所属领域:智能安全驾驶
技术成熟度:中试
技术特点:本项目针对常见安全驾驶系统产品精度低、功耗大、芯片利用率低、交互性差以及功能不完善等问题,开展更为完善与高效的智能安全驾驶系统。该系统以OpenCV视觉感知框架为基础,将TensorFlow、YOLO等多种深度学习框架引入到系统各个功能模块中,在完善实际驾驶场景中所需功能的同时,采用“一芯多屏”架构方式,提高了芯片的利用率和硬件的集成度;通过对车外复杂场景下被遮挡行人的特征提取与行人重识别,有效提高了行人检测的效率,降低了行人碰撞的风险;通过对多类别车外路面病害信息检测并通过语音模块反馈给驾驶员,降低了因路面状况较差引起交通事故的几率;本项目具有精确度高、硬件集成度高、功耗低、功能全面、可移植性强、交互友好等特点。
所属领域:智能安全驾驶
技术成熟度:中试
技术特点:本项目针对常见安全驾驶系统产品精度低、功耗大、芯片利用率低、交互性差以及功能不完善等问题,开展更为完善与高效的智能安全驾驶系统。该系统以OpenCV视觉感知框架为基础,将TensorFlow、YOLO等多种深度学习框架引入到系统各个功能模块中,在完善实际驾驶场景中所需功能的同时,采用“一芯多屏”架构方式,提高了芯片的利用率和硬件的集成度;通过对车外复杂场景下被遮挡行人的特征提取与行人重识别,有效提高了行人检测的效率,降低了行人碰撞的风险;通过对多类别车外路面病害信息检测并通过语音模块反馈给驾驶员,降低了因路面状况较差引起交通事故的几率;本项目具有精确度高、硬件集成度高、功耗低、功能全面、可移植性强、交互友好等特点。
应用领域:本项目未来可广泛应用于智能座舱、智慧交通、安全辅助驾驶等领域,具有非常广阔的应用前景,目前正与黑龙江天有为电子有限责任公司进行智能安全座舱驾驶系统的产业化合作。