图像识别与分类技术在ADAS中的应用
图像识别技术在智慧城市交通控制中的应用
图像识别技术在智慧城市交通控制中的应用随着城市化进程的不断加快，城市交通逐渐成为人们生活中一个无法回避的问题。
传统的交通管理方式已经无法满足人们的需求，智慧城市交通控制成为了解决城市交通问题的重要途径之一。
目前，图像识别技术在智慧城市交通控制中逐渐发挥了较大的作用。
首先，图像识别技术可以用于智能交通设备的管理。
智慧交通设备涵盖了交通管制指挥中心、路侧设施、交通态势感知设备等多个方面，这些设备的准确性、实时性、稳定性直接关系到智慧交通系统的推广和普及。
图像识别技术可以通过对车辆、行人、交通信号灯等物体进行自动识别、分析和统计，可以提高智能交通设备的准确性、实时性和稳定性。
例如，在路口等繁忙路段安装交通信号灯时，利用图像识别技术对路口车辆状况进行感知，可以实现智能控制信号灯的时间，避免拥堵情况发生。
其次，图像识别技术还可以提高交通安全水平。
在城市交通管理中，交通事故是无法避免的一个问题。
通过对交通画面的分析，运用图像识别技术可以及时判断道路上出现的交通事故，实现快速的反应和处置，避免交通事故的扩大和影响。
此外，图像识别技术还可以用于智能交通设备中的司机检测和行为识别。
通过摄像头对车内进行图像监控，利用图像识别技术可以判断司机是否存在疲劳、分神等状态，及时进行提醒，保障交通安全。
最后，图像识别技术可以优化交通管理系统。
城市交通管理往往需要进行大量的流量分析，而人力分析显然是低效、费力的，无法满足实时处理的需求。
而图像识别技术不仅可以对交通流量进行实时分析，而且可以保存和统计历史数据，为未来的交通计划提供参考。
另外，在紧急情况下，图像识别技术还可以实现自动交通控制，调度快速响应，加速应急处理过程。
总的来说，图像识别技术在智慧城市交通控制中的应用是一项非常重要的技术。
随着技术的不断进步与推广，它的应用范围也将不断拓展和深入，为智慧城市建设和交通管理提供强大的支持力量。
图像识别技术在车辆识别中的应用教程
图像识别技术在车辆识别中的应用教程随着人工智能技术的发展，图像识别技术在各个领域中得到了广泛的应用。
其中，车辆识别是图像识别技术的一个重要应用领域。
本文将介绍图像识别技术在车辆识别中的应用，并提供相应的使用教程。
一、图像识别技术在车辆识别中的意义车辆识别是指通过图像识别技术来识别和区分不同的车辆。
它在交通管理、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。
利用图像识别技术进行车辆识别可以实现以下功能：1. 车辆计数和跟踪：通过识别图像中的车辆，可以实现车辆的计数和跟踪功能，用于交通流量统计、道路管理等领域。
2. 车牌识别：通过识别车辆的车牌号码，可以实现车辆的自动识别和登记，用于停车管理、违章抓拍等场景。
3. 车型识别：通过识别车辆的外观特征，可以实现车型的自动识别，用于车辆分类、防盗报警等用途。
4. 交通事故调查：通过识别车辆的特征，可以实现对交通事故的调查和重构，用于判定责任和还原事故现场。
二、图像识别技术在车辆识别中的应用方法图像识别技术在车辆识别中的应用方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：首先需要收集带有车辆的图像数据。
可以通过摄像头、无人机、卫星图像等方式采集图像数据，确保数据的多样性和覆盖范围。
2. 数据预处理：对采集的图像数据进行预处理，包括图像的去噪、调整大小、灰度化等操作，以提高后续的识别准确率。
3. 特征提取：利用图像处理技术和机器学习算法，从图像中提取车辆的特征。
常用的特征包括车辆的颜色、形状、纹理等。
特征提取的准确程度直接影响到后续的识别效果。
4. 训练模型：基于提取的特征，使用机器学习算法训练模型。
常用的算法包括支持向量机、卷积神经网络等。
通过大量的样本数据进行训练，提高识别模型的准确性和鲁棒性。
5. 车辆识别：使用训练好的模型对新的图像数据进行识别。
通过比对特征向量，判断图像中的车辆类别和属性。
根据具体的任务需求，可以实现车辆计数、车牌识别、车型识别等功能。
三、图像识别技术在车辆识别中的应用案例1. 车辆计数系统：通过安装摄像头在道路旁边，采集过往车辆的图像数据。
图像识别技术在智能交通中的应用
图像识别技术在智能交通中的应用智能交通是一种基于现代信息技术的交通管理和控制方式，在提升交通效率、减少交通事故、改善交通环境等方面具有巨大的潜力。
而图像识别技术作为智能交通中的重要组成部分，为实现智能化交通管理和服务提供了有力支持。
本文将以图像识别技术在智能交通中的应用为主题，从图像识别技术的基本原理、常见的应用场景以及其带来的优势和挑战等方面进行阐述和探讨。
首先，我们来介绍一下图像识别技术的基本原理。
图像识别技术是指利用计算机视觉算法对图像进行分析和处理，从而识别出图像中的目标物体、行为等。
它的基本步骤包括图像采集、图像预处理、特征提取和模式识别等。
通过采集交通场景中的图像，经过预处理将图像转化为计算机可处理的数据，然后提取图像中的特征并用机器学习等方法进行分类和识别，最终实现对交通场景中车辆、行人、交通标识等目标物体的识别和分析。
在智能交通领域，图像识别技术应用广泛，其中最常见的就是车辆监控与管理。
通过摄像头捕捉交通场景中的图像，利用图像识别技术可以对交通场景中的车辆进行自动识别和监测，提取车辆的关键信息如车牌号码、车辆品牌等，实现对交通违法行为的检测和追踪。
此外，图像识别技术还可以实现车辆计数、车辆速度监测、车辆状况检测等功能，为智能交通的管理和控制提供数据支撑和决策依据。
除了车辆监控与管理外，图像识别技术在智能交通的其他应用场景也逐渐增多。
例如，基于道路监控摄像头的交通流量监测与预测系统，通过对交通场景中车辆的识别和统计，可以实时监测和预测道路的交通流量，为交通管理部门提供更精确的交通状况掌握和决策参考。
此外，图像识别技术还可以应用于交通事故现场的分析和重建，通过对事故现场的图像进行识别和分析，可以还原事故发生的过程，帮助交通警察和保险公司进行事故责任的判定和理赔等。
图像识别技术在智能交通中的应用带来了诸多优势。
首先，它可以实现交通信息的自动化获取，无需人工干预即可实时获取道路交通状况。
adas方案
ADAS方案概述ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）是一种集成了传感器、软件和控制系统的先进驾驶辅助系统。
它能够通过实时监测车辆周围的环境和交通状况，并提供给驾驶员相关信息，以帮助驾驶员减少驾驶压力并改善行车安全。
本文将详细介绍ADAS方案的主要特点、应用场景以及未来的发展方向。
特点1.感知：ADAS系统通过使用各种传感器，如雷达、摄像头、激光雷达等实时感知车辆周围的环境。
这些传感器能够提供高精度的环境信息，包括车辆、行人和障碍物等，以帮助驾驶员及时做出应对。
2.识别与分类：ADAS系统通过深度学习和图像识别等技术，能够对感知到的信息进行分析和分类，例如识别前方是否有行人、车辆、交通标志等。
这些识别和分类结果可以帮助驾驶员更好地理解当前交通状况。
3.决策与控制：ADAS系统能够根据感知和识别的结果，进行智能决策和控制。
系统可以通过自动制动、自动转向等控制手段，帮助驾驶员避免潜在的危险，提高行车安全性。
4.人机交互：ADAS系统能够与驾驶员进行有效的人机交互。
通过显示屏、声音提示等方式，将识别和控制的结果直观地展示给驾驶员，并根据需要提供相应的预警和建议。
应用场景1.自动紧急制动（AEB）：当检测到前方有可能发生碰撞时，ADAS系统可以自动触发紧急制动，并提供预警给驾驶员。
这种系统可以大大减少碰撞事故的发生，并降低碰撞带来的损失。
2.自适应巡航控制（ACC）：ACC系统使用车载雷达或摄像头等传感器实时监测前方车辆的速度和间距，并自动调整车速保持与前车的安全距离。
这样可以有效减少高速公路上的追尾事故。
3.车道保持辅助（LKA）：LKA系统使用摄像头等传感器监测车辆当前的行驶车道，并在驾驶员不注意时进行纠偏提示，帮助驾驶员保持车辆在车道内行驶，减少事故风险。
