Video Driver အိပ်ငိုက်ခြင်း။

DDS Models များကို လေ့ကျင့်ရန် Training Data ၏ အရေးပါပုံ DDS ဟူသည် အဘယ်နည်း

လွှမ်းမိုးမှုအောက်တွင် မောင်းနှင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကားမောင်းနေစဉ် စာပို့ခြင်း၏ အန္တရာယ်များကို လူတိုင်းသိသည်။ သို့သော် ငိုက်မျဉ်း၍ ကားမောင်းခြင်းကို အာရုံစူးစိုက်မှု သိပ်မရှိပါ။ 2019 ခုနှစ်တွင် ယာဉ်မောင်း ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှု ဖြစ်ခဲ့သည်။ US တွင်သေဆုံးမှု 697 အကြောင်းရင်း - ထိုနှစ်တွင် လမ်းသေဆုံးမှု စုစုပေါင်း၏ 1.9% ဖြစ်ခဲ့သည်။ ဖြည့်စွက်ကာ, 1 လူကြီးများအတွက် 25 သဘောတူခဲ့သည်။ အိပ်ပျော်သွားတယ် ယခင် ရက် 30 အတွင်း ဘီးမှာ။

ယာဉ်မောင်း အိပ်ငိုက်ခြင်းသည် အသက်ဆုံးရှုံးနိုင်သော်လည်း ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်သည်။ ကားမစီးခင် အရက်ကို ရှောင်ပြီး ညဘက် ကောင်းကောင်းအိပ်တာက ယာဉ်မတော်တဆမှုတွေကို လျှော့ချပေးနိုင်ပါတယ်။ နည်းပညာသည် ယာဉ်မောင်းငိုက်မျဉ်းခြင်းကြောင့် သေဆုံးမှုများကို ရှာဖွေပြီး ကာကွယ်ရန်လည်း ကူညီပေးနိုင်သည်။ ဒီတော့ နည်းပညာအကြောင်း ပြောကြည့်ရအောင် ယာဉ်မောင်းကို သတိပေးသည်။ ငိုက်မျဉ်းခြင်းနှင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်ခြင်း။

DDS ဆိုတာဘာလဲ။

Driver Drowsiness Detection System (DDS) ယာဉ်ဘေးကင်းရေးနည်းပညာ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် ယာဉ်မောင်းသူ၏ မောင်းနှင်မှုအမူအကျင့်ပြောင်းလဲမှုများကို သိရှိနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည့် မှားယွင်းနေသောဘီးရွေ့လျားမှု၊ လမ်းကြောသွေဖည်မှု၊ မျက်လုံးဖွင့်ရခက်ခဲခြင်းနှင့် အဆက်မပြတ် ဟင်းလင်းနေခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အပြောင်းအလဲများကို ထောက်လှမ်းနိုင်သည့် မော်တော်ယာဉ်ဘေးကင်းရေးနည်းပညာ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

အချို့သောစနစ်များက ယာဉ်မောင်းအား အသံသတိပေးချက်များသုံးပြီး ခေတ္တအနားယူရန် သတိပေးထားပြီး အချို့ကားများတွင် ကော်ဖီသင်္ကေတပြကာ အချို့ကားများတွင် ယာဉ်မောင်းထိုင်ခုံများပင် တုန်ခါနေပါသည်။ 

DDS ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

DDS မှတ်တမ်းတင်ခြင်းဖြင့်အလုပ်လုပ်သည်။ ပဲ့ကိုင်ဘီး ခရီးစတင်ချိန်မှစပြီး ခရီးစဉ်တစ်လျှောက် ယာဉ်မောင်း၏ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုအဆင့်ကို ခြေရာခံပါ။

AI-based algorithm သည် ရုတ်တရက်ရွေ့လျားမှုအကြိမ်ရေ၊ နေ့၏အချိန်၊ ခရီးကြာချိန်၊ ကွဲလွဲမှုများကို တွက်ချက်ခြင်းဖြင့် တန်ဖိုးတစ်ခုတက်လာပါသည်။ လမ်းသွားအမှတ်အသားများ, နှင့် ကြိမ်နှုန်း ဒဏ်ချက် တော်လည်းချွတ်။ အဆိုပါတန်ဖိုးသည် သတ်မှတ်ထားသောအဆင့်ထက်ကျော်လွန်ပါက၊ စနစ်သည် a ကို flash သည်။ ကော်ဖီခွက် ယာဉ်မောင်းသည် ခေတ္တအနားယူရန် လိုအပ်ကြောင်း ကား၏ ကိရိယာဘောင်ပေါ်ရှိ သင်္ကေတ။

