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智慧化行車安全影像辨識系統研發

為了解決garmin行車記錄器ptt的問題，作者洪進丁 這樣論述：

目前汽車的行車記錄器，大多僅記錄及儲存行車過程的影像；部分才具有行車安全預警功能，包含偵測前車距離、車道偏移等等。有鑒於開車時容易因為駕駛者的疏忽，而造成追撞、擦撞等等交通事故，造成不可挽回的結果。本研究利用影像辨識結合深度學習，建立一智慧化行車安全影像辨識系統。本研究將利用行車記錄器之影像作為樣本，在電腦上開發一套駕駛安全輔助系統。車道線部分首先將影像設定偵測區域並轉換為灰階以降低運算量，接著用Canny找出影像中的邊緣，再使用霍夫轉換標示出車道線；車輛辨識使用像素量與YOLO(You Only Look Once, YOLO)神經網路，對兩種方法做速度與準確的比較。在不同環境下測試車道與

車輛辨識的效果，並根據所設定前車車距與車道偏移之條件觸發預警，最後利用樹莓派與神經運算棒測試神經網路的檢測速度，建立嵌入式系統的初步架構。