活动分享 | 极目驾驶员辅助技术的创新与实践
2018-09-20

9月17日,东风汽车集团有限公司2018年科技创新大会暨技术中心第三届科技创新周在东风公司技术中心隆重开幕。本次“科技创新周”主题为“科技创新 擎动未来”,主要聚焦汽车行业“五化”(轻量化、电动化、智能化、网联化、共享化)技术趋势。

 

作为智能驾驶领域的主流技术提供商,极目智能受邀在此次活动上做了《极目驾驶员辅助技术的创新与实践》的主题分享。


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——  极目驾驶员辅助技术的创新与实践  ——

 

Part 1 : 驾驶员状态监测

 

一般来说,针对驾驶员状态的监测可以分为接触式与非接触式,如基于驾驶员生理指标、操作行为、车辆状态、面部表情等。

 

极目驾驶员监测技术主要基于自主研发的计算机视觉技术,通过图像传感器监测驾驶员的眼部、面部、头部等细节,从而判断驾驶员的状态。

 


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基于图像的驾驶员监测的流程大致如下:首先针对疲劳或分神表情进行特征提取,确定面部特征点和特征指标,总结出驾驶员状态识别方法,然后根据摄像头获取的驾驶员状态数据,做出驾驶员状态判断。

 

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目前,极目驾驶员状态监测系统可识别的危险状态及行为包括低头、闭眼、左顾右盼、打哈欠、抽烟、打电话、遮挡、驾驶员离开等。系统采用近红外成像技术,适用于佩戴眼镜、墨镜的驾驶员,并且在暗光、逆光、无光等挑战性光照环境下也能提供高品质的成像。

 

系统支持驾驶员身份识别功能,若采集的驾驶员信息与系统已录入信息不符,会及时向驾驶员和系统管理员发出提醒。


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经过长时间的优化,目前极目驾驶员监测技术优势包括:

 

识别率高

 

驾驶员的个体差异较大,肤色、眼睛大小、疲劳表征、表情动作等都会对检测准确度产生影响。极目基于海量的样本数据,采用传统算法与深度学习相结合的方式,能够提供更高精度的驾驶员状态检测与识别;

 

响应速度快

 

响应速度会直接影响用户体验及系统效用。通过指令集优化、多线程优化、适时算法调度等高效的工程实现,极目DMS系统不断优化提升系统响应速度,针对驾驶员的状态进行快速判断与反馈;

 

可适应复杂驾驶场景

 

通过软硬件协调开发及优化,系统可在不同的光照条件与角度下高效运行,适用于多种复杂驾驶场景;

 

Part 2 : 车外环境感知技术

 

除驾驶员监测技术外,极目智能也提供基于视觉的车外环境感知技术,能够准确识别车辆、车道线、行人、多类型交通标志等。目前,极目已实现视觉与毫米波雷达的数据融合,能够实现AEB自动紧急刹车、LKA车道保持辅助等L2级别智能驾驶功能。


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Part 3 : 案例分享

 

这里给出某车队在驾驶辅助系统(包括驾驶员监测与前向碰撞预警系统)试运行期间的预警、驾驶得分等方面的变化趋势。在给车队驾驶员进行系统使用培训之后,试运行期间车队整体的驾驶行为变得更加规范,驾驶风险进一步降低

 

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试运行期间预警数量变化趋势:有波动,但整体呈下降趋势


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整体平均驾驶得分变化趋势:有波动,但整体呈提高趋势

 

初步的数据结果显示,驾驶辅助系统对于改善和规范驾驶员的行为正向积极作用,帮助车队提效降本。

 

此外,由于驾驶辅助系统能够采集丰富的车辆和驾驶行为数据,不仅包含了传统方式用于驾驶员风险评估的“三急”数据,还有驾驶辅助系统特有的预警数据,可为驾驶员的风险评估提供较为全面和客观的参考,如果车队能够基于此构建驾驶员风险评估和考核体系,督促驾驶员规范驾驶行为,则有助于促进落实驾驶辅助系统的效用。


 

 


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