计算机视觉驾驶行为识别应用简述

一、什么是计算机视觉识别?

计算机视觉识别是一种基于图像处理和机器学习的人工智能应用技术,可以用于多个场景。常见应用场景包括人脸识别、场景识别、OCR识别以及商品识别等。今天以咱们国产系统豌豆云为例,为大家梳理一下在车辆驾驶行为中计算机视觉可以做到哪些检测和预警。

二、豌豆云视觉识别系统。

豌豆云视觉识别系统针对车载场景,以四大模块为基础分析并预警危险驾驶行为,提升我们日常行车安全性。

1、 驾驶员检测

系统会根据图像中的所有人体,将目标最大的人体作为驾驶员,返回坐标位置,同时返回总人数(含驾驶员和乘客);支持夜间红外场景。

2、 驾驶员行为识别

系统会检测到驾驶员后,进一步识别行为属性,可识别使用手机、抽烟、不系安全带、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、视角未朝前方等9大类行为属性。

3、 营运车辆驾驶检测

针对出租车、客车、公交车、货车等各类营运车辆,系统会实时监控车内情况,识别驾驶员抽烟、使用手机、未系安全带、未佩戴口罩、疲劳、视线偏离等违规行为,及时预警,降低事故发生率,保障人身财产安全

4、 社交内容分析审核

汽车类论坛、社区平台,对配图库以及用户上传的UGC图片进行分析识别,系统会自动过滤出涉及危险驾驶行为的不良图片,有效减少人力成本并降低业务违规风险

三、特色功能应用

  1. 驾驶行为检测:系统可以检测和识别驾驶员的各种行为,如急刹车、急加速、急转弯、违规变道等。

  2. 疲劳驾驶检测:系统可以检测驾驶员的疲劳状态,包括眨眼频率、头部姿势、闭眼时长等,以预防事故。

  3. 手部动作分析:一些系统可以分析驾驶员的手部动作,如接打电话、抽烟、操作导航等,以提高驾驶安全性。

  4. 视线分析:系统可以分析驾驶员的视线,以确定是否分散注意力或盯着手机等物体。

  5. 驾驶姿势分析:系统可以分析驾驶员的姿势,如坐姿、手位、脚踏位置等,以检测不当的驾驶姿势。

  6. 速度和加速度分析:系统可以分析车辆的速度和加速度,以检测超速、急加速或急刹车等行为。

  7. 数据记录和存储:驾驶行为数据通常会被记录和存储,以便后续分析和报告。

  8. 驾驶行为评分:一些系统可以为驾驶员的行为评分,以提供反馈和改进建议。

  9. 实时监测:系统支持实时监测和警报,以及时纠正不安全的驾驶行为。

  10. 数据可视化:识别结果通常可以用可视化图表和报告的形式呈现,以帮助用户更好地理解数据和趋势。

  11. 隐私保护:在处理驾驶行为数据时,系统通常会采取隐私保护措施,以确保个人隐私的安全性。

以上就是小编为大家根据计算机视觉在驾驶行为方面功能应用介绍,可能会有遗漏,欢迎大家在评论区补充,如果有不懂得,也可以私信我。

相关推荐
静Yu8 分钟前
基于CANN框架的算子开发:释放AI计算潜能的核心引擎
人工智能
嵌入式-老费11 分钟前
自己动手写深度学习框架(最终的ncnn部署和测试)
人工智能·深度学习
阿十六29 分钟前
OUC AI Lab 第七章:ViT & Swin Transformer
人工智能·深度学习·transformer
Mintopia34 分钟前
🌳 Claude `code/worktree` 命令最佳实践指南
人工智能·claude·trae
阿里云大数据AI技术37 分钟前
阿里云 Elasticsearch 的 AI 革新:高性能、低成本、智能化的搜索新纪元
人工智能·elasticsearch·阿里云
paperxie_xiexuo39 分钟前
如何用自然语言生成科研图表?深度体验PaperXie AI科研绘图模块在流程图、机制图与结构图场景下的实际应用效果
大数据·人工智能·流程图·大学生
Mintopia44 分钟前
🌌 AIGC模型的冷启动问题:Web应用的初期技术支撑策略
人工智能·trae
2501_941805311 小时前
边缘计算:引领智能化未来的新技术
人工智能
没有钱的钱仔2 小时前
深度学习概念
人工智能·深度学习
百锦再2 小时前
第21章 构建命令行工具
android·java·图像处理·python·计算机视觉·rust·django