图像识别与分类技术在ADAS中的应用
图像识别技术在智慧城市交通控制中的应用

图像识别技术在智慧城市交通控制中的应用随着城市化进程的不断加快,城市交通逐渐成为人们生活中一个无法回避的问题。
传统的交通管理方式已经无法满足人们的需求,智慧城市交通控制成为了解决城市交通问题的重要途径之一。
目前,图像识别技术在智慧城市交通控制中逐渐发挥了较大的作用。
首先,图像识别技术可以用于智能交通设备的管理。
智慧交通设备涵盖了交通管制指挥中心、路侧设施、交通态势感知设备等多个方面,这些设备的准确性、实时性、稳定性直接关系到智慧交通系统的推广和普及。
图像识别技术可以通过对车辆、行人、交通信号灯等物体进行自动识别、分析和统计,可以提高智能交通设备的准确性、实时性和稳定性。
例如,在路口等繁忙路段安装交通信号灯时,利用图像识别技术对路口车辆状况进行感知,可以实现智能控制信号灯的时间,避免拥堵情况发生。
其次,图像识别技术还可以提高交通安全水平。
在城市交通管理中,交通事故是无法避免的一个问题。
通过对交通画面的分析,运用图像识别技术可以及时判断道路上出现的交通事故,实现快速的反应和处置,避免交通事故的扩大和影响。
此外,图像识别技术还可以用于智能交通设备中的司机检测和行为识别。
通过摄像头对车内进行图像监控,利用图像识别技术可以判断司机是否存在疲劳、分神等状态,及时进行提醒,保障交通安全。
最后,图像识别技术可以优化交通管理系统。
城市交通管理往往需要进行大量的流量分析,而人力分析显然是低效、费力的,无法满足实时处理的需求。
而图像识别技术不仅可以对交通流量进行实时分析,而且可以保存和统计历史数据,为未来的交通计划提供参考。
另外,在紧急情况下,图像识别技术还可以实现自动交通控制,调度快速响应,加速应急处理过程。
总的来说,图像识别技术在智慧城市交通控制中的应用是一项非常重要的技术。
随着技术的不断进步与推广,它的应用范围也将不断拓展和深入,为智慧城市建设和交通管理提供强大的支持力量。
图像识别技术在车辆识别中的应用教程

图像识别技术在车辆识别中的应用教程随着人工智能技术的发展,图像识别技术在各个领域中得到了广泛的应用。
其中,车辆识别是图像识别技术的一个重要应用领域。
本文将介绍图像识别技术在车辆识别中的应用,并提供相应的使用教程。
一、图像识别技术在车辆识别中的意义车辆识别是指通过图像识别技术来识别和区分不同的车辆。
它在交通管理、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。
利用图像识别技术进行车辆识别可以实现以下功能:1. 车辆计数和跟踪:通过识别图像中的车辆,可以实现车辆的计数和跟踪功能,用于交通流量统计、道路管理等领域。
2. 车牌识别:通过识别车辆的车牌号码,可以实现车辆的自动识别和登记,用于停车管理、违章抓拍等场景。
3. 车型识别:通过识别车辆的外观特征,可以实现车型的自动识别,用于车辆分类、防盗报警等用途。
4. 交通事故调查:通过识别车辆的特征,可以实现对交通事故的调查和重构,用于判定责任和还原事故现场。
二、图像识别技术在车辆识别中的应用方法图像识别技术在车辆识别中的应用方法主要包括以下几个步骤:1. 数据采集:首先需要收集带有车辆的图像数据。
可以通过摄像头、无人机、卫星图像等方式采集图像数据,确保数据的多样性和覆盖范围。
2. 数据预处理:对采集的图像数据进行预处理,包括图像的去噪、调整大小、灰度化等操作,以提高后续的识别准确率。
3. 特征提取:利用图像处理技术和机器学习算法,从图像中提取车辆的特征。
常用的特征包括车辆的颜色、形状、纹理等。
特征提取的准确程度直接影响到后续的识别效果。
4. 训练模型:基于提取的特征,使用机器学习算法训练模型。
常用的算法包括支持向量机、卷积神经网络等。
通过大量的样本数据进行训练,提高识别模型的准确性和鲁棒性。
5. 车辆识别:使用训练好的模型对新的图像数据进行识别。
通过比对特征向量,判断图像中的车辆类别和属性。
根据具体的任务需求,可以实现车辆计数、车牌识别、车型识别等功能。
三、图像识别技术在车辆识别中的应用案例1. 车辆计数系统:通过安装摄像头在道路旁边,采集过往车辆的图像数据。
图像识别技术在智能交通中的应用

图像识别技术在智能交通中的应用智能交通是一种基于现代信息技术的交通管理和控制方式,在提升交通效率、减少交通事故、改善交通环境等方面具有巨大的潜力。
而图像识别技术作为智能交通中的重要组成部分,为实现智能化交通管理和服务提供了有力支持。
本文将以图像识别技术在智能交通中的应用为主题,从图像识别技术的基本原理、常见的应用场景以及其带来的优势和挑战等方面进行阐述和探讨。
首先,我们来介绍一下图像识别技术的基本原理。
图像识别技术是指利用计算机视觉算法对图像进行分析和处理,从而识别出图像中的目标物体、行为等。
它的基本步骤包括图像采集、图像预处理、特征提取和模式识别等。
通过采集交通场景中的图像,经过预处理将图像转化为计算机可处理的数据,然后提取图像中的特征并用机器学习等方法进行分类和识别,最终实现对交通场景中车辆、行人、交通标识等目标物体的识别和分析。
