Pemandu Video Mengantuk

Apakah DDS & kepentingan Data Latihan untuk melatih Model DDS

Semua orang tahu tentang bahaya memandu di bawah pengaruh atau menghantar mesej teks semasa memandu. Walau bagaimanapun, tidak banyak perhatian diberikan kepada pemanduan dalam keadaan mengantuk. Pada tahun 2019, keletihan pemandu adalah punca 697 kematian di AS – iaitu 1.9% daripada jumlah kematian jalan raya pada tahun itu. Sebagai tambahan, 1 dalam 25 orang dewasa telah bersetuju untuk tidur di atas roda selama 30 hari sebelumnya.

Rasa mengantuk pemandu boleh membawa maut, tetapi ia boleh dielakkan. Tidur yang nyenyak dan mengelakkan alkohol sebelum menaiki kereta boleh mengurangkan kemalangan. Teknologi juga boleh membantu mengesan dan mencegah kematian akibat mengantuk pemandu. Jadi mari kita bercakap tentang teknologi itu memberi amaran kepada pemandu daripada mengantuk dan keletihan.

Apakah DDS?

Sistem Pengesanan Mengantuk Pemandu (DDS) ialah sebahagian daripada teknologi keselamatan kenderaan yang berfungsi pada algoritma yang mengesan perubahan dalam tingkah laku pemanduan pemandu, seperti pergerakan roda yang tidak menentu, sisihan lorong, kesukaran untuk memastikan mata terbuka, dan menguap berterusan, dan banyak lagi.

Sesetengah sistem memberi amaran kepada pemandu untuk berehat menggunakan makluman audio, manakala sesetengah sistem memaparkan simbol kopi, malah sesetengah kereta mempunyai tempat duduk pemandunya bergetar. 

Bagaimanakah DDS Berfungsi?

DDS berfungsi dengan merekodkan roda stereng tingkah laku semasa perjalanan bermula dan menjejaki tahap keletihan pemandu sepanjang perjalanan.

Algoritma berasaskan AI menghasilkan nilai dengan mengira kekerapan pergerakan mengejut, masa dalam sehari, tempoh perjalanan, sisihan daripada tanda lorong, dan kekerapan memukul jalur gemuruh. Jika nilai tersebut melebihi tahap tertentu, sistem berkelip a cawan kopi simbol pada panel instrumen kereta, menunjukkan bahawa pemandu perlu berehat.

Pemandu sentiasa dipantau untuk menentukan tahap keletihan mereka menggunakan kamera inframerah yang menghadap pemandu. Algoritma pembelajaran mesin dan pengecaman muka secara tepat menentukan keletihan dengan menjejaki ciri muka pemandu, pergerakan kepala, berkelip, dan pergerakan mata.

Contoh Dunia Nyata

Pemandu Pengesanan mengantuk sistem telah digunakan selama beberapa tahun sekarang. Beberapa pembuat kereta utama yang berminat untuk memantau perhatian pemandu ialah Mercedes Benz, Volvo, dan Land Rover.

'Attention Assist Mercedes-Benz ialah teknologi eksklusif yang tersedia pada kereta Benz tertentu yang memantau tabiat pemanduan pemandu dan memaklumkan mereka menggunakan amaran visual dan akustik apabila mengesan ketidakpedulian atau keletihan.

Land Rover juga mempunyai sistem Pemantau Keadaan Pemandu, yang mempunyai siri penderia yang mengesan pergerakan muka dan mata pemandu untuk mengenal pasti sama ada pemandu lalai, terganggu atau letih.

'Amaran Pemandu' Volvo atau fungsi DAC memantau dengan tepat cara kenderaan itu dikendalikan. Sebagai contoh, ia memberi amaran kepada pemandu apabila kenderaan dipandu secara tidak terkawal menggunakan paparan pemandu, isyarat akustik dan teks yang meminta pemandu mengambil rehat teh

Tidak seperti beberapa sistem lain, Amaran Pemandu Volvo tidak memantau tahap keletihan pemandu tetapi melihat dengan teliti pada operasi kenderaan.

Menghidupkan Kenderaan Autonomi dengan Data Latihan Berkualiti Tinggi

Kelebihan dan had sistem Pengesanan Mengantuk Pemandu

Terdapat banyak kelebihan DDS, dan faedah pertama yang terlintas di fikiran kita mungkin adalah pengurangan kematian akibat keletihan pemandu.

Dengan sistem yang boleh menyediakan amaran pelepasan lorong, adalah mungkin untuk mengelakkan kemalangan besar dan menyelamatkan nyawa pemandu, penumpang bersama dan pejalan kaki.

Ketepatan sistem terletak pada secara berkesan melatih algoritma menggunakan koleksi gambar. Walau bagaimanapun, membangunkan DDS yang teguh adalah mustahil jika bingkai mata tidak ditangkap dengan betul dan sistem tidak dilatih pada set data yang besar. Selain itu, penyetempatan pada mata boleh menjadi sukar jika pemandu memakai halangan seperti cermin mata atau topi.

Kepentingan Data Latihan untuk membina Model DDS

Kesan memandu mengantuk boleh membahayakan semua orang di jalan raya. Pemandu yang mengantuk mengambil masa untuk fokus, bertindak balas dengan perlahan dan tidak dapat menilai kelajuan dan jarak.

Pemandu yang mengantuk tidak semestinya seseorang yang tidak cukup tidur. Oleh itu, adalah penting untuk membangunkan alat untuk memberi amaran kepada pemandu yang letih tentang bahaya yang akan berlaku. Anda mesti mempunyai set data yang mencukupi untuk melatih pembelajaran mesin dan model pengecaman muka untuk membolehkan ini.

Video driver drowsiness

Untuk melatih model DDS dengan tepat, anda memerlukan koleksi set data latihan yang komprehensif (mengandungi imej orang yang mengantuk dan tidak mengantuk) yang boleh membantu meletakkan tanda tempat pada imej. Kaedah ini membantu sistem mengenal pasti ciri muka pemandu dalam senario masa nyata.

Di samping itu, memandangkan sistem ini sangat berminat dengan mata, koordinat dibentangkan kepada mata, yang akan membantu dalam mengesan nilai berkelip dan membuka mata.

Set data yang mengandungi imej yang boleh membantu sistem mengenali menguap juga harus disertakan. Selain pengesanan berkelip, menguap juga merupakan parameter kritikal yang perlu dipelajari oleh sistem untuk memberi amaran kepada pemandu. Model pembelajaran mesin boleh dibina menggunakan set data yang dilabel dengan tepat dan kaedah pembelajaran mendalam.

Keperluan untuk yang tepat Pemandu Mengantuk Sistem pengesanan terus berkembang. Perniagaan sedang mencari set data latihan yang boleh dipercayai yang boleh digunakan untuk melatih model ML mereka.

Apabila kebolehpercayaan dan kepelbagaian dalam set data diperlukan, banyak penyedia teknologi terkemuka memilih Shaip. Saip telah memainkan peranan penting dalam membangunkan model DDS mewah dengan set data yang pelbagai, pelabelan imej berkualiti tinggi dan anotasi. Mempunyai aplikasi DDS yang memecahkan laluan dalam fikiran? Berhubung dengan Shaip, dan terokai set data latihan yang pelbagai pada harga yang kompetitif.

Kongsi sosial