DENSO Görüntü Tanıma Teknolojisi
25-01-2019 04:42
Hiç ders sırasında uyuya kaldı mı?
Bir Japon lisesi kısa süre önce öğrencilerin sınıfta uyumalarını önlemenin yeni bir yolunu denedi: bunun için DENSO sürücü durumu monitörü kullanıldı.
Sürücü durumu monitörü, sürücünün yüzünü fotoğraflayan ve ardından durumlarını belirlemek için görüntüyü analiz eden bir cihazdır.
Bir sürücünün ne zaman dikkatsiz olduğunu, dikkatinin dağıldığını veya uykulu olduğunu algılayabilir ve ardından soruna dikkatlerini çekmek için bir uyarıda bulunabilir.
Öğrenciler bu yeni teknoloji parçasına ilgi duydular neler olduğunu öğrenmek için videoya göz atın.
Sürücü durumu monitörü
Sürücünün kamerayla yüzünü alan ve sürücünün durumunu görüntü analiziyle algılayan bir sürücü durumu monitörü. Dikkatsizliği, araba sürerken, uyuşmazlığı vb. Dikkatsizliği saptayarak, uyarıda bulunuyoruz.
Dış ortamdan etkilenmeyen yüksek performanslı görüntü tanıma teknolojisi
Otomobilin iç kısmındaki parlaklık gece ve gündüz arasında oldukça farklıdır. Kararlı görüntüleme için, görünmez yakın kızılötesi LED benimsenmiştir, böylece aydınlatma gece sürüşlerinde bile engellenmez. Ayrıca, sürücünün yüzünü tanımak için, her yüzdeki ve fizikseldeki bireysel farklılıkları ve duruştaki değişiklikleri dikkate almak gerekir. 6.000'den fazla yüzden oluşan bir veritabanına dayanarak, bireysel farklılıklardan neredeyse hiç etkilenmeyen yüz görüntü tanıma gerçekleştirilir. Ek olarak, bireylerin farklı gözlerin özelliklerini otomatik olarak öğrenme işlevi vardır.
Görüntüleme teknolojisi
Sürücünün yüzünde yakın kızılötesi ışınlı bir kamera çekiyorum. Görünür ışığı optik filtre ile keserek, gözlerin güneş gözlüklerinden algılanması mümkündür. Kamera CMOS görüntü sensörünü benimser. Pozlama zamanlamasına göre yakın kızılötesi ışınlara bakıldığında, her zaman yanmaya başladığından birkaç kat fazla parlaklık elde edilir. Tanıma performansını artırıyoruz.
Aydınlatma kontrolü
LED'den sürücünün yüzüne en iyi şekilde ışınlanmış yakın kızılötesi ışığı en iyi şekilde vermek için, silindirik bir lens ile bir prizmayı birleştiren kendi lensimizi geliştirdik. Uygun yere parlaklığı sağlayın.
Görüntü tanıma algoritması
Sürücünün yüz görüntüsünü yüz veritabanına göre analiz edin. Yüzün ana hatlarını, gözlerini, burnunu, ağzını, vb. Tanıdık ve her bir kısmın göreceli konumsal ilişkisi ve gözlerin açılma derecesi ile sürücünün bakış açısını ve anormallik derecesini tahmin ediyoruz.