4.盲点监测（BSD）：BSD系统使用侧向雷达或摄像头等传感器监测车辆周围的盲区，当有其他车辆进入盲区时，会发出警告给驾驶员，帮助驾驶员避免变道事故。
图像识别与计算机视觉技术在智能交通中的应用
图像识别与计算机视觉技术在智能交通中的应用智能交通系统是一种基于先进计算机视觉技术和图像识别算法的创新解决方案，旨在提高交通运输的效率和安全性。
图像识别与计算机视觉技术在智能交通中发挥了重要作用，迅速成为大规模交通管理系统的核心组成部分。
本文将探讨图像识别与计算机视觉技术在智能交通中的应用，并具体介绍其在交通监控、交通流量管理、智能交通信号灯和车辆识别等方面的应用。
首先，图像识别和计算机视觉技术在交通监控领域发挥关键作用。
通过安装智能监控摄像头，实时监测交通流量、识别违规行为以及检测交通事故，有助于交通管理部门更好地了解和监控交通状况。
利用图像识别和计算机视觉技术，可以实现车辆的违规行为识别，如闯红灯、逆行等，为交警部门提供有效的执法手段。
此外，交通监控系统还能够利用图像识别技术分析交通事故的原因和模式，为交通事故的预防和处理提供重要参考。
其次，图像识别与计算机视觉技术在交通流量管理中具有重要价值。
传统交通流量统计方法往往需要人工投入和大量时间，效率低且容易出现误差。
而借助图像识别和计算机视觉技术，可以实现对交通流量的自动统计和分析。
通过智能摄像头和计算机视觉算法，可以对过往车辆进行实时计数，并通过分析算法得出交通流量变化趋势。
这为交通规划部门提供了精确的交通流量信息，以便更好地进行交通运输系统的设计和改进。
智能交通信号灯是图像识别和计算机视觉技术在智能交通中的又一重要应用。
传统交通信号灯控制通常是预定的或根据固定的时间间隔进行更改。
然而，交通流量的变化导致了交通拥堵和效率低下。
通过利用图像识别和计算机视觉技术，智能交通信号灯可以根据实际交通状况进行自适应调整。
通过安装高清摄像头和图像处理算法，智能信号灯可以实时检测路口交通的情况，根据车辆流量和行驶速度合理地控制信号灯的时长和绿灯的优先权，从而有效提高交通流畅性和减少拥堵。
最后，图像识别和计算机视觉技术在车辆识别方面展示了其潜力和应用前景。
通过图像处理和深度学习算法，可以实现车辆的自动识别和分类。
图像识别技术在智能交通系统中的应用
图像识别技术在智能交通系统中的应用智能交通系统是一种采用最先进的科技手段和技术手段，打造一个高度自动化、信息化、智能化的路网交通系统，为出行者提供更加安全、便捷、舒适的出行体验。
在智能交通系统的发展中，图像识别技术则扮演着非常重要的角色。
本文将从智能交通系统的定义入手，介绍图像识别技术在智能交通系统中的应用。
一、智能交通系统的定义智能交通系统是一种以先进科技成果为支撑，以交通管理、信息技术和通信技术融合为特征，整合各种交通运输业务和服务信息的交通系统。
智能交通系统的目的是为适应交通系统的高质量、高效率、高安全的运输需求，提高道路交通组织和管理的智能化程度，提高道路交通组织和管理的科学化程度，以满足出行者对交通信息及服务的高度需求。
二、图像识别技术在智能交通系统中的应用图像识别技术是智能交通系统中不可或缺的重要技术支持，它主要应用于车辆、行人、交通信号灯等信息的识别和处理。
下面列举几个具体的应用场景。
1. 智能交通监控系统随着城市交通道路的拥堵，交通安全问题也变得尤为突出。
为了解决这种情况，智能交通监控系统的应用越来越普遍。
智能交通监控系统采用高清摄像头，通过图像识别技术，对道路车流量、车速、流动情况等进行实时监测和预警，从而实现高效路况监控和管理。
2. 交通信号灯识别系统交通信号灯在道路交通中起到非常重要的作用。
通过图像识别技术，交通信号灯识别系统可以快速准确地识别出绿灯、红灯和黄灯的状态，对此状态进行分析，从而实现路口交通信号的自动化控制，提升路口交通效率和减少交通事故的发生率。
3. 自动驾驶技术目前，自动驾驶技术已经成为智能交通系统中的一个重要应用领域。
通过图像识别技术，自动驾驶车辆可以准确地识别行人、车辆、道路状况等信息，从而自主导航到目的地。
自动驾驶技术的推广和应用，可以在很大程度上缓解城市道路交通拥堵的问题，提高道路交通的安全性和效率。
4. 智能交通指挥中心智能交通指挥中心是智能交通系统的核心部分。
图像识别技术在智能安防中的应用
图像识别技术在智能安防中的应用随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域都得到了很好的运用，特别是智能安防领域。
安全问题一直是人们生活中最关注的问题之一。
对于企业、机构以及个人而言，保护人员和财产安全是至关重要的。
为了达到最好的安全性，智能安防技术逐渐得到了广泛的应用。
其中，图像识别技术则成为了智能安防技术的重要部分。
近年来，人工智能技术的发展迅速，在此基础上，图像识别技术逐渐应用到了人们日常的生产生活中。
智能安防领域作为图像识别技术的应用前沿，得到了较大的发展。
根据平台的需求，图像识别技术主要包括以下几种：1、人脸识别人脸识别技术是实现智能安防的关键技术之一，它可以用来识别人脸的特征并进行身份确认。
在智能门禁、考勤管理、视频监控等场景中广泛应用。
采用人脸识别技术可以大大提高安防系统的安全性，减少人力投入，确保安全高效。
例如，学校的门禁系统、小区的入口卡口系统、企业的打卡记录系统等都可以采用人脸识别技术。
2、车牌识别车牌识别技术是一种将图像、文本识别技术、数字转换技术、自动控制等技术结合的多门技术，它可以实现车牌号码自动识别。
车牌识别技术广泛用于停车场、高速公路、道路交通管理等领域，车辆进出、违章查找等都可以通过车牌识别技术实现。
通过车牌识别技术，可以极大地提高识别车辆信息的速度和准确度，节约大量的管理人力成本。
3、行为识别通过对视频图像中人行为和动态目标的检测和分析，实现对异常行为、危机事件的预测和实时报警。
行为识别技术可以通过对人员活动、人员位置、人员行为等多种因素的判断，提供有关视频图像的各种信息。
该技术被广泛用于银行、金融、医院、机场、重要场所等领域。
通过行为识别技术，可以实现实时监控、紧急报警、预测分析等功能，保护人员和财产安全。
4、目标检测目标检测技术是一种非常重要的图像处理技术，它可以很好地实现对视频图像中的目标识别和分类。
目标检测技术主要用于对人员、物品等目标进行分类和定位。
该技术广泛应用于电视监控、智能博物馆、防火安全等领域。
图像识别在智能交通系统中的应用
图像识别在智能交通系统中的应用智能交通系统一直是城市管理和交通规划的热门话题。
随着科技的快速发展，尤其是图像识别技术的崛起，智能交通系统正迎来一场革命。
本文将探讨图像识别在智能交通系统中的应用，从车辆识别到交通流量监测，一步步揭示这项技术在改善城市交通和交通安全方面的重要作用。
首先，图像识别在智能交通系统的最重要应用之一是车辆识别。
利用计算机视觉技术和机器学习算法，交通系统可以准确地辨识出道路上行驶的车辆。
这项技术的价值在于它能够便捷地获取并处理大规模的交通信息，如车型、颜色、速度、行驶轨迹等。
而且，通过与交通摄像头和红绿灯系统的结合，智能交通系统可以实现自动违章监测和实时行驶状态分析等功能，大幅度提升交通管理和监管的效率。
其次，图像识别技术在智能交通系统中还有广泛的用途，比如交通流量监测。
通过交通摄像头拍摄并处理道路上的车辆图像，系统可以实时地分析交通流量变化和拥堵情况。
这样的数据分析对于进行智能交通规划和调度、优化交通信号灯配时以及预测交通拥堵状况等方面具有重要意义。
例如，当交通系统检测到某条道路的车流量达到临界点时，系统可以自动调整交通信号灯的红绿灯时长，以缓解交通拥堵，提高道路通行效率。
另外，图像识别在智能交通系统中还可以应用于行人和非机动车辆的识别。
随着城市化进程的加快，行人和非机动车辆的安全问题日益突出。
智能交通系统通过图像识别技术可以实时监测和记录行人和非机动车辆的行为，比如闯红灯、逆行等。
基于这些数据，交通系统可以通过智能摄像头给予及时警示，比如通过显示屏提醒行人和骑车人遵守交通规则，提高行人和非机动车辆的安全意识。
