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國立中興大學 電機工程學系所 賴永康所指導 周玉璽的 基於自適應增強演算法的串聯式分類器之單鏡頭前方碰撞預警系統之演算法研究及其電路架構設計與實現 (2017),提出60fps 行車紀錄器關鍵因素是什麼,來自於先進輔助駕駛、前方碰撞預警系統、自適應增強、串聯式分類器。

而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 蕭勝夫所指導 陳傑琪的 基於車道線辨識之前車偵測及加速 (2012),提出因為有 道路線偵測、前車偵測、OpenCV、OpenCL、TPL、多執行緒的重點而找出了 60fps 行車紀錄器的解答。

最後網站[問題] 行車記錄器1080p 前後30fps vs 前60fps | car 看板 - My PTT則補充:今天看到DOD發表新的行車紀錄器RC500s LS500w LS500w+ LS475w 目前車上無行車紀錄器想問問大家怎麼選LS500w+ 前後雙鏡1080p 30fps 還是LS475w 前單鏡1080p 60fps 另外 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了60fps 行車紀錄器,大家也想知道這些:

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基於自適應增強演算法的串聯式分類器之單鏡頭前方碰撞預警系統之演算法研究及其電路架構設計與實現

為了解決60fps 行車紀錄器的問題,作者周玉璽 這樣論述:

車用電子一直是近年來相當火熱的市場,自動駕駛更是各大車商積極開發的領域,而這不外乎先進駕駛輔助系統的迅速成長與發展。本論文看準行車紀錄器的普及,以單鏡頭的攝影機開發前方碰撞預警系統,並設置偵測範圍50公尺以內,以達到實時性、穩定性與強健性為目標。 演算法的部分分為串聯式分類器的訓練與三大區塊流程,車輛偵測、車輛追蹤與碰撞判斷。我們利用哈爾特徵與自適應增強演算法的結合,使用Active-learning Framework訓練一個好的串聯式分類器。車輛偵測則是使用兩階段的架構,第一階段,串聯式分類器用多尺度收尋視窗找尋車輛候選物件,第二階段,進一步篩選降低錯誤偵測,並將確認是車輛的物件,取得

更好的車輛寬資訊,以便最後碰撞判斷有更穩定的效果。接著在相鄰畫面辨識車輛,達到追蹤。最後在有可能發生碰撞的區塊中找尋優先權最高的車輛,並利用車寬資訊與取樣時間計算碰撞時間,如果小於兩秒則發出警告提示駕駛者。 接著我們分析軟體演算法各個區塊的運行時間,第一階段的車輛偵測耗費大部分的時間,也是系統最前端的區塊,故本論文針對此部分設計硬體達到加速運算,硬體設計架構方面,包含了切割與縮放、積分影像產生、line buffers、收尋視窗暫存器與平行化之串聯式分類器。將畫面切割與縮放可以大幅的減少硬體資源的使用,採用兩個收尋視窗暫存器直接減少了整體處理時間的一半,也可以讓line buffers的資料

有更高的重複使用性,平行化之串聯式分類器直接將串聯式的階層打平,快速的判斷出是否為車輛,來達到我們的目標60 FPS。

基於車道線辨識之前車偵測及加速

為了解決60fps 行車紀錄器的問題,作者陳傑琪 這樣論述:

本論文是基於.NET Framework 4.0為開發平台,並以Visual C#為使用語言,對行車紀錄器的畫面做車道線偵測及前車偵測與追蹤,並使用不同種的方法對前處理時間進行加速,並對程式碼優化,減少執行時間。本文偵測部分分為兩種,一種是針對車道線偵測,另一種則是基於車道線範圍內的前車偵測,而追蹤是採用三步搜尋法進行畫面比對。前處理部分使用不同種方法運算,如單純C#的指標運算、OPENCV及OPENCL等方法加速軟體執行,並對程式碼進行加速及優化。在i7-2600 3.4Ghz下單張偵測最快可以達到每秒30張以上。除了OPENCV每秒18張外,其餘前處理方法的單張偵測皆可達到每秒28張以上

,大多數加速方法皆能夠達到即時計算,並加入車輛輔助資訊,如前車車距、距離標線及車輛偏移警告。