在智能交通领域,图像识别技术应用广泛,其中最常见的就是车辆监控与管理。
通过摄像头捕捉交通场景中的图像,利用图像识别技术可以对交通场景中的车辆进行自动识别和监测,提取车辆的关键信息如车牌号码、车辆品牌等,实现对交通违法行为的检测和追踪。
此外,图像识别技术还可以实现车辆计数、车辆速度监测、车辆状况检测等功能,为智能交通的管理和控制提供数据支撑和决策依据。
除了车辆监控与管理外,图像识别技术在智能交通的其他应用场景也逐渐增多。
例如,基于道路监控摄像头的交通流量监测与预测系统,通过对交通场景中车辆的识别和统计,可以实时监测和预测道路的交通流量,为交通管理部门提供更精确的交通状况掌握和决策参考。
此外,图像识别技术还可以应用于交通事故现场的分析和重建,通过对事故现场的图像进行识别和分析,可以还原事故发生的过程,帮助交通警察和保险公司进行事故责任的判定和理赔等。
图像识别技术在智能交通中的应用带来了诸多优势。
首先,它可以实现交通信息的自动化获取,无需人工干预即可实时获取道路交通状况。
adas方案

ADAS方案概述ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)是一种集成了传感器、软件和控制系统的先进驾驶辅助系统。
它能够通过实时监测车辆周围的环境和交通状况,并提供给驾驶员相关信息,以帮助驾驶员减少驾驶压力并改善行车安全。
本文将详细介绍ADAS方案的主要特点、应用场景以及未来的发展方向。
特点1.感知:ADAS系统通过使用各种传感器,如雷达、摄像头、激光雷达等实时感知车辆周围的环境。
这些传感器能够提供高精度的环境信息,包括车辆、行人和障碍物等,以帮助驾驶员及时做出应对。
2.识别与分类:ADAS系统通过深度学习和图像识别等技术,能够对感知到的信息进行分析和分类,例如识别前方是否有行人、车辆、交通标志等。
这些识别和分类结果可以帮助驾驶员更好地理解当前交通状况。
3.决策与控制:ADAS系统能够根据感知和识别的结果,进行智能决策和控制。
系统可以通过自动制动、自动转向等控制手段,帮助驾驶员避免潜在的危险,提高行车安全性。
4.人机交互:ADAS系统能够与驾驶员进行有效的人机交互。
通过显示屏、声音提示等方式,将识别和控制的结果直观地展示给驾驶员,并根据需要提供相应的预警和建议。
应用场景1.自动紧急制动(AEB):当检测到前方有可能发生碰撞时,ADAS系统可以自动触发紧急制动,并提供预警给驾驶员。
这种系统可以大大减少碰撞事故的发生,并降低碰撞带来的损失。
2.自适应巡航控制(ACC):ACC系统使用车载雷达或摄像头等传感器实时监测前方车辆的速度和间距,并自动调整车速保持与前车的安全距离。
这样可以有效减少高速公路上的追尾事故。
3.车道保持辅助(LKA):LKA系统使用摄像头等传感器监测车辆当前的行驶车道,并在驾驶员不注意时进行纠偏提示,帮助驾驶员保持车辆在车道内行驶,减少事故风险。
4.盲点监测(BSD):BSD系统使用侧向雷达或摄像头等传感器监测车辆周围的盲区,当有其他车辆进入盲区时,会发出警告给驾驶员,帮助驾驶员避免变道事故。
图像识别与计算机视觉技术在智能交通中的应用

图像识别与计算机视觉技术在智能交通中的应用智能交通系统是一种基于先进计算机视觉技术和图像识别算法的创新解决方案,旨在提高交通运输的效率和安全性。
图像识别与计算机视觉技术在智能交通中发挥了重要作用,迅速成为大规模交通管理系统的核心组成部分。
本文将探讨图像识别与计算机视觉技术在智能交通中的应用,并具体介绍其在交通监控、交通流量管理、智能交通信号灯和车辆识别等方面的应用。
首先,图像识别和计算机视觉技术在交通监控领域发挥关键作用。
通过安装智能监控摄像头,实时监测交通流量、识别违规行为以及检测交通事故,有助于交通管理部门更好地了解和监控交通状况。
利用图像识别和计算机视觉技术,可以实现车辆的违规行为识别,如闯红灯、逆行等,为交警部门提供有效的执法手段。
此外,交通监控系统还能够利用图像识别技术分析交通事故的原因和模式,为交通事故的预防和处理提供重要参考。
其次,图像识别与计算机视觉技术在交通流量管理中具有重要价值。
传统交通流量统计方法往往需要人工投入和大量时间,效率低且容易出现误差。
而借助图像识别和计算机视觉技术,可以实现对交通流量的自动统计和分析。
通过智能摄像头和计算机视觉算法,可以对过往车辆进行实时计数,并通过分析算法得出交通流量变化趋势。
这为交通规划部门提供了精确的交通流量信息,以便更好地进行交通运输系统的设计和改进。
智能交通信号灯是图像识别和计算机视觉技术在智能交通中的又一重要应用。
传统交通信号灯控制通常是预定的或根据固定的时间间隔进行更改。
然而,交通流量的变化导致了交通拥堵和效率低下。
通过利用图像识别和计算机视觉技术,智能交通信号灯可以根据实际交通状况进行自适应调整。
通过安装高清摄像头和图像处理算法,智能信号灯可以实时检测路口交通的情况,根据车辆流量和行驶速度合理地控制信号灯的时长和绿灯的优先权,从而有效提高交通流畅性和减少拥堵。
最后,图像识别和计算机视觉技术在车辆识别方面展示了其潜力和应用前景。