此外，这些数据还可为城市交通规划和道路改造提供宝贵的参考，以更好地保障行人和非机动车辆的出行安全。
最后，图像识别技术在智能交通系统中还有更广阔的前景。
随着自动驾驶技术的不断进步，在未来，智能交通系统将能够利用图像识别技术进行自动驾驶车辆的监测和控制。
通过实时识别和分析道路上的交通场景，交通系统可以准确把握自动驾驶车辆的位置和行驶状态，及时调整交通信号灯的配时以及向周边车辆发送警示信息，确保自动驾驶交通的安全和顺畅。
基于深度学习的图像识别技术在智能交通系统中的应用研究
基于深度学习的图像识别技术在智能交通系统中的应用研究近年来，基于深度学习的图像识别技术在智能交通系统中得到了广泛的应用和研究。
智能交通系统是指利用先进的计算机技术与通信技术，以及传感器等设备对交通进行监控、管理和控制的系统。
图像识别技术在智能交通系统中的应用主要包括车辆检测与识别、交通流量统计、交通事故预测等方面。
首先，深度学习的图像识别技术在车辆检测与识别方面起到了重要的作用。
由于城市交通流量的不断增加，对于道路上的车辆进行准确的检测和识别变得尤为重要。
通过深度学习算法可以对图像进行高效处理，准确地检测和识别出道路上的车辆。
例如，针对交通监控摄像头拍摄到的图像，可以利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对图像进行处理，从而实现车辆的准确检测和识别。
其次，基于深度学习的图像识别技术在交通流量统计方面也有广泛的应用。
交通流量统计是交通管理的关键问题之一，通过分析道路上的车辆数量和流动方向可以为城市的交通规划和道路设计提供重要参考。
利用深度学习算法可以对图像中的车辆进行计数和跟踪，从而实现自动化的交通流量统计。
通过分析统计结果，可以更好地了解交通状况，并制定相应的调度策略来优化交通流量。
此外，基于深度学习的图像识别技术还在交通事故预测和预警方面发挥着重要作用。
交通事故对于人们的生命财产安全产生了严重的威胁，因此对于交通事故的预测和预警显得尤为重要。
通过分析道路上的交通流量、车辆的速度和行驶方向等信息，结合深度学习算法，可以建立交通事故的预测模型，从而提前发现潜在的交通事故风险，并及时采取措施进行预警和调度，以减少交通事故的发生和减少伤亡。
在图像识别技术的应用中，还需要克服一些挑战性问题。
首先，图像中的车辆可能受到光线、天气等因素的影响，导致图像质量较差，从而影响识别效果。
其次，车辆在不同的场景下具有较大的变化，如车辆类别、外观等方面的差异，需要进一步提升识别算法的鲁棒性。
图像识别算法在机器人导航中的应用教程
图像识别算法在机器人导航中的应用教程随着人工智能的快速发展，机器人导航成为了一个备受关注的课题。
对于机器人来说，准确、高效的导航是完成各种任务的基础。
图像识别算法作为一种重要的技术手段，在机器人导航中发挥着重要的作用。
本文将介绍图像识别算法在机器人导航中的应用，并提供相应的教程。
一、图像识别算法简介图像识别算法，又称为计算机视觉算法，是指通过计算机对图像进行分析和处理，识别出图像中的目标物体或特定的图像特征。
随着深度学习和神经网络的发展，图像识别算法在准确率和效率上有了飞跃的进步。
常见的图像识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
二、机器人导航中的图像识别应用1. 目标检测与定位机器人在导航过程中需要识别和定位目标物体，以便规划和执行相应的动作。
图像识别算法可以通过对图像进行分析，检测出物体的位置和特征，为机器人提供准确的目标定位信息。
例如，通过图像识别算法可以识别出导航目标点所在的位置，并将其转化为机器人的运动控制指令。
2. 地标识别与导航在复杂的环境中，机器人需要依靠地标进行导航。
图像识别算法可以通过对地标的图像特征进行识别，确定机器人当前的位置和方向，并根据目标位置计算合适的行动路径。
例如，在室内环境中，机器人可以通过识别墙上的标志、图片或二维码等来确定自己的位置。
3. 障碍物检测与回避机器人导航过程中，往往会遇到各种障碍物。
通过图像识别算法可以对环境中的障碍物进行检测和分析，帮助机器人规避障碍物，保证机器人的安全行动。
例如，通过识别图像中的物体，可以判断其是否为障碍物，并采取相应的躲避策略。
三、图像识别算法在机器人导航中的应用教程下面，我们以目标检测与定位为例，介绍图像识别算法在机器人导航中的应用教程。
1. 数据采集与准备首先，需要采集并准备用于目标检测与定位的图像数据。
可以使用机器人自带的摄像头进行图像采集，也可以使用其他设备获取图像数据。
确保采集的图像包含机器人导航的目标物体，并标注出目标物体的位置信息。
图像识别技术在智能交通管理中的应用实践指南
图像识别技术在智能交通管理中的应用实践指南智能交通管理是现代城市交通运输的重要领域之一。
图像识别技术作为人工智能领域中的重要技术之一，已经在智能交通管理中得到广泛应用。
本文将从图像识别技术的原理、应用案例和实践指南三个方面，详细介绍图像识别技术在智能交通管理中的应用实践指南。
一、图像识别技术的原理图像识别技术是指通过计算机对图像进行分析和处理，从而识别出图像中的目标物体或场景。
它主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标识别等步骤。
图像采集通过摄像头等设备获取交通场景中的图像数据；图像预处理对采集到的图像数据进行去噪、增强和校正等处理；特征提取利用计算机视觉和模式识别等算法，从图像中提取出与目标物体或场景相关的特征；目标识别则是将提取到的特征与已有的模型进行比对，从而实现对目标物体或场景的准确识别。
二、图像识别技术在智能交通管理中的应用案例1. 路口监控与交通流量统计：通过摄像头对路口进行实时监控，图像识别技术可以识别出交通信号灯状态、车辆行驶方向和车辆数量等信息，从而实现对交通流量的实时统计和分析，为交通管理部门提供科学决策依据。
2. 车牌识别与违法监测：图像识别技术可以对车辆的车牌号进行自动识别，与车辆信息系统进行比对，快速准确地实现车辆的违法监测和追踪。
例如，可以识别出闯红灯、逆行和超速等违法行为，并自动生成相应的违章记录和处罚通知。
3. 智能停车场管理：图像识别技术可以识别出停车场的车辆进出情况，实现对停车位的实时监控和管理。
通过与停车场管理系统的对接，可以实现自动计费、车位导航和停车位统计等功能，提高停车场的利用率和管理效率。
4. 交通事故预警与应急处置：通过对交通路段的图像进行实时监测和分析，图像识别技术可以识别出交通事故和拥堵等情况，并及时向交通管理部门发送预警信息。
同时，可以快速调度交通警力和救援车辆，进行应急处置和交通疏导，提高交通事故的处置效率和救援响应速度。
三、图像识别技术在智能交通管理中的应用实践指南1. 数据质量保障：图像识别技术的效果直接受到数据质量的影响，因此需要确保图像数据的清晰度、准确性和时效性。
基于深度学习的图像识别技术在智能交通监控中的应用
基于深度学习的图像识别技术在智能交通监控中的应用智能交通监控系统是一个重要的领域，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术在智能交通监控中的应用正变得越来越广泛。
本文将探讨这些应用，并分析深度学习技术在图像识别中的优势和挑战。
智能交通监控系统通过图像识别技术能够帮助警方和交通管理部门有效监控道路和交通情况，提高交通安全和整体效率。
随着深度学习技术的引入，图像识别在智能交通监控中的应用变得更加高效和准确。
基于深度学习的图像识别技术能够识别和分析交通监控摄像头拍摄到的图像数据。
这种技术通过构建深度神经网络模型，实现对图像中的物体进行快速、准确的识别，包括车辆、行人、交通信号灯等。
通过这种技术，智能交通监控系统能够对交通状况进行实时监控和分析，及时发现并处理交通事故、拥堵等问题。
深度学习技术在图像识别中的优势主要体现在以下几个方面。
首先，深度学习算法具有强大的学习能力和泛化能力，能够对复杂的图像数据进行准确的分类和识别。