ယာဉ်မောင်းကို ယာဉ်မောင်းကို မျက်နှာမူထားသည့် အနီအောက်ရောင်ခြည် ကင်မရာကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှု အဆင့်များကို ဆုံးဖြတ်ရန် အမြဲမပြတ် စောင့်ကြည့်နေပါသည်။ စက်သင်ယူခြင်းနှင့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်း အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ယာဉ်မောင်း၏ မျက်နှာသွင်ပြင်ကို ခြေရာခံခြင်းဖြင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို တိကျစွာ ဆုံးဖြတ်ပေးခြင်း၊ ခေါင်းလှုပ်ရှားမှုများမျက်တောင်ခတ်ခြင်း၊ မျက်လုံးလှုပ်ရှားမှု။

လက်တွေ့ကမ္ဘာ ဥပမာများ

အဆိုပါယာဉ်မောင်း အိပ်ငိုက်ခြင်းကို ထောက်လှမ်းခြင်း။ စနစ်ကို နှစ်အနည်းငယ်ကြာအောင် အသုံးပြုလာခဲ့သည်။ ယာဉ်မောင်းအာရုံကို စောင့်ကြည့်ရန် စိတ်ဝင်စားသော အဓိက ကားထုတ်လုပ်သူအချို့မှာ Mercedes Benz၊ Volvo နှင့် Land Rover တို့ဖြစ်သည်။

Mercedes-Benz ၏ 'Attention Assist' သည် ယာဉ်မောင်းများ၏ မောင်းနှင်မှုအလေ့အထကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးကာ အာရုံစူးစိုက်မှု သို့မဟုတ် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို သိရှိသည့်အခါ အမြင်အာရုံနှင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို တွေ့ရှိရသည့်အခါ ၎င်းတို့ကို သတိပေးသည့် သီးသန့်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။

Land Rover တွင် Driver Condition Monitor စနစ်ပါရှိပြီး ယာဉ်မောင်းသူသည် ဂရုမစိုက်ဘဲ၊ အာရုံမပျံ့လွင့်ခြင်း သို့မဟုတ် မောပန်းနွမ်းနယ်ခြင်းရှိမရှိကို သိရှိနိုင်စေရန် ယာဉ်မောင်းသူ၏ မျက်နှာနှင့် မျက်လုံးလှုပ်ရှားမှုများကို သိရှိနိုင်စေရန် အာရုံခံကိရိယာများပါရှိသည်။

Volvo ၏ 'Driver Alert' သို့မဟုတ် DAC လုပ်ဆောင်ချက်သည် ယာဉ်၏လည်ပတ်ပုံကို တိကျစွာစောင့်ကြည့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ယာဉ်သည် ယာဉ်မောင်းမျက်နှာပြင်၊ အသံအချက်ပြအချက်ပြနှင့် ယာဉ်မောင်းအား ယူရန်တောင်းဆိုသည့်စာသားကို အသုံးပြု၍ ယာဉ်ကို ထိန်းမနိုင်သိမ်းမရ မောင်းနှင်နေသည့်အခါ ယာဉ်မောင်းအား သတိပေးသည်။ လက်ဖက်ရည်သောက်

အခြားစနစ်များနှင့်မတူဘဲ Volvo ၏ Driver Alert သည် ယာဉ်မောင်း၏ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုအဆင့်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းမရှိသော်လည်း ယာဉ်၏လည်ပတ်မှုကို အနီးကပ်ကြည့်ရှုသည်။

အရည်အသွေးမြင့်သင်တန်းဒေတာများနှင့်အတူကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို Power

Driver Drowsiness Detection စနစ်၏ အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ

DDS ၏အားသာချက်များစွာရှိသည်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်တွင်ရရှိသောပထမဆုံးအကျိုးကျေးဇူးမှာကားမောင်းသူပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကြောင့်သေဆုံးမှုများလျော့နည်းသွားခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။

ပေးစွမ်းနိုင်သော စနစ်ဖြင့် လမ်းသွားထွက်ခွာ သတိပေးချက်များကြီးမားသော မတော်တဆမှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်ပြီး ယာဉ်မောင်း၊ တွဲဖက်ခရီးသည်များနှင့် လမ်းသွားလမ်းလာများ၏ အသက်ကို ကယ်တင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

စနစ်၏ တိကျမှုသည် ထိထိရောက်ရောက် တည်ရှိနေပါသည်။ algorithm ကိုလေ့ကျင့်ပါ။ ပုံများစုစည်းမှုကို အသုံးပြု. သို့သော်လည်း၊ မျက်လုံးဘောင်များကို ကောင်းစွာမဖမ်းမိဘဲ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် စနစ်အား မလေ့ကျင့်ပါက ခိုင်မာသော DDS ကို တီထွင်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ ယာဉ်မောင်းသည် မျက်မှန် သို့မဟုတ် ဦးထုပ်များကဲ့သို့ အတားအဆီးများကို ဝတ်ဆင်ပါက မျက်လုံးကို နေရာချထားရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။

