目次
フロントカメラの映像と、インカメラのドライバー視線情報を組合せて、ドライバーの挙動を検知し、運転評価を行うことにより安全運転を実現します。
特徴
検出対象の行動別に最適な機械学習器による学習を行い、車載エッジコンピューティング環境上で同時に複数の認識エンジンを実行することにより、高精度の挙動検知を実現します。
| 認識対象 | 利用オープンソース |
|---|---|
| 顔認識 | MobileNetv2SSD, VGG2+ |
| 脇見識別 | OpenPose |
| 疲労（あくび）・居眠り | MobileNetv2SSD, FacialLandmarks68 |
| 電話 | OpenPose, MobileNetv2 |
| 喫煙 | MobileNetv2SSD, FacialLandmarks68, MobileNetV1 |
| 視線検知 | OpenFace、MediaPipe Iris |
技術ポイント
従来の画像認識モジュールを軽量化し、前処理で処理対象画像を絞り込むことで、 エッジの消費電力削減を実現
- ハードウエア：NVIDIA JETSON TX2
- OS環境： Ubuntu 18.04/nvdia-docker
- 主要OSS：Tensorflow ver2.1/vitis/keras/python3