其次，深度学习技术可以通过大规模数据集的训练，提高模型在各种场景下的鲁棒性和准确性。
最后，深度学习算法的计算能力和存储能力得到了大幅提升，使得在智能交通监控系统中实时应用成为可能。
然而，基于深度学习的图像识别技术在智能交通监控中也面临一些挑战。
首先，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，而这些数据的采集和标注过程十分繁琐。
其次，深度学习算法的计算和存储需求较高，要求系统具备强大的计算能力和存储空间。
此外，深度学习模型的解释性较差，很难解释模型是如何做出判断的，这对于一些监管和法律要求较高的场景可能存在问题。
为了克服深度学习在智能交通监控中的挑战，并进一步提高系统的性能，研究人员正在不断提出和改进各种算法和技术。
例如，一些研究者提出了端到端的深度学习方法，能够从原始输入数据中直接学习出交通场景的特征和规律，提高了系统的效率和准确性。
同时，也有研究者尝试将深度学习与传统的机器学习方法相结合，改进了识别和分类的性能。
基于深度学习的图像识别技术在车辆领域的应用
基于深度学习的图像识别技术在车辆领域的应用随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐成为人们研究的重点。
其中，基于深度学习的图像识别技术受到越来越多的关注和应用。
在车辆领域中，深度学习的图像识别技术可以用于车辆的自主驾驶、交通管理等方面。
自主驾驶是深度学习在车辆领域中最为重要的应用之一。
在自主驾驶中，车辆需要根据不同的道路情况做出相应的决策，包括转向、刹车、加速等。
深度学习的图像识别技术可以帮助车辆实时地识别交通标志、路况、障碍物等，从而作出正确的判断。
例如，当车辆行驶在城市道路中时，深度学习技术可以帮助车辆识别红绿灯、斑马线、停车位等交通标志和路标，并控制车速和行驶方向，确保安全。
除了自主驾驶，深度学习的图像识别技术还可以辅助交通管理。
例如，路口是交通管理的热点之一。
在路口，车辆需要遵守交通规则，保证道路交通有序。
因此，交通管理人员可以安装摄像头，采集路口的实时影像。
然后，运用深度学习技术，对影像中的车辆数量、车辆类型、速度、车流密度等进行分析，进而进行智能化的交通管理。
例如，在高峰期，可以通过控制红绿灯时长，避免拥堵。
深度学习技术的应用还涉及车辆内部。
现今，汽车的配置越来越高，安装了许多传感器和摄像头等装置。
这些装置可以实时采集车内和路面上的影像，运用深度学习技术，对影像中的物体进行检测，实现智能驾驶。
例如，在车内安装摄像头，对驾驶员进行面部识别。
当驾驶员出现疲劳或分神等行为时，车辆可以自动发出警示，保证行车安全。
此外，车辆的音视频娱乐系统，也可以通过深度学习识别驾驶员的语音、手势等指令，实现更加智能化的人机交互。
总的来说，基于深度学习的图像识别技术在车辆领域中的应用可以提高交通安全、改善交通效率，未来还将有更加广泛和深入的应用。
随着科技水平的不断提升，深度学习技术将成为智能交通系统中最为重要的技术之一，为人类创造更加安全、便捷的出行环境。
图像识别技术在机器视觉中的应用
图像识别技术在机器视觉中的应用机器视觉是一个充满活力的技术领域，涉及到图像处理、计算机视觉以及人工智能等多个领域。
图像识别技术是机器视觉中的一个重要组成部分，主要用于将数字图像转换为可理解的数据以便进行机器处理。
本文将介绍图像识别技术在机器视觉中的应用。
一、基本原理图像识别技术是一种将数字图像中的特定目标或对象进行自动识别和分类的计算机技术。
其基本原理是通过对图像进行预处理、特征提取以及分类等步骤，将图像中的目标和对象进行自动判断和识别。
预处理主要包括对图像进行去噪、灰度化、尺寸调整、标准化等步骤，从而减少噪声干扰并提高图像质量。
特征提取是指从图像中获取特定目标或对象的特征信息，如颜色、形状、纹理等，以便后续分类处理。
分类是指根据特征信息将图像中的目标和对象划分成不同的类别，并进行识别和分类。
二、应用领域1.安防领域图像识别技术在安防领域中得到了广泛应用，主要用于视频监控、人脸识别等方面。
通过对视频监控画面进行处理，可以实现各种安防任务，如目标跟踪、异常检测等。
另外，人脸识别也是一个重要的应用领域，可用于识别访客、限制进入等方面。
2.自动驾驶领域图像识别技术在自动驾驶技术中也起着至关重要的作用。
通过对汽车行驶场景的图像进行处理，可以实现目标检测、车道识别、交通信号识别等多项功能。
这些技术可以有效提高自动驾驶汽车的行驶安全性和稳定性。
3.医疗领域图像识别技术在医疗领域中应用广泛，主要用于影像诊断和病检方面。
通过对影像数据的处理，可以实现疾病的早期诊断和治疗，从而提高诊断效率和准确性。
4.工业领域图像识别技术在工业领域中也起着重要作用。
通过对生产过程中的图像进行处理，可以实现缺陷检测、质量控制等多项任务。
这些技术可以有效提高生产效率和产品质量。
三、技术发展趋势图像识别技术在机器视觉中的应用范围越来越广泛，未来的发展趋势也愈加明显。
未来，图像识别技术将更加注重深度学习和神经网络等人工智能领域的技术应用。
智能交通系统中的图像识别算法及其在交通管理中的应用
智能交通系统中的图像识别算法及其在交通管理中的应用近年来，智能交通系统在城市交通管理领域发挥着越来越重要的作用。
其中，图像识别算法作为智能交通系统中的核心技术之一，在实现交通管理的智能化和自动化方面发挥着关键作用。
本文将深入探讨智能交通系统中的图像识别算法以及它们在交通管理中的应用。
图像识别算法是将数字图像或视频中的信息转化为可理解的文字或数字的过程。
在智能交通系统中，图像识别算法可以分为两个主要方面：车辆检测和车牌识别。
首先，车辆检测是智能交通系统中最基础和关键的应用之一。
通过使用图像识别算法，可以在交通摄像头拍摄到的图像中准确地检测出车辆的存在和位置。
这对于交通管理来说十分重要，因为它可以实时监测道路上的车辆数量和密度。
当交通拥堵时，交通管理者可以根据这些信息采取相应的措施，例如调整交通信号灯的时长，优化交通流动性，提高道路利用率。
其次，车牌识别是智能交通系统中另一个重要的应用。
通过使用图像识别算法，可以在交通摄像头拍摄到的图像中准确地识别出车辆的车牌号码。
这在实现了车辆追踪和自动收费等功能方面十分有用。
举个例子，当一辆车通过收费站时，车牌识别算法可以自动读取车牌号码并将其与数据库中的车辆信息进行匹配，实现无现金支付的自动收费。
此外，车牌识别算法还可以帮助警方在犯罪活动中追踪犯罪嫌疑车辆。
除了上述应用外，图像识别算法还可以在交通管理中应用于交通流量分析和交通事故预警等方面。
通过对交通摄像头拍摄到的图像进行处理和分析，可以获取道路上车辆的流量数据，并进一步预测道路的拥挤程度。
这对于交通管理者来说是十分有用的，他们可以根据这些数据调整道路规划和疏导拥堵。
此外，图像识别算法还可以实现交通事故的预警，通过识别道路上的异常情况，例如两车相撞或行人突然横穿马路，及时向驾驶员发出警示，以避免交通事故的发生。
尽管图像识别算法在智能交通系统中拥有广泛的应用前景，但也面临着挑战和限制。
首先，由于交通摄像头在拍摄过程中所受到的环境条件的限制，例如光线和天气等，图像质量可能会受到影响，从而影响图像识别算法的准确性。
视觉识别技术在自动驾驶中的应用
视觉识别技术在自动驾驶中的应用近些年来，随着科技的迅速发展与普及，自动驾驶技术越来越受到人们的关注。
自动驾驶技术不仅能够提升交通安全、提升出行便利性，还能够为社会节约大量的时间和经济成本。
而视觉识别技术在自动驾驶中也扮演着非常关键的角色。
一、什么是视觉识别技术？视觉识别技术即计算机视觉技术，指的是计算机通过感知、理解、识别并处理数字图像或视频，从而实现与人类视觉系统相似的信息处理能力。
它能够解决自动驾驶过程中面对的环境感知、道路识别、车辆识别等关键问题，以及实现智能车的迅速反应。
二、视觉识别技术在自动驾驶中的应用1. 环境感知对于自动驾驶来说，环境感知是安全行驶的第一步。
