研究計畫-專案詳細資料
摘要
根據國外的統計數據顯示,93%的車禍肇因於人為因素。而一項由MercedesBenz 主導的研究發現,只要增加0.5 秒的警示時間,就能避免60%的追撞事故;如果警示時間增加至1.5 秒,更能提高到90%;澳洲阿德徠德大學的研究則顯示,29%的駕駛在發生事故之前並沒有徹底煞車。從以上數據可以發現:增加駕駛的反應時間是確保行車安全的不二法門,而智慧型車輛則是提高駕駛反應時間最有效的手段。因此本計劃提出一個駕駛者狀態與道路資訊整合之智慧型嵌入式系統,系統架構是利用三台固定位置的攝影機,一台擷取駕駛者影像,以分析駕駛狀態,另兩台擷取前後道路影像,以分析道路資訊。在駕駛者狀態方面,主要是取得駕駛者視線的方向。先利用膚色偵測出人臉。利用人臉的特徵取得眼睛、鼻孔以及嘴唇的區域,進行個別處理以得到較準確的位置。得到三點的位置後即可判斷駕駛者的轉頭角度。在道路資訊方面,分成兩部份,分別為人車偵測與道路線偵測。人車偵測是利用AdaBoost 演算法找出人或車,再利用world mapping algorithm 找出人或車的距離。而道路線偵測使用邊緣偵測、反透視轉換,霍夫轉換等,取得道路線。此外,駕駛者進行車道變換時,通常利用後視鏡來判斷側後方車輛距離是否足夠,但因視線死角的關係,可能造成意外的發生。因此利用後道路影像偵測視線死角及側後方車輛遠近,將可避免危險情形發生。綜上所述,本計畫重點在整合車內外相關資訊。首先透過影像分析取得駕駛者視線方向、道路線、行車方向及前後車距離判斷駕駛狀況是否安全。在上一年度的計畫中,我們已成功在TI 公司的DaVinci 嵌入式開發平台上實現小型車的車型辨識系統,而在此良好基礎下,本計畫亦將使用DaVinci 嵌入式開發平台為實驗平臺,以延續之前開發之技術,預期將可順利完成本計劃之目標。
Project IDs
系統編號:PB9609-5827
原計畫編號:NSC96-2218-E182-063
原計畫編號:NSC96-2218-E182-063
狀態 | 已完成 |
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有效的開始/結束日期 | 01/08/07 → 31/07/08 |
Keywords
- 資訊科學--軟體
- 機械工程