行了会面交流,同时前往金地威新创智汇和钧恒广场参观,就广州开发区创业环境、投资环境、政策扶持等多方面情况进行了考察。
新年伊始,2023年1月29日贵州凯峰科技股份有限公司开工仪式在一楼隆重举行,在开工仪式上公司董事长王庆发表重要讲话:“希望大家在新的一年里,“卯”足干劲,赤兔迎新,用崭新的姿态开启新征程,为凯峰的发展鞠躬尽瘁,为创造新目标而努力奋斗” 。
2023年1月14日,2023贵州凯峰科技有限责任公司迎春酒会在贵州航天酒店隆重举行。航空航天相关兄弟单位的嘉宾及领导应邀出席酒会。公司全体员工及家属在温暖和谐的气氛中同到会嘉宾领导共同分享了欢庆新春的快乐。
2022年11月20日,贵州凯峰科技有限责任公司AMT自动变速器控制器技术评审会在贵阳召开。贵州省人大副主任、贵州省科协主席何力出席会议并作重要讲话。贵州科学院、贵州大学、航天十院等专家出席。国内知名专家北京航空航天大学交通科学与工程学院学术委员会主任、国家乘用车自动变速器工程技术研究中心常务副主任徐向阳教授、吉林大学汽车工程学院液力机械传动研究所所长雷雨龙教授以线上方式出席了会议。
11月2日,贵州凯峰科技有限责任公司与江苏开鹿新能源汽车有限公司在贵阳正式签署汽车安全气囊系统开发协议。
2022年11月1日,贵阳经开区管委会主任徐进一行到贵州凯峰科技有限责任公司调研。在公司领导王庆、曹军和高级顾问迟耀勇陪同下,徐进主任参观了生产车间和试验室,听取了公司领导的工作汇报。徐进主任对凯峰公司认真学习贯彻二十大精神、狠抓技术创新并积极推进产业化表示高度肯定,并希望凯峰公司抢抓市场机遇,加快技术成果转化,不断提高规模效益。
【概要描述】盖世汽车讯 据外媒报道,印度理工学院罗巴尔分校(Indian Institute of Technology, Ropar)开发出全新算法,可使用机器学习和计算机视觉检测驾驶员是否疲劳。
机械工程系Harshit M和J.M.P. Ganesh联合发布了一篇文章,名为《疲劳检测机器学习模型》。生物医学工程中心的Ashish Sahani对此表示,他们使用计算机视觉算法可以提取如闭眼和打哈欠之类的面部特征,然后使用机器学习技术来有效检测驾驶员的警觉性。
开发疲劳检测技术是一项工业和学术挑战,但近年来人们已开发出多种技术。研究人员表示:“其中一组技术是,通过方向盘运动、加速器或制动方式、车速、横向加速度和横向位移,监控驾驶员操作及车辆行为。另一组技术重点监控驾驶员的生理特征,例如心率、脉搏率和脑电图。第三组基于计算机视觉系统,可以识别在疲劳期间发生的面部变化。第一种方法会受汽车类型和型号限制。第二种方法虽然结果更准确,但大规模部署不切实际并且具有侵入性,因此并没有受到广泛重视。而第三种方法非常有潜力,因此我们遵循其原则并建立了相同的模型。”
研究人性还称:“我们已成功使用机器学习和计算机视觉开发出一种算法,通过人工设计的功能,可以根据人的面部表情检测疲劳。我们还提出了一种有效的无需接近车身传感器或仪表盘解决方案,十分便利。而且,它可以在不同车龄的所有汽车上高效工作。我们开发出一种算法,可以实时检测驾驶员的疲劳状态。”
此项研究表示,尽管提出的基于机器学习的检测可以准确检测到疲劳,但其性能仍需改进。
盖世汽车讯 据外媒报道,印度理工学院罗巴尔分校(Indian Institute of Technology, Ropar)开发出全新算法,可使用机器学习和计算机视觉检测驾驶员是否疲劳。
机械工程系Harshit M和J.M.P. Ganesh联合发布了一篇文章,名为《疲劳检测机器学习模型》。生物医学工程中心的Ashish Sahani对此表示,他们使用计算机视觉算法可以提取如闭眼和打哈欠之类的面部特征,然后使用机器学习技术来有效检测驾驶员的警觉性。
开发疲劳检测技术是一项工业和学术挑战,但近年来人们已开发出多种技术。研究人员表示:“其中一组技术是,通过方向盘运动、加速器或制动方式、车速、横向加速度和横向位移,监控驾驶员操作及车辆行为。另一组技术重点监控驾驶员的生理特征,例如心率、脉搏率和脑电图。第三组基于计算机视觉系统,可以识别在疲劳期间发生的面部变化。第一种方法会受汽车类型和型号限制。第二种方法虽然结果更准确,但大规模部署不切实际并且具有侵入性,因此并没有受到广泛重视。而第三种方法非常有潜力,因此我们遵循其原则并建立了相同的模型。”
研究人性还称:“我们已成功使用机器学习和计算机视觉开发出一种算法,通过人工设计的功能,可以根据人的面部表情检测疲劳。我们还提出了一种有效的无需接近车身传感器或仪表盘解决方案,十分便利。而且,它可以在不同车龄的所有汽车上高效工作。我们开发出一种算法,可以实时检测驾驶员的疲劳状态。”
此项研究表示,尽管提出的基于机器学习的检测可以准确检测到疲劳,但其性能仍需改进。
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