通过图像处理和深度学习算法,可以实现车辆的自动识别和分类。
图像识别技术在智能交通系统中的应用

图像识别技术在智能交通系统中的应用智能交通系统是一种采用最先进的科技手段和技术手段,打造一个高度自动化、信息化、智能化的路网交通系统,为出行者提供更加安全、便捷、舒适的出行体验。
在智能交通系统的发展中,图像识别技术则扮演着非常重要的角色。
本文将从智能交通系统的定义入手,介绍图像识别技术在智能交通系统中的应用。
一、智能交通系统的定义智能交通系统是一种以先进科技成果为支撑,以交通管理、信息技术和通信技术融合为特征,整合各种交通运输业务和服务信息的交通系统。
智能交通系统的目的是为适应交通系统的高质量、高效率、高安全的运输需求,提高道路交通组织和管理的智能化程度,提高道路交通组织和管理的科学化程度,以满足出行者对交通信息及服务的高度需求。
二、图像识别技术在智能交通系统中的应用图像识别技术是智能交通系统中不可或缺的重要技术支持,它主要应用于车辆、行人、交通信号灯等信息的识别和处理。
下面列举几个具体的应用场景。
1. 智能交通监控系统随着城市交通道路的拥堵,交通安全问题也变得尤为突出。
为了解决这种情况,智能交通监控系统的应用越来越普遍。
智能交通监控系统采用高清摄像头,通过图像识别技术,对道路车流量、车速、流动情况等进行实时监测和预警,从而实现高效路况监控和管理。
2. 交通信号灯识别系统交通信号灯在道路交通中起到非常重要的作用。
通过图像识别技术,交通信号灯识别系统可以快速准确地识别出绿灯、红灯和黄灯的状态,对此状态进行分析,从而实现路口交通信号的自动化控制,提升路口交通效率和减少交通事故的发生率。
3. 自动驾驶技术目前,自动驾驶技术已经成为智能交通系统中的一个重要应用领域。
通过图像识别技术,自动驾驶车辆可以准确地识别行人、车辆、道路状况等信息,从而自主导航到目的地。
自动驾驶技术的推广和应用,可以在很大程度上缓解城市道路交通拥堵的问题,提高道路交通的安全性和效率。
4. 智能交通指挥中心智能交通指挥中心是智能交通系统的核心部分。
图像识别技术在智能安防中的应用

图像识别技术在智能安防中的应用随着科技的不断进步,人工智能技术在各个领域都得到了很好的运用,特别是智能安防领域。
安全问题一直是人们生活中最关注的问题之一。
对于企业、机构以及个人而言,保护人员和财产安全是至关重要的。
为了达到最好的安全性,智能安防技术逐渐得到了广泛的应用。
其中,图像识别技术则成为了智能安防技术的重要部分。
近年来,人工智能技术的发展迅速,在此基础上,图像识别技术逐渐应用到了人们日常的生产生活中。
智能安防领域作为图像识别技术的应用前沿,得到了较大的发展。
根据平台的需求,图像识别技术主要包括以下几种:1、人脸识别人脸识别技术是实现智能安防的关键技术之一,它可以用来识别人脸的特征并进行身份确认。
在智能门禁、考勤管理、视频监控等场景中广泛应用。
采用人脸识别技术可以大大提高安防系统的安全性,减少人力投入,确保安全高效。
例如,学校的门禁系统、小区的入口卡口系统、企业的打卡记录系统等都可以采用人脸识别技术。
2、车牌识别车牌识别技术是一种将图像、文本识别技术、数字转换技术、自动控制等技术结合的多门技术,它可以实现车牌号码自动识别。
车牌识别技术广泛用于停车场、高速公路、道路交通管理等领域,车辆进出、违章查找等都可以通过车牌识别技术实现。
通过车牌识别技术,可以极大地提高识别车辆信息的速度和准确度,节约大量的管理人力成本。
3、行为识别通过对视频图像中人行为和动态目标的检测和分析,实现对异常行为、危机事件的预测和实时报警。
行为识别技术可以通过对人员活动、人员位置、人员行为等多种因素的判断,提供有关视频图像的各种信息。
该技术被广泛用于银行、金融、医院、机场、重要场所等领域。
通过行为识别技术,可以实现实时监控、紧急报警、预测分析等功能,保护人员和财产安全。
4、目标检测目标检测技术是一种非常重要的图像处理技术,它可以很好地实现对视频图像中的目标识别和分类。
目标检测技术主要用于对人员、物品等目标进行分类和定位。
该技术广泛应用于电视监控、智能博物馆、防火安全等领域。
图像识别在智能交通系统中的应用

图像识别在智能交通系统中的应用智能交通系统一直是城市管理和交通规划的热门话题。
随着科技的快速发展,尤其是图像识别技术的崛起,智能交通系统正迎来一场革命。
本文将探讨图像识别在智能交通系统中的应用,从车辆识别到交通流量监测,一步步揭示这项技术在改善城市交通和交通安全方面的重要作用。
首先,图像识别在智能交通系统的最重要应用之一是车辆识别。
利用计算机视觉技术和机器学习算法,交通系统可以准确地辨识出道路上行驶的车辆。
这项技术的价值在于它能够便捷地获取并处理大规模的交通信息,如车型、颜色、速度、行驶轨迹等。
而且,通过与交通摄像头和红绿灯系统的结合,智能交通系统可以实现自动违章监测和实时行驶状态分析等功能,大幅度提升交通管理和监管的效率。
其次,图像识别技术在智能交通系统中还有广泛的用途,比如交通流量监测。
通过交通摄像头拍摄并处理道路上的车辆图像,系统可以实时地分析交通流量变化和拥堵情况。
