Trình điều khiển video buồn ngủ

DDS là gì và tầm quan trọng của Dữ liệu đào tạo để đào tạo Mô hình DDS

Mọi người đều biết về những nguy hiểm của việc lái xe dưới ảnh hưởng hoặc nhắn tin trong khi lái xe. Tuy nhiên, không có nhiều sự chú ý dành cho việc lái xe trong tình trạng buồn ngủ. Trong năm 2019, sự mệt mỏi của người lái xe là nguyên nhân của 697 người chết ở Mỹ - chiếm 1.9% tổng số ca tử vong do giao thông đường bộ trong năm đó. Ngoài, 1 ở 25 người lớn đã đồng ý buồn ngủ tại bánh xe trong 30 ngày trước đó.

Lái xe buồn ngủ có thể gây tử vong, nhưng nó có thể ngăn ngừa được. Ngủ một giấc ngon lành và tránh uống rượu trước khi lên xe có thể giảm thiểu tai nạn. Công nghệ cũng có thể giúp phát hiện và ngăn ngừa các trường hợp tử vong do lái xe buồn ngủ. Vì vậy, hãy nói về công nghệ cảnh báo người lái xe buồn ngủ và mệt mỏi.

DDS là gì?

Hệ thống phát hiện buồn ngủ cho người lái xe (DDS) là một phần của công nghệ an toàn xe hoạt động dựa trên thuật toán phát hiện những thay đổi trong hành vi lái xe của người lái, chẳng hạn như chuyển động bánh xe thất thường, chệch làn đường, khó giữ mắt và liên tục ngáp, v.v.

Một số hệ thống cảnh báo người lái xe nghỉ giải lao bằng cảnh báo âm thanh, trong khi một số hệ thống hiển thị biểu tượng cà phê và một số xe ô tô thậm chí còn rung ghế lái. 

DDS hoạt động như thế nào?

DDS hoạt động bằng cách ghi lại vô lăng hành vi từ thời điểm bắt đầu hành trình và theo dõi mức độ mệt mỏi của tài xế trong suốt chuyến đi.

Thuật toán dựa trên AI đưa ra một giá trị bằng cách tính toán tần suất của các chuyển động đột ngột, thời gian trong ngày, thời lượng chuyến đi, độ lệch từ vạch kẻ làn đường, và tần suất đánh dải ầm ầm. Nếu giá trị đã nói trên một mức nhất định, hệ thống sẽ nhấp nháy tách cà phê biểu tượng trên bảng điều khiển của ô tô, cho biết người lái xe cần nghỉ ngơi.

Người lái xe được giám sát liên tục để xác định mức độ mệt mỏi của họ bằng cách sử dụng camera hồng ngoại đối diện với người lái xe. Máy học và các thuật toán nhận dạng khuôn mặt xác định chính xác sự mệt mỏi bằng cách theo dõi các đặc điểm trên khuôn mặt của người lái xe, cử động đầu, chớp mắt và chuyển động của mắt.

Ví dụ trong thế giới thực

Trình điều khiển Phát hiện buồn ngủ hệ thống đã được sử dụng trong một vài năm nay. Một số nhà sản xuất ô tô lớn quan tâm đến việc giám sát sự chú ý của người lái là Mercedes Benz, Volvo và Land Rover.

'Hỗ trợ chú ý của Mercedes-Benz là một công nghệ độc quyền có sẵn trên một số xe Benz nhất định giúp giám sát thói quen lái xe của người lái xe và cảnh báo họ bằng cách sử dụng cảnh báo bằng hình ảnh và âm thanh khi phát hiện ra sự thiếu tập trung hoặc mệt mỏi.

Land Rover cũng trang bị hệ thống Giám sát tình trạng người lái, có một loạt cảm biến phát hiện chuyển động mắt và khuôn mặt của người lái để xác định xem người lái có đang không chú ý, mất tập trung hay mệt mỏi hay không.