当前居民区、市中心的交通场景以及路况有很大的不同，因此，视觉识别技术可以通过建立相应的环境识别模型，提高车辆对道路和交通场景的感知与识别能力。
同时，基于深度学习的模型，能够处理大量数据，提高环境感知的准确性和鲁棒性。
2. 道路识别在自动驾驶过程中，车辆需要能够快速、准确地识别、提取道路信息，如识别道路标志、判断车道、判断是否有障碍物等。
利用计算机视觉技术来进行道路识别，可以更加快速和准确地完成这些任务。
这样一来，可以帮助自动驾驶车辆掌握正确的行驶路线，从而提升整车的行驶安全性。
3. 车辆识别随着自动驾驶技术的普及，将会有不同种类的交通工具共同行驶在一起，因此，车辆识别也是自动驾驶中重要的任务。
视觉识别技术可以快速判断路上其他车辆的行驶方向、速度及距离等信息，及时作出相应的决策，提高车辆的安全性。
三、未来发展趋势目前，随着计算机视觉技术的不断进步，视觉系统的识别能力已经超越人类的识别能力。
在未来，视觉识别技术将会继续发展，应用范围将会越来越广泛，如在人脸识别、安防监控、医疗辅助等领域有巨大的潜力。
总的来说，视觉识别技术在未来自动驾驶的发展中将占据着越来越重要的地位。
同样也需要注意到，视觉识别技术在自动驾驶过程中仍存在一定的问题，如图像噪声、角度变化、视野受限等问题，需要在未来的发展中不断进行研究和完善。
图像识别在ADAS系统中的应用
在Visconti2上进行图像处理优点在于： • 芯片的功耗较低，整个方案具有更大的弹性和自由度去 规划和定义环境感知的功能来实现ADAS系统； • 对整车企业而言，实现品牌功能的差异化，对零部件企 业而言，可以实现一定程度的功能价格对应。 但是，仍有以下不足之处： • 由于芯片是丰田、Denso和东芝为单个特殊方案开发 的，完成单一功能的成本偏高； • 自由度比较高，并不是一个完整交钥匙的方案，对这个 产品的应用有一定的门槛； • 基于汽车电子安全打造，主频和计算能力 (下转第50页)
Y 车距通过毫米波雷达和摄像
头探测前车的换道情况
别。采用图像处理加速器可以提高运算速度，减轻MCU负担， 降低MCU主频，降低芯片的整体功耗，可强化人体识别的特 征，提高图像识别的性能，如图4所示。
从商业模式的角度考虑，构建一个多功能的系统，实现可 配置的模式，在开发上存在更多剪裁的空间。不同的OEM对供 应商的要求并不相同，而且由于ADAS的实际情况，上车会比较 谨慎，所以显示的策略是设计一个通用的模块，然后通过配置 不同的摄像头和处理功能，可以完成一个类似小的通用模块的 战略，来实现不同的功能，如图5所示。
(上接第26页) 有一定的限制。
面，北京、上海和深圳等一些无人驾驶的示范区也在建设中，
由于东芝、Denso和丰田的关系，方案会不断演化，会进
国内车企对本土技术需求较高，一些本土的企业，开始切入
ADAS算法
领域，开始
展示demo
的工程样
机。由于国
图5 功能分组和分配
图像识别技术在汽车安全辅助驾驶系统中的应用
图像识别技术在汽车安全辅助驾驶系统中的应用张文霞;王鹤鹏【摘要】图像识别技术作为汽车安全领域必要的技术手段,对驾驶辅助系统的推广具有一定的积极作用.当前驾驶辅助系统众多,文章主要综述了图像识别技术在驾驶员疲劳驾驶预警、追尾防撞预警、车道偏移预警、换道预警等领域的应用,着重介绍了图像识别技术在上述领域目前的研究现状,并对其以后的发展趋势作了相应预测,为图像识别技术的推广提供发展思路.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】3页(P120-122)【关键词】图像识别;综述;驾驶辅助系统【作者】张文霞;王鹤鹏【作者单位】长春汽车工业高等专科学校,吉林长春130000;长春汽车工业高等专科学校,吉林长春130000【正文语种】中文【中图分类】U463.610.16638/ki.1671-7988.2015.12.043CLC NO.: U463.6 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2015)12-120-03随着汽车工业的迅猛发展，车辆安全备受车企以及研发机构的重视，从而出现了众多的驾驶辅助系统，比较典型的有ACC自适应巡航控制系统[1]、BSI侧面碰撞修正系统、VSC车身稳定性控制系统、ITS智能交通运输系统、VE视觉增强系统、DCW驾驶状态监控系统[2]等，这些系统已普遍运用在车企所开发的车型上。
不少研发机构和汽车企业都致力于开发低成本、高可靠性、适用范围广的驾驶辅助系统。
本文针对各个辅助系统的特性，综述识别技术在各个驾驶辅助系统的关键技术，主要综述了图像识别技术在驾驶员疲劳驾驶预警、追尾防撞预警、车道偏移预警、换道预警等领域的应用，并对以后发展趋势作了相应预测，为图像识别技术的推广提供发展思路。
随着计算机技术与信息技术的快速发展，图像识别技术得到了越来越广泛的应用。
图像识别技术的涵义很广，主要是指通过计算机，采用数学技术方法，对一个系统前端获取的图像按照特定的目的进行相应的处理。
基于前置摄像头图像识别技术的ADAS在UBI保险业领域的应用分析
基于前置摄像头图像识别技术的ADAS在UBI保险业领域的应用分析【摘要】摘要：本文旨在探讨基于前置摄像头图像识别技术的ADAS在UBI 保险业领域的应用。
首先介绍了研究背景、意义和目的，然后分析了ADAS在保险业中的应用现状以及前置摄像头图像识别技术在ADAS 中的作用。
接着通过案例分析探讨了前置摄像头图像识别技术在UBI 保险业中的应用实践，并分析了其优势和挑战。
结论部分展望了基于这一技术的ADAS在UBI保险业领域的应用前景，并提出了未来研究方向。
通过本文的分析，可以深入了解前置摄像头图像识别技术在UBI 保险业领域中的潜力与挑战，为相关研究和实践提供参考和借鉴。
【关键词】关键词: ADAS, 前置摄像头, 图像识别技术, UBI保险, 应用分析, 保险业领域, 优势, 挑战, 应用前景, 研究方向, 结论, 研究背景, 研究意义, 研究目的, 应用现状, 应用案例, 结论总结.1. 引言1.1 研究背景研究背景：随着汽车数量的增加和交通事故的频发，保险行业面临着日益严峻的挑战。
传统的保险业务模式已经不能满足日益增长的市场需求，需要不断创新和改进。
近年来，基于前置摄像头图像识别技术的ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）在汽车行业中得到了广泛应用，可以有效提升驾驶安全性和减少交通事故发生率。
结合UBI（Usage-Based Insurance）保险模式，可以更精准地评估汽车驾驶风险，为客户提供更个性化、更优惠的保险服务。
在UBI保险领域中，如何更好地利用前置摄像头图像识别技术，实现对驾驶行为的监测和评估，成为了当前需要解决的问题之一。
本研究旨在探讨基于前置摄像头图像识别技术的ADAS在UBI保险业领域的应用，旨在为保险公司提供更科学、更有效的风险管理和定价模式，提升保险服务的质量和客户满意度。
通过研究分析，可以为保险公司决策层提供决策参考，推动保险业务的数字化转型和智能化发展。
图像识别在ADAS系统中的应用
图像识别在ADAS系统中的应用摘要：复合图像技术的 ADAS 对保险业的进步推动已经被证明，但真正广泛推广还需要各方面的支持。
ADAS + UBI 的融合应用是一个复杂的系统工作，完全由某一方主体进行推进速度较慢，需要政府、监管部门、保险公司、行业平台、科研院所、营运公司、以及企业等通力合作，共享资源，这样才能探索出符合中国国情的技术及商业模式。
关键词：图像识别；ADAS系统；驾驶安全辅助1.图像识别技术概述随着计算机技术与信息技术的快速发展，图像识别技术得到了越来越广泛的应用。
图像识别技术的涵义很广，主要是指通过计算机，采用数学技术方法，对一个系统前端获取的图像按照特定的目的进行相应的处理。
图像识别技术就是人类视觉认知的延伸，是人工智能的一个重要领域。
2.图像识别的优势图像识别的优势很明显，其一是处理的对象与生活最接近，图像无处不在，一张人脸，一个手掌纹，一个细胞组合图，一段视频中的某一画面，一张生病的叶片等等。