DDS Models များတည်ဆောက်ရန်အတွက် Training Data ၏အရေးကြီးမှု

အဆိုပါသက်ရောက်မှုများ ငိုက်မျဉ်းမောင်းနှင်ခြင်း။ လမ်းပေါ်ရှိလူတိုင်းအတွက် အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။ ငိုက်မျဉ်းသောယာဉ်မောင်းသည် အာရုံစူးစိုက်ရန် အချိန်ယူရပြီး ဖြည်းညှင်းစွာတုံ့ပြန်ကာ အမြန်နှုန်းနှင့် အကွာအဝေးများကို မဆုံးဖြတ်နိုင်ပါ။

ငိုက်မျဉ်းသောယာဉ်မောင်းသည် အိပ်ချိန်လုံလုံလောက်လောက်မရှိသူ အမြဲတမ်းမဟုတ်ပါ။ ထို့ကြောင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်နေသော ယာဉ်မောင်းများအား အန္တရာယ်ကျရောက်တော့မည့် အန္တရာယ်ကို သတိပေးရန် ကိရိယာတစ်ခု တီထွင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းကိုဖြစ်မြောက်စေရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုနှင့် မျက်နှာမှတ်မိမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန် သင့်တွင် လုံလောက်သောဒေတာအစုံရှိရပါမည်။

ဗီဒီယိုကားမောင်းသူ ထိနမိဒ္ဓ

DDS မော်ဒယ်ကို တိကျစွာလေ့ကျင့်ရန်၊ ရုပ်ပုံများတွင် မျက်နှာအထင်ကရနေရာများကို ထောက်ကူပေးနိုင်သည့် (ငိုက်မျဉ်းနေသူများနှင့် မငိုက်သောပုံများပါရှိသော) လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ ပြည့်စုံစွာစုစည်းမှုတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အခြေအနေများတွင် ယာဉ်မောင်းများ၏ မျက်နှာသွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ထို့အပြင်၊ စနစ်သည် မျက်လုံးများကို အထူးစိတ်ဝင်စားသောကြောင့်၊ မှိတ်တုတ်မှိတ်တုတ်နှင့် မျက်လုံးဖွင့်ခြင်းတန်ဖိုးများကို သိရှိနိုင်စေရန် ကူညီပေးမည့် သြဒိနိတ်များကို မျက်လုံးသို့တင်ပြပါသည်။

စနစ်မှ ဟင်းလင်းခြင်းကို မှတ်မိအောင် ကူညီပေးနိုင်သော ရုပ်ပုံများပါရှိသော ဒေတာအတွဲများကို ပါ၀င်သင့်သည်။ မှိတ်တုတ်မှိတ်တုတ်ထောက်လှမ်းခြင်းအပြင်၊ ဟင်းခတ်ခြင်းသည် ယာဉ်မောင်းအားသတိပေးချက်သတိပေးချက်ကိုလေ့လာရန် စနစ်သည် အရေးကြီးသောဘောင်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို တိကျစွာအမည်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်နိုင်သည်။

တိကျဘို့လိုတယ်။ ယာဉ်မောင်း အိပ်ငိုက်ခြင်း။ ထောက်လှမ်းမှုစနစ်သည် ဆက်လက်ကြီးထွားလာသည်။ လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် စိတ်ချရသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို ရှာဖွေနေပါသည်။

ဒေတာအတွဲများတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ကွဲပြားမှု လိုအပ်လာသောအခါတွင် ထိပ်တန်းနည်းပညာပံ့ပိုးပေးသူအများအပြားသည် Shaip ကို ပိုနှစ်သက်ကြသည်။ ship မတူကွဲပြားသောဒေတာအတွဲများ၊ အရည်အသွေးမြင့်ရုပ်ပုံအညွှန်းတပ်ခြင်းနှင့် မှတ်စာများပါရှိသော အဆင့်မြင့် DDS မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရာတွင် အဓိကကျပါသည်။ လမ်းကြောင်းကွဲနေသော DDS အက်ပ်ကို စိတ်ထဲရှိပါသလား။ Shaip နှင့်ချိတ်ဆက်ပြီး အမျိုးမျိုးသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို အပြိုင်အဆိုင်စျေးနှုန်းများဖြင့် ရှာဖွေပါ။

လူမှုဝေမျှမယ်