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AI如何检测“不良”司机,让出行更安全?

2020/3/12 22:34:52发布198次查看

司机在驾驶过程中使用手机、抽烟、打哈欠等不良驾驶行为严重威胁乘客人身安全,同时影响乘车体验。如何有效检测司机的不良驾驶行为是当前亟待解决的重要问题,本文将为大家介绍zlg的司机行为检测解决方案。
近些年来,我国一直是世界上因交通事故死亡人数最多的国家之一。自2000年以来,我国的交通事故发生率已经持续十多年高居世界第一。交通事故是当前世界各国所面临的严重社会问题之一,已被公认为当今世界危害人类生命安全的第一大公害,每年交通事故至少使50万人死亡。
欧美各国的交通事故统计分析表明,交通事故中80%~90%是人的因素造成的。根据美国国家公路交通安全署的统计,在美国的公路上,每年由于司机在驾驶过程中跌入睡眠状态而导致大约10万起交通事故,约有1500起直接导致人员死亡,711万起导致人员伤害。在欧洲的情况也大致相同,如在德国境内的高速公路上25%导致人员伤亡的交通事故,都是由疲劳驾驶引起的。根据最新中国交通部的统计,我国26%的车祸由驾驶员疲劳驾驶引起,直接经济损失达数十亿美元。有关汽车驾驶员的疲劳检测问题,随着高速公路的发展和车速的提高,目前已成为汽车安全研究的重要一环。
2018年8月,交通运输部办公厅发布了《关于推广应用智能视频监控报警技术的通知》,文件要求长途客运车辆、旅游客车、危险物品运输车辆提高安全性能,强制安装智能视频监控报警、防碰撞和整车整船安全运行监管技术装备,对已运行的要加快安全技术装备改造升级。
工信部在解读《智能网联汽车道路测试管理规范》也提到,“随着危险预警、碰撞保护、紧急呼叫等智能化网联化技术的逐步提升,高等级智能网联汽车的产业化发展,以及新一代的无线通信、信息安全管控等技术的应用,我们相信交通事故率将大幅降低。”据以色列保监会的测试数据,2009~2012年,经过3年跟踪,安装车联网设备的车出现理赔的机率下降了50%左右。
dms、adas等车联网硬件设备以及主动安全驾驶的车辆智能风控系统,一方面可以实时线上监控驾驶过程,为司机提供主动预警语音提示,避免发生事故;另一方面可以收集汽车行驶数据,并进行数据挖掘与分析建模,统计分析行为数据、分析车辆、驾驶员进行风险评分、定期输出数据分析报告,为出租车、快车等公司解决纠纷、理赔提供依据,提供管理建议。
dms(driver monitor status )防疲劳预警系统:利用dms摄像头获取的图像,通过视觉跟踪、目标检测、动作识别等技术对驾驶员的驾驶行为及生理状态进行检测,当驾驶员发生疲劳分心、打电话、抽烟、未系安全带等危险情况时在系统设定时间内报警以避免事故发生。
1、人脸识别:
能够识别驾驶员身份,实现人脸比对签到签退(活体检测),人脸比对阈值可设置,或是返回比对相似度百分比应用层处理比对结果。
2、驾驶员离岗检查:
当驾驶员处于离岗状态、驾驶员面部被遮挡、摄像头被遮盖,会触发系统报警。
3、闭眼检测:
当行车过程中当驾驶员出现闭眼打瞌睡的情况,会触发系统报警(眼镜反光影响比较大,浅色墨镜也能识别)。
4、打哈欠检测:
当行车过程中当驾驶员出现打哈欠的情况,会触发系统报警。
5、分神检测(左右看、上下看):
当行车过程中当驾驶员出现分神不专注的情况,头部左右上下倾斜超过45°(可分别设置)会触发系统报警。
6、吸烟检测:
当行车过程中当驾驶员出现吸烟的情况,会触发系统报警。
7、打电话检测:
当行车过程中当驾驶员出现打电话的情况,会触发系统报警。
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