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ZLG針對司機行為檢測的嵌入式解決方案

2020-03-11
來源:致遠電子

  摘要:司機在駕駛過程中使用手機、抽煙、打哈欠等不良駕駛行為嚴重威脅乘客人身安全,同時影響乘車體驗。如何有效檢測司機的不良駕駛行為是當前亟待解決的重要問題,本文將為大家介紹ZLG司機行為檢測解決方案。

  近些年來,我國一直是世界上因交通事故死亡人數最多的國家之一。自2000年以來,我國的交通事故發生率已經持續十多年高居世界第一。交通事故是當前世界各國所面臨的嚴重社會問題之一,已被公認為當今世界危害人類生命安全的第一大公害,每年交通事故至少使50萬人死亡。

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  歐美各國的交通事故統計分析表明,交通事故中80%~90%是人的因素造成的。根據美國國家公路交通安全署的統計,在美國的公路上,每年由于司機在駕駛過程中跌入睡眠狀態而導致大約10萬起交通事故,約有1500起直接導致人員死亡,711萬起導致人員傷害。在歐洲的情況也大致相同,如在德國境內的高速公路上25%導致人員傷亡的交通事故,都是由疲勞駕駛引起的。根據最新中國交通部的統計,我國26%的車禍由駕駛員疲勞駕駛引起,直接經濟損失達數十億美元。有關汽車駕駛員的疲勞檢測問題,隨著高速公路的發展和車速的提高,目前已成為汽車安全研究的重要一環。

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  2018年8月,交通運輸部辦公廳發布了《關于推廣應用智能視頻監控報警技術的通知》,文件要求長途客運車輛、旅游客車、危險物品運輸車輛提高安全性能,強制安裝智能視頻監控報警、防碰撞和整車整船安全運行監管技術裝備,對已運行的要加快安全技術裝備改造升級。

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  工信部在解讀《智能網聯汽車道路測試管理規范》也提到,“隨著危險預警、碰撞保護、緊急呼叫等智能化網聯化技術的逐步提升,高等級智能網聯汽車的產業化發展,以及新一代的無線通信、信息安全管控等技術的應用,我們相信交通事故率將大幅降低。”據以色列保監會的測試數據,2009~2012 年,經過 3 年跟蹤,安裝車聯網設備的車出現理賠的機率下降了 50%左右。

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  DMS、ADAS等車聯網硬件設備以及主動安全駕駛的車輛智能風控系統,一方面可以實時線上監控駕駛過程,為司機提供主動預警語音提示,避免發生事故;另一方面可以收集汽車行駛數據,并進行數據挖掘與分析建模,統計分析行為數據、分析車輛、駕駛員進行風險評分、定期輸出數據分析報告,為出租車、快車等公司解決糾紛、理賠提供依據,提供管理建議。

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  DMS(Driver Monitor Status )防疲勞預警系統:利用DMS攝像頭獲取的圖像,通過視覺跟蹤、目標檢測、動作識別等技術對駕駛員的駕駛行為及生理狀態進行檢測,當駕駛員發生疲勞分心、打電話、抽煙、未系安全帶等危險情況時在系統設定時間內報警以避免事故發生。

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  (1)人臉識別:

  能夠識別駕駛員身份,實現人臉比對簽到簽退(活體檢測),人臉比對閾值可設置,或是返回比對相似度百分比應用層處理比對結果。

  (2)駕駛員離崗檢查:

  當駕駛員處于離崗狀態、駕駛員面部被遮擋、攝像頭被遮蓋,會觸發系統報警。

  (3)閉眼檢測:

  當行車過程中當駕駛員出現閉眼打瞌睡的情況,會觸發系統報警(眼鏡反光影響比較大,淺色墨鏡也能識別)。

  (4)打哈欠檢測:

  當行車過程中當駕駛員出現打哈欠的情況,會觸發系統報警。

  (5)分神檢測(左右看、上下看):

  當行車過程中當駕駛員出現分神不專注的情況,頭部左右上下傾斜超過45°(可分別設置)會觸發系統報警。

  (6)吸煙檢測:

  當行車過程中當駕駛員出現吸煙的情況,會觸發系統報警。

  (7)打電話檢測:

  當行車過程中當駕駛員出現打電話的情況,會觸發系統報警。

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  AIoT開啟了智慧物聯無限大的想象空間,也開啟了人工智能在應用層面更多的可能性,但是AI算力是制約AI產業發展和開發者創新的痛點之一,為了激活更豐富的AI應用場景與創新產品,滿足產業鏈合作伙伴對AI高性能計算的產品需求,廣州致遠電子有限公司開發了M1808系列AI核心板。

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  ZLG M1808 AI核心板為用戶提供“嵌入式”+“AI”解決方案平臺,以AI算法賦能傳統嵌入式硬件。內部集成的NPU(Neural-network Processing Unit)提供最高3.0 TOPs AI算力,使泛工業嵌入式應用AI化成為可能。ZLG M1808平臺除了提供穩定可靠的硬件平臺之外,同時免費提供基于各種應用數據集訓練的AI算法,極大降低了“嵌入式”和“AI”的開發門檻,“你敢想,我就敢干”。

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