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智能駕駛輔助系統

智能駕駛輔助系統

發布日期:2019-04-26 作者: 點擊:

            無論是無人駕駛或是高級駕駛輔助系統,都是爲了不斷提升駕駛員的安全系數,不斷改善消費者的駕駛舒適度和自動化程度。更多的事故調查中發現,駕駛員的不良駕駛習慣及駕駛行爲而引起的事故占總事故率的78%,駕駛員的自身行爲是導致事故發生的重要原因。因此,找到可實時檢測駕駛員行爲特征的智能駕駛監測系統,將會不斷提高車輛的安全性,降低交通事故的發生率。駕駛員在享受智能駕駛安全同時,盡可能的放松雙手和大腦,將會帶來一連串的良好效應。

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            在上世纪七十年代,众多国家就开始了驾驶员驾驶行为监测系统的研究。在国内外众多大研发公司当中,基于驾驶员驾驶行为的监测系统主要是利用驾驶员的生理信号,利用脑电图、肌电图、眼动图、瞳孔分析等来监测驾驶员的各项生理指标。技术的不断改进升级,更多的基于驾驶员行为图像处理算法和瞳孔分析技术,被更好的进行数据采集和分析,达到预警提示效果。

        在驾驶员监测系统中,目前上市的免费三级现频在线观看多数是基于单目摄像头的监测系统。单目摄像头,采集数据不全面,分析结果不完全,而不能完全保证随时对驾驶员的动作侦测,进而判断将失去准确性和实时性的保障。

         如果将图片进行计算机处理,它将首先被数字化,然后被表达成矩阵的形式,其元素对应于图像中相应位置的亮度。而彩色图像将会以三通道:红、绿、蓝三种呈现出来,这是一般彩色摄像头能做到的。无论是 黑白或是彩色图像,被计算机拿来处理的原始数据都是矩阵的集合或矩阵的序列,这就是底层图像处理的基本数据流。而底层图形处理只是包括了图像压缩、噪声滤波、边缘提取、图像锐化等预处理。想要达到更高,更精确的处理,需要将数据进行高层图像处理,即模仿人类的认知并根据包含在图像中的信息进行决策能力。当采用单一摄像头进行图像处理时,图像信息的缺失将会使图像的高层处理变的更加困难,而识别率也将会降低很多。因此传统的单目摄像头在处理驾驶员面部表情和肢体动作时有相对的缺陷


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