Chức năng "Driver Alert" của Volvo hoặc chức năng DAC giám sát chính xác cách vận hành của xe. Ví dụ: nó cảnh báo người lái xe khi xe đang được điều khiển một cách mất kiểm soát bằng cách sử dụng màn hình hiển thị trình điều khiển, tín hiệu âm thanh và văn bản yêu cầu người lái xe thực hiện nghỉ trà

Không giống như một số hệ thống khác, Driver Alert của Volvo không theo dõi mức độ mệt mỏi của người lái mà quan sát kỹ hoạt động của xe.

Cung cấp sức mạnh cho Xe tự hành với dữ liệu đào tạo chất lượng cao

Ưu điểm và hạn chế của hệ thống Phát hiện buồn ngủ khi lái xe

Có rất nhiều ưu điểm của DDS, và lợi ích đầu tiên xuất hiện trong đầu chúng ta có lẽ là giảm tử vong do mệt mỏi của người lái xe.

Với một hệ thống có thể cung cấp cảnh báo chệch làn đường, có thể tránh được những tai nạn lớn và cứu được tính mạng của người lái xe, đồng hành và người đi đường.

Tính chính xác của hệ thống nằm ở chỗ đào tạo thuật toán sử dụng một bộ sưu tập các hình ảnh. Tuy nhiên, việc phát triển một DDS mạnh mẽ là không thể nếu các khung mắt không được chụp đúng cách và hệ thống không được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn. Hơn nữa, việc xác định vị trí trên mắt có thể trở nên khó khăn nếu người lái xe đeo các chướng ngại vật như kính bảo hộ hoặc mũ.

Tầm quan trọng của Dữ liệu Đào tạo để xây dựng Mô hình DDS

Những ảnh hưởng của lái xe mệt mỏi có thể gây nguy hiểm cho mọi người trên đường. Người lái xe buồn ngủ sẽ mất thời gian để tập trung, phản ứng chậm và không thể phán đoán được tốc độ và khoảng cách.

Một người lái xe buồn ngủ không phải lúc nào cũng là người chưa ngủ đủ giấc. Do đó, điều quan trọng là phải phát triển một công cụ để cảnh báo những người lái xe mệt mỏi về nguy hiểm sắp xảy ra. Bạn phải có đủ bộ dữ liệu để đào tạo mô hình học máy và nhận dạng khuôn mặt để thực hiện điều này.

Trình điều khiển video buồn ngủ

Để đào tạo chính xác mô hình DDS, bạn cần một bộ sưu tập toàn diện các bộ dữ liệu đào tạo (chứa cả hình ảnh buồn ngủ và không buồn ngủ của người) có thể giúp định vị các điểm mốc trên khuôn mặt trên hình ảnh. Phương pháp này giúp hệ thống xác định các đặc điểm khuôn mặt của người lái xe trong các tình huống thời gian thực.

Ngoài ra, vì hệ thống đặc biệt quan tâm đến mắt, tọa độ được hiển thị cho mắt, điều này sẽ giúp phát hiện các giá trị nhấp nháy và mở mắt.

Các tập dữ liệu có chứa hình ảnh có thể giúp hệ thống nhận ra hành động ngáp cũng nên được đưa vào. Ngoài khả năng phát hiện nháy mắt, ngáp cũng là một thông số quan trọng mà hệ thống phải tìm hiểu để đưa ra cảnh báo cho người lái. Một mô hình học máy có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn chính xác và các phương pháp học sâu.

Sự cần thiết của một chính xác Lái xe buồn ngủ Hệ thống phát hiện tiếp tục phát triển. Các doanh nghiệp đang tìm kiếm bộ dữ liệu đào tạo có độ tin cậy cao có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình ML của họ.

Khi cần độ tin cậy và sự đa dạng trong bộ dữ liệu, nhiều nhà cung cấp công nghệ hàng đầu thích Shaip hơn. Shaip đã là công cụ trong việc phát triển các mô hình DDS cao cấp với bộ dữ liệu đa dạng, ghi nhãn hình ảnh chất lượng cao và chú thích. Có một ứng dụng DDS phá vỡ đường dẫn trong tâm trí? Kết nối với Shaip và khám phá các bộ dữ liệu đào tạo đa dạng với giá cả cạnh tranh.

Xã hội Chia sẻ