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AI適用:ドライバーの運転監視

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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
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