嵌入式视觉系统对抗疲劳和人为错误

全世界都在关注和等待全自动驾驶汽车开始在没有驾驶员输入的情况下运送乘客。在那之前，技术仍在努力提高司机的安全。2020年，欧洲NCAP(新车分配计划)将要求任何希望获得五星安全评级的制造商安装司机监控系统。这些系统集成了深度学习和嵌入式视觉，以了解驱动器的状态。

人为错误和疲劳经常是碰撞的罪魁祸首。嵌入式视觉系统被用来帮助消除这些由驱动程序引起的风险。视觉系统的范围从单个摄像头到多个视觉和生物识别传感器，以判断司机是否准备好驾驶。

嵌入式视觉系统适应

嵌入式视觉系统可以检测司机的凝视、瞳孔扩张、眼睛睁大和头部位置等数据。然后，实时地，系统必须使用所有这些因素来衡量睡意或注意力。如果司机没有集中注意力，系统可以发出嘟嘟声或震动方向盘，让司机的注意力重新回到路上。

这种分析并不仅仅基于单一的图像。先进的算法检测司机是否表现出可能导致睡眠或错误的特定行为。计算机视觉算法可以区分各种各样的面孔和表情。由于驾驶员疲劳的表现也不一样，这需要广泛的深度学习，这样嵌入式视觉系统才能做出智能预测，并为驾驶员提供准确的反馈。

系统还必须动态适应。驾驶员的情绪状态会改变并影响图像分析。此外，司机可能会戴上眼镜、帽子或其他影响面部识别的物品。该系统必须能够适应低光条件，有时由于天气变化或通过隧道而迅速调整。该系统也不会受到颠簸路面或其他不断变化的路况的影响。

计算机视觉的额外好处

除了提醒司机睡意之外，嵌入式视觉技术还有其他好处。使用同样的系统，汽车的计算机可以了解如何更安全地打开安全气囊。这些功能不仅限于安全。计算机视觉系统可以用来自动调整司机的座椅和后视镜，或者选择司机最喜欢的播放列表。

类似的技术也正在开发中，以帮助检测飞行员的睡意。一套正在开发的安全装备包括智能摄像头和可穿戴电子设备，以保证机上人员在空中的安全。生理参数的添加增加了额外的一层安全，并收集数据来改进系统。

为了满足低处理能力、实时分析和利用边缘计算维护用户隐私的要求，二维红外传感器常用于车辆计算机视觉系统中。但在2D系统目前具有优势的领域，也存在具有增强功能的健壮3D系统，并且正在不断改进。

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