这样的数据分析对于进行智能交通规划和调度、优化交通信号灯配时以及预测交通拥堵状况等方面具有重要意义。
例如,当交通系统检测到某条道路的车流量达到临界点时,系统可以自动调整交通信号灯的红绿灯时长,以缓解交通拥堵,提高道路通行效率。
另外,图像识别在智能交通系统中还可以应用于行人和非机动车辆的识别。
随着城市化进程的加快,行人和非机动车辆的安全问题日益突出。
智能交通系统通过图像识别技术可以实时监测和记录行人和非机动车辆的行为,比如闯红灯、逆行等。
基于这些数据,交通系统可以通过智能摄像头给予及时警示,比如通过显示屏提醒行人和骑车人遵守交通规则,提高行人和非机动车辆的安全意识。
此外,这些数据还可为城市交通规划和道路改造提供宝贵的参考,以更好地保障行人和非机动车辆的出行安全。
最后,图像识别技术在智能交通系统中还有更广阔的前景。
随着自动驾驶技术的不断进步,在未来,智能交通系统将能够利用图像识别技术进行自动驾驶车辆的监测和控制。
通过实时识别和分析道路上的交通场景,交通系统可以准确把握自动驾驶车辆的位置和行驶状态,及时调整交通信号灯的配时以及向周边车辆发送警示信息,确保自动驾驶交通的安全和顺畅。
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Application of Image Recognition and Identificationin ADAS2013.06.19PLK TechnologiesCompany BriefPLK TechnologiesHistory•PLK started as a venture TFT in Hyundai Motor Company (2000)•PLK Technologies span off in July 2003•Developed and successfully launched ADAS vision products–First LDWS for commercial vehicles in Korea (HMC Trago)–First LDWS for passenger vehicles in Korea (HMC Equus)–First LDWS+HBA in Korea (KMC K9)Status•42 Employees (20 Developers/Engineers)•Products for 12 vehicles (passenger car, bus and trucks)•Verified in many regions–Korea, China, Japan, Europe, US, Middle East, Australia •TS16949, ISO9001, HKMC SQOEM ADAS Vision Products of PLKFactoryProduction(Test) FacilityDevelopment HistoryEarly Development HistoryAvailable OEM ProductsEarly Development History•Developed prototypes and product in the early years of PLKAvailable OEM Products•Recent Products available for OEM applicationFCWHBALDWMIPSFPSResolutionSensor CPU FCWHBALDW1st Passenger Car Model(EQUUS)MIPS800FPS15Resolution640 * 480Sensor MT9V125CPU BF5392009FCWHBA LDWDual FunctionMIPSFPS ResolutionSensor CPU 2012Target Schedule•Development : Dec. 2012•Production : Oct. 2013LDWS onlyLDWS HBALDWS HBA FCWFunctionsStatus & RoadmapLane RecognitionLight RecognitionVehicle RecognitionTraffic Sign RecognitionTraffic Light Recognition Pedestrian RecognitionADAS Vision FunctionsTraffic SignFront VehiclePedestrianLinesRegulation/Market RequirementsADAS vision functionalitiesImplemented in single ADAS cameraPLK ADAS Vision platformSpeed Assist SystemAEB CityAEB InterurbanAEB PedestrianLDWS/LKASHBA/DHBLightsEuro NCAPRecommendation•Regulation