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高级辅助驾驶(ADAS)
作者:   ag8亚洲国际   

  工程车导致的车祸社会影响巨大,对高级辅助驾驶系统需求尤为迫切。经过多年努力,鸿泉基于大数据与人 工智能的ADAS系统已经在工程车大量应用。利用积累的大量图片,结合基于YOLO、SSD的目标检测算法和基于CNN、RNN的目标识别 算法,使设备具有通过二维图像认知三维环境的能力,感知三维环境中物体的几何…

  鸿泉盲区监视系统(BSD):基于大量盲区视频与图片数据进行深度学习的模型训练,能准确识别大型车辆在右侧、车后及车前等盲区的行人、动物等活体,并及时提醒司机与路人注意避让。

  鸿泉司机画像系统(DPS)是基于大数据与深度学习的对司机性格和驾驶习惯画像的系统。通过汽车总线及多种传感器采集车辆的速度、扭矩、方向变化、油门信息及司机面部表情,汇总到服务器后,通过后台大数据汇总及深度学习得到驾驶的模型,从而将司机的驾驶习惯、性格属性、身体特征进行对应画像,进而在后续驾驶中根据其驾驶习惯的突变判断是否有驾驶危险进行提示、警告或干预。

  基于先进的人工智能和机器学习的先进技术,鸿泉驾驶员监视系统(DMS)可以准确识别驾驶员当前的行为动作,对于行驶过程种影响驾驶员专注度的行为,如抽烟、喝水、打电话等行为,给予提醒、警告。同时鸿泉驾驶员监视系统(DMS)基于收集的大量驾驶员脸部数据和深度学习算法,可以精确识别驾驶员的喜怒哀乐等表情,从而对驾驶员当前是否适合驾驶进行提醒、警告或干预。

  基于视频图像分析技术,识别前车距离,并提醒驾驶员修正危险驾驶行为,主 要用于解决本车与前车距离过短导致的追尾问题。

  基于视频图像分析技术,结合高动态摄像头检测车辆是否长时间压线行驶,结 合车辆数据判断车辆是否在不打转向灯的情况下车道偏移。

  通过交通信号视频,采用SSD等深度学习算法,能主动识别交通红绿灯、限速、斑马线、警示标志等信号,并提前预警。


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