其二就是透明化和智能化，最终用户不需要经过复杂的操作就能看到结果，如用摄像头拍一张照片，或者是扫描一下脸或摁下手指结果就出来了，不需要知道和参与具体的流程细节，使用中就如同面对的是一个应用专家。
图像识别技术可以进一步推动计算机视觉系统的发展，信息获取最及时和准确的渠道是视觉，人类感觉信息中的 80% 都是视觉信息。
机器视觉之于人工智能的意义就是视觉之于人类的意义，而决定着机器视觉的就是图像识别技术。
3.ADAS系统在汽车驾驶中的现状随着汽车产业的竞争日益激烈，汽车购买者将新技术视为购买新汽车的关键因素，使得某些高配置的平民品牌汽车在接受度上超过了豪华汽车的低配置汽车，加上欧洲、美国和日本等地道路安全局的要求和评分系统，使得ADAS辅助驾驶功能变成了一项必不可少的功能。
4.图像识别系统在汽车驾驶中的发展机器视觉技术的快速发展，推动着摄像头图像识别在汽车安全领域的广泛应用。
作为内容更为丰富的图像数据，比起传统超声波及雷达传感器在这一领域的应用，给出了更直观及有效的感知内容，包括红绿灯识别、交通道路识别等独有感知能力，使高一级的智能驾驶及安全技术得以快速发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Application of Image Recognition and Identificationin ADAS2013.06.19PLK TechnologiesCompany BriefPLK TechnologiesHistory•PLK started as a venture TFT in Hyundai Motor Company (2000)•PLK Technologies span off in July 2003•Developed and successfully launched ADAS vision products–First LDWS for commercial vehicles in Korea (HMC Trago)–First LDWS for passenger vehicles in Korea (HMC Equus)–First LDWS+HBA in Korea (KMC K9)Status•42 Employees (20 Developers/Engineers)•Products for 12 vehicles (passenger car, bus and trucks)•Verified in many regions–Korea, China, Japan, Europe, US, Middle East, Australia •TS16949, ISO9001, HKMC SQOEM ADAS Vision Products of PLKFactoryProduction(Test) FacilityDevelopment HistoryEarly Development HistoryAvailable OEM ProductsEarly Development History•Developed prototypes and product in the early years of PLKAvailable OEM Products•Recent Products available for OEM applicationFCWHBALDWMIPSFPSResolutionSensor CPU FCWHBALDW1st Passenger Car Model(EQUUS)MIPS800FPS15Resolution640 * 480Sensor MT9V125CPU BF5392009FCWHBA LDWDual FunctionMIPSFPS ResolutionSensor CPU 2012Target Schedule•Development : Dec. 2012•Production : Oct. 2013LDWS onlyLDWS HBALDWS HBA FCWFunctionsStatus & RoadmapLane RecognitionLight RecognitionVehicle RecognitionTraffic Sign RecognitionTraffic Light Recognition Pedestrian RecognitionADAS Vision FunctionsTraffic SignFront VehiclePedestrianLinesRegulation/Market RequirementsADAS vision functionalitiesImplemented in single ADAS cameraPLK ADAS Vision platformSpeed Assist SystemAEB CityAEB InterurbanAEB PedestrianLDWS/LKASHBA/DHBLightsEuro NCAPRecommendation•Regulation and Market needs drives ADAS vision function requirements•(LED) Traffic Signs, Road Lines and Lights are only detectable by image recognition •Objects (Vehicles and Pedestrians) are detectable by image recognition and other sensors–the sensors have pros and cons–sensor fusion, if well implemented, can produce more reliable sensor system–image recognition is the better way to ‘identify’ an object, detected by any collaborative sensorFunction RoadmapLDW Production HBA Production LKA Development (for curvature modeling)FCWDevelopment (for OEM)ALC / DHB Ready for implementationFCWA/M Production TSRCamera Tuning TLRCamera Tuning PDDevelopmentTSRDevelopmentPDDevelopment for Heavy Load VehicleTLRDevelopmentPDDevelopment for AEB-PedestrianLane RecognitionLDW (Lane Departure Warning)•A vision-based ASV system, which gives drivers warning in any media including sound, vibration, haptic, etc. , when the vehicle departs from its driving lane•Importance of LDW–Vehicles should run between road lines ÆLine detection is thebasic feature of all ADAS technology–Image Recognition is the only way to detect the road lines ahead •Application History & Schedule–(2009) Equus–1st launch for passenger car–(2010) Genesis, K7–(2011) Grandeur