and Market needs drives ADAS vision function requirements•(LED) Traffic Signs, Road Lines and Lights are only detectable by image recognition •Objects (Vehicles and Pedestrians) are detectable by image recognition and other sensors–the sensors have pros and cons–sensor fusion, if well implemented, can produce more reliable sensor system–image recognition is the better way to ‘identify’ an object, detected by any collaborative sensorFunction RoadmapLDW Production HBA Production LKA Development (for curvature modeling)FCWDevelopment (for OEM)ALC / DHB Ready for implementationFCWA/M Production TSRCamera Tuning TLRCamera Tuning PDDevelopmentTSRDevelopmentPDDevelopment for Heavy Load VehicleTLRDevelopmentPDDevelopment for AEB-PedestrianLane RecognitionLDW (Lane Departure Warning)•A vision-based ASV system, which gives drivers warning in any media including sound, vibration, haptic, etc. , when the vehicle departs from its driving lane•Importance of LDW–Vehicles should run between road lines ÆLine detection is thebasic feature of all ADAS technology–Image Recognition is the only way to detect the road lines ahead •Application History & Schedule–(2009) Equus–1st launch for passenger car–(2010) Genesis, K7–(2011) Grandeur HG–(2012) Ce’ed, Santa Fe, Sorento, RP–(2013) QZ Truck–Will be applied to Class A and Class B vehicles•Validated Regions–Korea, China, US, Europe, Middle EastCore Technology•LEF (Line Enhancement Filter), a unique image filter designed by PLK–robust in noisy environment –sensitive to vague lines in shadow –color enhancement •Logic Flow–image filtering –segment grouping–linear regression (least square method)–comparison of competing candidate lines –decision of dominant line pairOriginal ImageFiltered Image Segment GroupingCompeting CandidatesDominant Line PairCompetitiveness•Color enhancement makes difference in recognition percentage–Yellow lines on concrete road (and faded asphalt road)–Blue lines on dark asphalt road•Post-processing color analysis can distinguish the line color–based on absolute value comparison –also based on relative value comparison •Benchmark test result–HMC test team to benchmark before launching EQUUS in