安全驾驶检测系统,为你的回家路保驾护航

之前“重庆公交车坠河”事件引起了全国人民的关注,使得交通安全问题再度成为公众关注的热点话题。小喵也针对交通事故做了调查,结果真是触目惊心。2016年全国交通事故发生总数达到212846起,造成226430人受伤,63093万人死亡,竟然同冰岛的全国人口数相当。在这些冰冷的数据背后,是一条条鲜活的生命,有效保障人民的交通安全,成为所有人的共同愿景。

 

在这些交通事故中,有很大一部分为疲劳驾驶、开车“低头族”造成的。疲劳驾驶状态下,驾驶员闭眼的1秒,事故率陡然升高;“低头族”看一眼微信的2秒内,可能就终结了一个人的生命。国家也出台了相关法规整治酒后驾车与开车“低头族”的问题,但是由此引发的事故仍旧屡见不鲜,提出更加高效的解决办法就显得更加迫切了。

 

科技的进步推动着社会的发展,前些年开始流行的“互联网+”为人们的生活提供了极大的便利,而近年开始成为热点的人工智能又开始同产业结合,改变人们的生活。就安全驾驶的问题而言,驾驶检测系统在AI的大背景下应运而生,改变着每个驾驶员的生命之路。

 

安全驾驶检测系统,是基于对各类交通图片数据的识别,通过深度学习,实现智能的对安全驾驶进行提醒与警告。其功能包括行人碰撞预警、前车碰撞预警、车道偏离预警、疲劳驾驶检测、盲区检测预警、夜视辅助系统等诸多功能,来保证驾驶安全。

 

行人碰撞预警系统(Pedestrian Collision Warning),基于计算机视觉的图像算法,检测行驶车道上静态和动态的行人,提前预警,防止行人碰撞事故的发生。

 

前车碰撞预警系统(Forward Collision Warning),它通过感应和计算在行驶过程中车辆与前车的距离来判断潜在的碰撞风险,并立即发出警示。

 

车道偏离预警(Lane Departure Warning),通过ADAS算法监测车辆在车道中的位置,当车辆压线或者即将压线时向司机发出警告,防止因车道偏离造成的交通事故发生。

 

疲劳驾驶监测(Driver Fatigue Monitor),通过视觉传感器对人的眼睑眼球的几何特征和动作特征、眼睛的凝视角度及其动态变化、头部位置和方向的变化等进行实时检测和测量,对疲劳驾驶行为进行预警。

 

盲区监测预警(Blind Spot Monitor),通过在驾驶者视觉盲区覆盖安装摄像头,帮助驾驶者看清盲区的路况信息,对盲区潜在碰撞进行预警。

 

夜视辅助系统(Night Vision),是一种源自军事用途的汽车驾驶辅助系统。在这个系统的帮助下,驾驶者在夜间或弱光线的驾驶过程中将获得更高的预见能力,能够针对潜在危险向驾驶者提供更加全面准确的信息或发出早期警告。

 

安全驾驶的功能,实现的基础是各类海量的图片数据,诸如各类驾驶员的图片资料、车辆行驶状况图片、车道线识别图片、信号灯图片、行人图片信息都是确保系统正常运转的基础,如果在数据环节出现错误,Uber无人车的车祸便是典型案例。

 

点我科技正是为无人驾驶与安全驾驶系统提供高质量数据服务的专业数据服务商,丰富的数据采集经验,涵盖了无人驾驶所需的全部领域,为安全驾驶系统提供数据基础,从根基层面保障驾驶安全。同时同各个人工智能厂商的合作,积累了丰富的数据经验,获得了广泛的好评。龙猫数据正在成长为数据行业的的领跑者,服务AI产业,筑基智慧生态。