HG–(2012) Ce’ed, Santa Fe, Sorento, RP–(2013) QZ Truck–Will be applied to Class A and Class B vehicles•Validated Regions–Korea, China, US, Europe, Middle EastCore Technology•LEF (Line Enhancement Filter), a unique image filter designed by PLK–robust in noisy environment –sensitive to vague lines in shadow –color enhancement •Logic Flow–image filtering –segment grouping–linear regression (least square method)–comparison of competing candidate lines –decision of dominant line pairOriginal ImageFiltered Image Segment GroupingCompeting CandidatesDominant Line PairCompetitiveness•Color enhancement makes difference in recognition percentage–Yellow lines on concrete road (and faded asphalt road)–Blue lines on dark asphalt road•Post-processing color analysis can distinguish the line color–based on absolute value comparison –also based on relative value comparison •Benchmark test result–HMC test team to benchmark before launching EQUUS in US –tested during Nov. 2009 in California and Nevada –HMC EQUUS vs. BMW 750 LIColor ImageBlack and white ImagePLK’s Filter ImageConcreteAsphaltRoadClassificationLineClassificationHMC Genesis VS.BMW 750 LI AsphaltBott’s Dots92%>90%Dotted line 99%>76%Solid line 99%=99%ConcreteBott’s Dots92%>>>29%Dotted Line 99%>>87%Solid Line98%>>80%Lane Parameter Prediction for LKA (Lane Keeping Assist)Deployment •Predicts the road parameters ahead–lane width–lane offset–head angle–curvature (up to 1/250m)•Send information to MDPS controller to control steering in unintendedlane departure•Needs dynamic model for vehicle driving based on Kalman filter–state model, to describe geographical change in time–measurement model, to related the road parameters with imagerecognition•Development status–Implementation finished–under test and can be deployed in 3 months•Future Plan–will be developed for SCC sensor fusionHBA (High Beam Assist)•Detect and Discriminate the light of the following, to disable high beam–On-coming vehicles (up to 600m)to deactivate high beam–Front vehicles (up to 400m)to deactivate high beam–Street light (at least one)to deactivate high beamHigh Beam Assistant –Traffic light to keep high beam–Road reflectors to keep high beam•Application History and Schedule–(2012) K9 --1st launch for passenger car–(2013) Genesis F/L, K7 F/L•Proven Area–Korea–China, Europe (2013)•False operation rate in the road condition of Korea(in an hour)–Less than 1 time in highway (similar to Mobileye)–Less than 3 times in local road (Mobileye: ~5 times)–Less than 5 times in mountainous road (Mobileye: ~40 times)(heavily-curved road with lots of reflectors)Core Technology•Multiple level exposure control, to make the detection easier–Bright frame, to detect in long distance –Dark frame, to detect in short distance •Color space processing–Absolute magnitude to detect light sources –Relative magnitude to classify light sources •Also considering the followings of light source–shape –consistency•Robust in harsh conditions of mountainous area (Kangwon-do)DHB (Dynamic High Beam)•Detect and Discriminate the light to control head lamp dynamically •Need to combine with active head light unit •Transfer the light control information over CAN •Ready for applicationBright red reflectorsReflecting Signs causing false operation (Capable of elimination by PLK Technology)Lots of bright reflectorsConsecutive reflectorsFCW (Forward Collision Warning)•Detect the vehicles ahead, to alert the driver –up to 5 vehicles in the 3 lanes•one in the driving lane•two in the left lane•two un the right lane–up to 100m ahead•Application schedule–(2012) Development Verification–(2013~2014) Production –model not yet determined•Robust in adverse conditions, such as shadow, reverse light, etc.