음주 운전이나 운전 중 문자 메시지의 위험성은 누구나 알고 있습니다. 그러나 졸음운전에 대한 주의는 별로 없다. 2019년 운전자 피로도는 미국 697명 사망 원인 – 이는 그 해 전체 교통사고 사망자의 1.9%였습니다. 게다가, 성인 1의 25 동의했다 잠이 들다 지난 30일 동안 휠에서
운전자의 졸음은 치명적일 수 있지만 예방할 수 있습니다. 차를 타기 전에 숙면을 취하고 음주를 피하면 사고를 줄일 수 있습니다. 기술은 또한 운전자의 졸음으로 인한 사망자를 감지하고 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇다면 기술에 대해 이야기해 봅시다. 운전자에게 경고 졸음과 피로감.
DDS란 무엇입니까?
운전자 졸음 감지 시스템(DDS) 불규칙한 바퀴 움직임, 차선 이탈, 눈 뜨기 어려움, 지속적인 하품 등과 같은 운전자의 운전 행동 변화를 감지하는 알고리즘에서 작동하는 차량 안전 기술의 일부입니다.
일부 시스템은 오디오 경고를 사용하여 운전자에게 휴식을 취하도록 경고하는 반면 일부 시스템은 커피 기호를 표시하고 일부 자동차는 운전석을 진동시키기까지 합니다.
DDS는 어떻게 작동합니까?
DDS 를 녹음하여 작동합니다. 스티어링 휠 여행이 시작될 때부터의 행동과 여행 내내 운전자의 피로 수준을 추적합니다.
AI 기반 알고리즘은 급작스러운 움직임의 빈도, 하루 중 시간, 여행 시간, 출발 편차 등을 계산하여 값을 산출합니다. 차선 표시, 그리고 럼블 스트립을 치는 빈도. 해당 값이 일정 수준 이상인 경우 시스템이 깜박입니다. 커피 컵 운전자가 휴식을 취해야 함을 나타내는 자동차 계기판의 기호.
운전자를 향한 적외선 카메라를 사용하여 운전자의 피로도를 파악하기 위해 지속적으로 모니터링됩니다. 머신러닝과 안면인식 알고리즘은 운전자의 얼굴 특징을 추적해 피로도를 정확하게 판단하고, 머리 움직임, 깜박임 및 눈 움직임.
실제 사례
드라이버 졸음 감지 시스템은 이제 몇 년 동안 사용되었습니다. 운전자 주의를 모니터링하는 데 관심이 있는 주요 자동차 제조업체로는 Mercedes Benz, Volvo 및 Land Rover가 있습니다.
메르세데스-벤츠의 '주의 보조'는 운전자의 운전 습관을 모니터링하고 부주의나 피로를 감지할 때 시각 및 청각 경고를 사용하여 경고하는 특정 벤츠 차량에 사용할 수 있는 독점 기술입니다.
Land Rover에는 또한 운전자의 얼굴 및 눈 움직임을 감지하여 운전자가 부주의하거나 주의가 산만하거나 피곤한지 여부를 식별하는 일련의 센서가 있는 운전자 상태 모니터 시스템이 있습니다.
볼보의 '운전자 경고' 또는 DAC 기능은 차량이 어떻게 작동하는지 정확하게 모니터링합니다. 예를 들어, 운전자 디스플레이, 음향 신호 및 운전자에게 운전을 요청하는 텍스트를 사용하여 차량이 제어할 수 없는 상태로 운전되는 경우 운전자에게 경고합니다. 티 브레이크.
일부 다른 시스템과 달리 볼보의 운전자 경고는 운전자의 피로 수준을 모니터링하지 않고 차량의 작동을 면밀히 관찰합니다.
운전자 졸음 감지 시스템의 장점과 한계
DDS에는 많은 장점이 있으며 가장 먼저 떠오르는 이점은 아마도 운전자의 피로로 인한 사망자의 감소일 것입니다.
제공할 수 있는 시스템으로 차선 이탈 경고, 대형 사고를 방지하고 운전자, 동승자, 보행자의 생명을 구할 수 있습니다.
시스템의 정확성은 효과적으로 알고리즘 훈련 이미지 모음을 사용합니다. 그러나 아이 프레임이 제대로 캡처되지 않고 시스템이 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되지 않은 경우 강력한 DDS를 개발하는 것은 불가능합니다. 또한 운전자가 고글이나 모자와 같은 장애물을 착용하는 경우 눈의 위치 파악이 어려울 수 있습니다.
DDS 모델 구축을 위한 교육 데이터의 중요성
효과 졸린 운전 도로 위의 모든 사람에게 위험할 수 있습니다. 졸린 운전자는 초점을 맞추는 데 시간이 걸리고 느리게 반응하며 속도와 거리를 판단할 수 없습니다.
졸린 운전자가 항상 충분한 수면을 취하지 않은 사람은 아닙니다. 따라서 피로한 운전자에게 임박한 위험을 경고하는 도구를 개발하는 것이 중요합니다. 이를 가능하게 하려면 기계 학습 및 얼굴 인식 모델을 훈련시키기에 충분한 데이터 세트가 있어야 합니다.
DDS 모델을 정확하게 훈련시키려면 이미지에서 얼굴 랜드마크를 배치하는 데 도움이 될 수 있는 포괄적인 훈련 데이터 세트(사람의 졸린 이미지와 졸지 않은 이미지 모두 포함)가 필요합니다. 이 방법은 시스템이 실시간 시나리오에서 운전자의 얼굴 특징을 식별하는 데 도움이 됩니다.
또한 시스템은 특히 눈에 관심이 있기 때문에 좌표가 눈에 표시되어 깜박임 및 눈 뜨는 값을 감지하는 데 도움이 됩니다.
시스템이 하품을 인식하는 데 도움이 될 수 있는 이미지가 포함된 데이터세트도 포함되어야 합니다. 깜박임 감지 외에도 하품은 시스템이 운전자에게 경고를 알리는 방법을 배워야 하는 중요한 매개변수입니다. 머신 러닝 모델은 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트와 딥 러닝 방법을 사용하여 구축할 수 있습니다.
정확한 필요 운전자 졸음 탐지 시스템은 계속해서 성장하고 있습니다. 기업은 ML 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 매우 안정적인 훈련 데이터 세트를 찾고 있습니다.
데이터 세트의 안정성과 다양성이 필요한 경우 많은 최고의 기술 제공업체가 Shaip을 선호합니다. 샤이프 다양한 데이터 세트, 고품질 이미지 라벨링 및 주석이 포함된 고급 DDS 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 했습니다. 획기적인 DDS 애플리케이션을 염두에 두고 계십니까? Shaip과 연결하고 경쟁력 있는 가격으로 다양한 교육 데이터 세트를 탐색하십시오.