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标注说明 标注范围说明:要进行标记的对象:站着、坐着、蹲着、躺着、抱小孩、背小孩、容器(购物车、婴儿车)中的小孩、走着的人、骑车人、推车和拉杆箱。当出现以下情形时,不需标注:1) 人体性别或年龄无法区分时不需标注;2) 头部或身体遮挡或截断超过50%及以上时不需标注;3) 推车、拉杆箱存在50%及以上遮挡时,不标注推车及拉杆箱;当行人无法标注时,其推车及拉杆箱也不进行标注。 示例及说明:标注对象示例 图中的1、2、4、5均需进行标注,3、6、7、8、9、10均因遮挡过多,不进行人像标注。同一人物会出现在不同的图片中,尽量不要进行重复标注。抱小孩、背小孩的,大人小孩单独标注;容器中(推车内、拉杆箱上)的小孩,小孩单独标,容器单独标并与大人相关联左图大人小孩单独标注,需拉两个标注框,标注框可重叠。标注框的大小说明:(1) (2) (3)拉取标注框时,框的大小要贴合标注的对象,如图(1)所示,图(2)中的标注框过大,图(3)中的标注框过小。可标注对象遇到被遮挡情况,要按预估标注完整框;遇到被截断情况,需要标注可见区域。当遮挡或截断比例超过50%不进行标注。 标注属性说明:“其它”表示属性可以清晰观测但是不在现有选项内。“不明确”表示标注人员无法观测到属性。部分属性无法判断可选择“不明确”类型:行人、骑车人。骑车人的车不作为附属进行标注。遮挡:完全未遮挡、部分遮挡、大部分遮挡;完全未遮挡(0%)部分遮挡(0%~20%)大部分遮挡(20%~50%); 红色标注的人被部分遮挡截断:完全未截断、部分截断、大部分截断;完全未截断(0%)部分截断(0%~20%)大部分截断(20%~50%) 红色标注的人由于画面限制被部分截断人脸能否看清:是、否;身体朝向:正面、背面、左侧(包括左前、左后)、右侧(包括右前、右后)、不明确,具体朝向以标注人员视角为准;(左侧)(右侧)(背面)发型:光头、短发、长发、戴帽子、不明确;头发在耳朵垂以上才算短发,头发在耳朵垂以下的全是长发;眼镜:无眼镜、透明眼镜(包括只佩戴镜框)、墨镜(包括有色眼镜)、不明确;佩戴口罩:佩戴口罩、不佩戴口罩、不明确;性别:男、女;性别不明确不进行标注年龄:婴儿、小孩、学生、青年、中年、老年;婴儿特指无法走路,还在手推车里的小孩(0-3)小孩指10岁以下(4-9)学生指初高中(10-18)青年指大学生以上(19-40)中年(41-60)老年(60以上)人种:亚洲人、白人、黑人、不明确;全身:是、否;可标注的人物穿着类似背带裤或者裙裤等从身体连到脚的衣服时,全身属性选择“是”,当可以看清标注对象上衣下衣情况时(包括及膝的连衣裙,也能看见裤子),全身属性选择“否”。上衣类型:户外外套、西装外套、毛衣、t恤、衬衫、连帽衫、无袖上衣、披肩、其他、不明确;全身属性为“是”时,上衣类型选择“不明确”;全身属性为“否”时,上衣类型根据实际情况进行标注。上衣类型为多选框(比如毛衣上披了披肩),如下图所示,外套和内衬均可进行选择。 上衣颜色:黑、白、灰、橙、黄、绿、青(蓝绿色)、蓝、紫、洋红(红偏粉)、红、棕、其它(其它颜色)、不明确;上衣颜色无需考虑全身情况,依旧按照实际情况进行标注。按照图像中标注人员主观判断颜色占比,选取占比最大的颜色,如果是杂乱花纹就标注“其他”。颜色均匀分布选择“其它”。颜色属性比较多,不要选错。上衣纹理:纯色、条纹、格子、大色块(主要颜色占大部分)、其它(其他纹理)、不明确;上衣纹理无需考虑全身情况,依旧按照实际情况进行标注。大色块代表某种颜色占据上衣大部分区域,如上衣外套是黑色,打底是白色,纹理为大色块;如上衣是黑色,包包的带子是白色且较宽、面积大些,纹理也为大色块。上衣纯色且遮挡很少(纯色上衣佩带窄带的斜挎包)记为纯色。下衣类型:下衣类型:长裤、短裤、长裙、短裙(以膝盖为界)、不明确;全身属性为“是”时,下衣类型选择“不明确”;全身属性为“否”时,下衣类型根据实际情况进行标注。下衣如果光腿颜色标注“其他”,如果穿

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