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異常駕駛監控技術
  • 發布年度:2018
  • 主要類別:電動車與車輛電子
  • 次要類別:論文
  • 摘要
    交通安全研究文獻指出有85%以上交通事故和人為因素相關,若駕駛者能在事故發生前一秒獲得有效警示,就能避免90%的意外發生。影像技術在一般生活中已經有著許多的應用,其相關影像技術也被應用於車輛安全系統中,本論文提出一異常駕駛監控技術,透過影像辨識技術分析駕駛這狀態。

    本論文以駕駛分心狀態為主軸提出一異常駕駛監控系統,本系統主要以三種異常駕駛狀態分析所組成,首先藉由分類器進行人臉特徵偵測,再經由影像處理方法計算「左右頭部偏擺角度」分析駕駛者是否偏離正常駕駛視野,給予異常駕駛警示,在未偏離正常駕駛視野下,使用主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)與方向梯度直方圖(Histogram of oriented gradient, HOG)特徵分析是否為「打手機」或「吸菸」,給予異常駕駛警示。本系統針對不同駕駛者測試,分心行為警示正確率達95%,在正常駕駛視野下(駕駛視野集中於正前方),打手機行為警示率達84.2%,吸菸行為警示率達83.2%。此系統具一定之警示功能,可監控駕駛者狀態。

    關鍵詞:駕駛監控系統,駕駛狀態分析,主成分分析,方向梯度直方圖。