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基于视觉深度学习的高级辅助驾驶技术(ADAS)研发和产业化应用
发布时间: 2024-12-04
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,人工智能
成果介绍
以高级辅助驾驶(ADAS).无人驾驶为代表的新兴领域已经成为视觉系统应用的新焦点。传统视觉 ADAS 基于图像处理和模式识别方法，存在精度低，易受环境干扰的不足，特别是在复杂场果与低对比度条件下，可靠性急剧下降，因此基于视觉深度学习的 ADAS已成为业界的研发重点。项目研发基于视觉深度学习的ADAS系统，主要包括:(1)设计目标检测和识别的深度学习模型，提高目标检测精度，特别是在光差、遮挡、远距高小物体条件下的识别精度，(2)研发基于深度学习的前碰撞预警(FCM、前方车。距监测与预警系统 (HMW)、车道偏离預警系统(LDW)、行人探列与防撞系统(PCW)，大幅提高 ADAS可靠性，(3)研发基于NVIDAA(英伟达)TX1的ECU控制器，集成视觉深度学习 ADAS系统，撵供高性能、低功耗，高可靠性的嵌入式解决方案，实现ADAS的产业化应用。项目的研发将实现深度学习在 ADAS 领域的应用，大幅提高 ADAS 系统的精度和可靠性，推动 ADAS 的产业化应用进程。
成果亮点
自主设计的 ADAS 核心板:一套，主控芯片:英伟达 TX1前车碰撞预警:在系统开启时处于运作状态，车速在40-100krn/h时起败，与前方车辆发生碰撞前2秒-25秒内，发出警报行人探测与防撞警示:在速度为1km/h至40km 时处于运作状志，当物体与前保险杆距离小于1.6到 20米时，发出鉴报车道偏离预警:在速度高于45knn/h时处于激活状态当驾驶员无意中偏离车道时发出警报，报警TCL>=055前方车距监测与预警系统:正在接近设定车距，则发出危险整报。设定车距>=2 米。
团队介绍
技术领域:人工智能
合作方式:技术许可 合作开发
项目负责人:基科救授硕士生导师 广州大学计算机科学与网络工程学院
成果资料
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