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为探究接管自动驾驶车辆期间驾驶员的视觉特性,分析眼动与接管反应操控行为的关系,开展驾驶模拟试验收集驾驶行为及眼动数据。运用统计学方法,分析驾驶员感知不同接管场景的视觉特性,探究接管请求(TOR)前后眼动指标的变化规律;并基于视觉分配和瞳孔变化特性分析驾驶行为,揭示眼动特性与接管反应及驾驶操纵策略的内在联系。结果表明:TOR前,相较于静态场景,驾驶员感知动态场景诱发元素扫视更频繁且平均注视时间更短;此时驾驶员的视觉分配特性与其接管反应行为存在显著相关性。TOR后,驾驶员的注视时间增加,眨眼频率降低,瞳孔直径扩张,眼跳幅度增大;不同场景下驾驶员的瞳孔差异表明其应对动态场景时具备更好的警戒水平和更平稳的操纵策略。 相似文献
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为解决起重吊装指挥-操作交互的高风险场景下,单一类型装备(如传感器、智能摄像头等)难以实时智能地识别吊装风险的问题,研发集成计算机视觉技术和传感器设备的起重吊装风险协同感知智能装备(简称智能装备)。首先分析起重吊装过程中指挥人员和起重机的运动特征;然后针对起重机驾驶员的误操作行为风险,结合人-机不同的运动特征和工作需求,提出智能装备的风险协同感知方案;最后在实验室模拟场景下检验智能装备的风险感知精度和延迟时间。结果表明:智能装备能够协同感知起重吊装指挥-操作交互过程中的安全风险,发现起重机驾驶员的误操作行为并实时报警。智能装备在该过程中的风险感知精度为95.17%,延迟时间约为0.25 s。 相似文献
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基于车载机器视觉的汽车安全技术 总被引:6,自引:0,他引:6
在描述汽车驾驶操作过程基础上,根据信息获取范围将汽车安全辅助驾驶的机器视觉分为外部信息的机器视觉与内部信息的机器视觉技术,包括视觉增强、视野扩展、道路环境理解、视线跟踪与驾驶疲劳监测;逐个阐述其作用机理,综述其国内外研究现状,并归纳出研究重点;分析了汽车安全辅助驾驶系统中机器视觉技术当前研究不足。笔者认为,低能见度驾驶员视觉增强方法、道路环境理解信息融合以及驾驶疲劳检测等技术需进一步开展研究。 相似文献
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近年来,视频作为基础及重要的物联视觉感知数据为维护社会治安、智慧城市治理、重要行业场景监管以及泛园区的智能化建设等方面都发挥了积极的作用.视频监控平台作为视频数据管理的核心系统,其作用也得到了各方认可.新时期在AI、5G、云计算等多种技术的加持下,视频监控平台迎来了新的发展趋势,本文将主要分析新时期视频监控平台未来的发... 相似文献
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《中国安防》2019,(10)
<正>历史上,每一次技术的更替都撬动了安防产业的格局。近年来,人工智能技术的快速发展也带给安防产业巨大的变动。经过近两年的发展,人工智能行业目前已经由单纯拼算法、拼技术的学术化阶段进入到商业化落地为主导的产业化阶段。作为人工智能落地场景应用最多的安防行业,自然得到了诸多AI初创公司的青睐和关注。作为一家AI创业公司,澎思科技专注于计算机视觉和物联网技术。公司拥有全场景智能视图大脑核心能力,以基于深度学习的计算机视觉技术为突破口,整合AIo T、5G、大数据、云计算等全链条技术,深耕安防等垂直行业。针对用户需求深挖场景,重视应用落地,致力于成为全球领先的视觉AIo T平台,为平安城市、智慧社区、 相似文献
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为研究驾驶人在隐性危险场景中危险感知行为,基于Bayes判别法,将驾驶行为指标作为输入变量,建立驾驶人危险感知能力预测模型.结果表明:驾驶员在显性危险场景的纵向加速度显著低于隐性危险场景;驾驶人在隐性危险场景中TTC值小于显性危险场景;在被试车辆与轿车、行人、非机动车冲突3种交通冲突场景中,驾驶人对行人危险感知能力最弱... 相似文献
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正作为中国首批人工智能创业公司,厦门瑞为信息技术有限公司(以下简称"瑞为")坚持科技为本、创新驱动,经过6年的勠力耕耘,目前已拥有卓越的视觉感知技术,致力于在性能、功耗、成本均受限的嵌入式前端,实现复杂的机器视觉算法,并拥有四条成熟商业落地的产品线,覆盖智能安防、智能家电、智慧商铺、智能车载四大领域,已然成为业界前端智能的倡导者与领跑者,赢得了客户的青睐和同行业的广泛关注。长期以来,瑞为团队在总经理詹东晖的带领下,精准把握企业的发展方向和发展节奏,以势如破竹之势, 相似文献