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基于人工沐鳴2登錄的商用車沐鳴2登錄技術

公司自主設計的針對商用車沐鳴2登錄的深度學習框架HQNN,運算性能優異,識別準確率高。通過積累的海量商用車視頻數據進行大量訓練,大大優化了識別精度。公司基于該框架開發了一系列諸如高級沐鳴2登錄(ADAS)、駕駛員疲勞監視(DMS)及盲區監視系統等沐鳴2登錄。

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HQNN深度學習框架

深度學習

高級沐鳴2登錄系統

LDW

FCW


沐鳴2登錄前車防碰撞告警系統

基于視頻圖像分析技術,通過高動態攝像頭檢測前向實景,識別前車距離, 并提醒駕駛員
修正危險駕駛行為。主要用于預防本車與前車距離過短導致的追尾問題。

LDW


沐鳴2登錄車道偏離預警系統

基于視頻圖像分析技術,結合高動態攝像頭檢測車輛是否長時間壓線行駛, 結合車輛數據判斷車輛是否
在不打轉向燈的情況下車道偏移或變道,同時提醒駕駛員注意安全。

FCW

DSM系統與BSD系統

司機畫像

工程車經常夜間工作,疲勞駕駛比較常見。針對行駛中駕駛員頻繁打哈欠、眨眼,或者走神、 抽煙、打電話等, 沐鳴2登錄駕駛員監視系統(DSM)基于圖像識別與深度學習,可以識別駕駛員是否處于非正常狀態,并進行提醒。

監視系統

沐鳴2登錄盲區監視系統(BSD)基于大量盲區視頻與圖片數據進行深度學習的模型訓練, 能準確識別大型車輛在右側、車后及車前等盲區的行人、騎車人,并及時提醒駕駛員與路人注意避讓。

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