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解读:物联网安防之智能交通保障安全字号

来源:中关村在线 作者:佚名 责任编辑:admin 发表时间:2011-12-15 10:11 
核心提示:基于智能视频分析的疲劳检测技术,通过对人眼、面部细微特征进行分析,并结合车辆GPS提供的行驶速度等要素,对可能处于疲劳状态的驾驶员实现本地的声光提醒,使驾驶员一直处于良好的精神状态,防止安全事故的发生。

安全是交通管理最重要的环节之一。对于智能交通规划和管理来说,交通安全也是规划中不可或缺的部分。要保障交通安全,需要各种各样的手段进行综合配套管理,包括对酒驾行为的严厉打击、交通设施的完善、交通行为的规范等。下面主要谈一下对于行业车辆、运营车辆的疲劳驾驶的预防和取证。

疲劳驾驶是交通事故、交通意外的最主要的诱因之一,所以对于疲劳驾驶的预防和管理一直都得到了很高的重视。原有的手段一般是从管理制度上去要求,如持续行驶高速4小时需要进入服务站休息、更换司机等等。现在随着物联网感知技术的发展,基于智能视频分析的疲劳检测技术也开始进入实用阶段。

基于智能视频分析的疲劳检测技术,通过对人眼、面部细微特征进行分析,并结合车辆GPS提供的行驶速度等要素,对可能处于疲劳状态的驾驶员实现本地的声光提醒,使驾驶员一直处于良好的精神状态,防止安全事故的发生。

另外一方面,针对超4小时连续疲劳驾驶,也同时通过该套设备定期每3分钟启动一次人脸比对来判断是否同一个人连续驾驶来实现检测,如果连续驾驶超过4小时则产生报警提醒。

针对行业车辆,无论疲劳报警,还是连续超时驾驶报警,除在本地对司机进行声光报警提醒外,同时将相关照片证据实时发送到后端管理平台上存档取证。

当前这类技术主要针对行业车辆提供应用,包括“两客一危”、校车、特种车辆、企业车队、港口龙门吊操作工等,一般不针对私家车应用。

目前采用视频分析来进行疲劳驾驶检测在国内尚属起步阶段,也会存在一些问题,包括:

对于疲劳状态检测的精度不高,现在国内技术一般检测精度在85%左右,可能会产生误报、漏检等情况;

车辆上的光线环境比较复杂,变化比较剧烈,所以一般采用肉眼不可见的主动光源来进行补光,但是还是很难避免光线对视频分析精度的影响。

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