一种基于机器视觉的多功能智能辅助驾驶系统.doc

专利技术交底书一、发明名称一种基于计算机视觉的多功能智能驾驶辅助系统二、发明背景请说明本发明的背景，描述据申请人所知的本发明的最接近的现有技术，并描述现有技术有何优缺点，对其存在的问题或不足客观地进行评述。本产品针对公路客运事故频发及损失惨痛的现状，面对客运公司（出租车、大巴车、大货车等）及个体私家车，提出的一种多功能智能驾驶辅助系统。虽然市场上已有多种类型的行车记录仪、疲劳检测系统及驾驶辅助系统，虽然能够一定程度作出危险预警、危险记录等功能，但普遍存在功能单一、识别率不够精确、反应速率不够迅速等各种缺点。三、发明内容请首先描述本发明所要解决的技术问题；然后描述本发明的技术方案，对于机械结构产品，应描述本发明由哪几部分组成，连接关系和位置；对于方法发明，应描述其方法的步骤，控制参数等。最后描述本发明的有益效果，即本发明和现有技术相比所具有的优点及积极效果，应着重写明由本发明新增加的不可缺少的组成部件的存在，所直接产生的有益效果。本智能驾驶辅助系统旨在解决客运公司、个体私家车所面临的认证、监管困难的现状，也能缓解私家车主的安全隐患。通过本系统的应用，可以及时有效的对驾驶员的生理、心理状态作出准确的识别及预警；也能对实时路况进行分析，并给出预警。本系统由高度集成的深度学习模块、外接的图片处理单元、路况景深摄像头、前置摄像头、控制和语音交互模块、HTTP信息传输模块及后台控制系统组成。首先，利用深度学习算法对大量图库中驾驶员状态及路况状态进行训练，训练出对驾驶员生理状态、心理状态及复杂路边情况的识别与判断，并将训练结果保存到深度学习模块。接下来是控制和语音交互模块的生成。通过深度学习算法训练出来的识别结果，生成场景识别库，对不同场景作出不同的响应，编写控制及语音交互模块。最后通过模块集成，将深度学习模块、图片处理单元、景深摄像头及前置摄像头集成，芯片直接对摄像头识拍到的图像进行识别及比对，结果传输到控制和语音交互模块以及信息传输模块进行响应：在机动车启动对捕捉驾驶员面部信息，与自身授权库比对，未经过授权的驾驶员不能启动，并将结果以HTTP协议回传后台控制系统；在机动车行驶过程，对驾驶员生理状态（玩手机、吸烟、疲劳驾驶、酒驾等各种不规范驾驶）进行实时捕捉及识别，对不规范行为进行相应的语言告警及提示如‘请勿疲劳驾驶’、‘请勿玩手机’等，并将统计信息以HTTP协议回传后台控制系统；在机动车驾驶过程，对驾驶员面部表情及动作进行捕捉识别，学习出驾驶员心理状态，并对驾驶员走神等情况进行语言提醒；在机动车行车过程，对路况进行实时捕捉，识别出前车位置、行车线、行人、限速标志及红绿灯等实时路况，并对场景进行语音提醒，如对限速标志进行语音限速提升，在车距小于阈值或车速高于阈值时进行防碰撞提示等。针对市场现有产品，本系统通过成熟的深度学习算法保证高精确度，前期训练能适应多种应用场景；通过模块集成很大程度减小系统复杂度与体积，可以减少现有的多传感器的繁琐，简单便携，具有很强的市场推广力。四、说明书附图对于实用新型必须提供说明书附图。提供本发明的功能模块框图、结构图，流程图等。其能给本发明带来极大的有益效果。正面图侧面图：五、应用领域请列举本发明已知和潜在的技术/产品应用领域及其应用方式。（需补充资料时，请另纸附上）本产品适合于各种公路交通工具，能对驾驶员及路况进行很精确的识别，并给出语音提示，能很大程度的减小交通事故的发生几率，挽救人民生命及财产损失。六、具体实施方式（如在第三部分已有详细记载，本部分可省略）与附图对应，机械类发明应描述每个结构的具体组成，具体的连接方式和位置关系。