–Less than 1 false operation in an hour•Due to the combination of HBA,almost the same performance between day and night1. Recognizing2. Road Surface3. CalculationForward Collision WarningDeploymentCore Technology•Combination of shadow-oriented method and feature-oriented method–Threshold for shadow detection–Edge and template matching for feature detection–combine to track consistent reference point•Kalman filtering–to track each vehicle consistently–estimates the distance and relative speedInverse Filtering Threshold Edge Filter andTemplate matchingVehicle ConfirmationTSR (Traffic Sign Recognition)•Find the roadside markings and recognize the signs–mainly speed limit signs including•Plate signs (light reflecting)•LED signs (light emitting)•Schedule: Demonstration possible in 2013•Target performanceTraffic Sign RecognitionLED signsPlate signsSigns Day Night Plate signs Up to 160 kph Up to 130 kph (with degradation)LED signsUp to 160 kphUp to 130 kphTLR (Traffic Light Recognition)•Find the traffic light and recognize the direction–green light–red light–direction light•Daytime TSR in preliminary development stage•Application Schedule–no concrete schedule yetTraffic Light RecognitionStop Left Turn TemporaryStop Go Ahead Go ahead andLeft turnPedestrian DetectionPedestrian Detection•A project is underway with Hyundai Heavy Industry (SOP: 2014.04)–A VM (around view monitor) system –with PD functionality on all 4 cameras •Functional requirement–should overcome (1) translational movement, (2) rotational movement and (3) vibration –operating day and night •Technical approach–moving object detection with optical flow –classification based on human body shape–light illumination for better performance during nightUnder Development4 cameras4-way image &Pedestrian detectionAdvanced around viewProduct ScalabilityAF ED CBT a r g e t V e h i c l e C l a s s34567+FunctionsLDWS HBA/DHB FCW AHBBlackfin DSPAptina VGA sensorOperating temperature -40 ~ 105 (ambient)LDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLR PDAdditional functionsPlatform APlatform BPlatform C2x Devonshire DSP Aptina HD sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)LDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLRDevonshire DSP Aptina HD sensorOperating temperature -40 ~ 105 (ambient)AFE D CBClass2013201420152016LDWS HBA/DHB FCW AHBBlackfin DSPAptina VGA sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)Platform A•Most cost-optimized ADAS vision system•Applicable to low class vehiclesAF E D CBClass2013201420152016Platform BLDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLRDevonshire DSP Aptina HD sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)•Best product for performance and cost •Aiming to fulfill most Euro NCAP requirementsAF E D CBClass2013201420152016LDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLR PDAdditional functionsPlatform C2x Devonshire DSP Aptina HD sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)•High performance product•Aiming to fulfill ALL Euro NCAP requirementsThank youAll members of PLK R&D Center appreciate the visit and interest in our technology。