US –tested during Nov. 2009 in California and Nevada –HMC EQUUS vs. BMW 750 LIColor ImageBlack and white ImagePLK’s Filter ImageConcreteAsphaltRoadClassificationLineClassificationHMC Genesis VS.BMW 750 LI AsphaltBott’s Dots92%>90%Dotted line 99%>76%Solid line 99%=99%ConcreteBott’s Dots92%>>>29%Dotted Line 99%>>87%Solid Line98%>>80%Lane Parameter Prediction for LKA (Lane Keeping Assist)Deployment •Predicts the road parameters ahead–lane width–lane offset–head angle–curvature (up to 1/250m)•Send information to MDPS controller to control steering in unintendedlane departure•Needs dynamic model for vehicle driving based on Kalman filter–state model, to describe geographical change in time–measurement model, to related the road parameters with imagerecognition•Development status–Implementation finished–under test and can be deployed in 3 months•Future Plan–will be developed for SCC sensor fusionHBA (High Beam Assist)•Detect and Discriminate the light of the following, to disable high beam–On-coming vehicles (up to 600m)to deactivate high beam–Front vehicles (up to 400m)to deactivate high beam–Street light (at least one)to deactivate high beamHigh Beam Assistant –Traffic light to keep high beam–Road reflectors to keep high beam•Application History and Schedule–(2012) K9 --1st launch for passenger car–(2013) Genesis F/L, K7 F/L•Proven Area–Korea–China, Europe (2013)•False operation rate in the road condition of Korea(in an hour)–Less than 1 time in highway (similar to Mobileye)–Less than 3 times in local road (Mobileye: ~5 times)–Less than 5 times in mountainous road (Mobileye: ~40 times)(heavily-curved road with lots of reflectors)Core Technology•Multiple level exposure control, to make the detection easier–Bright frame, to detect in long distance –Dark frame, to detect in short distance •Color space processing–Absolute magnitude to detect light sources –Relative magnitude to classify light sources •Also considering the followings of light source–shape –consistency•Robust in harsh conditions of mountainous area (Kangwon-do)DHB (Dynamic High Beam)•Detect and Discriminate the light to control head lamp dynamically •Need to combine with active head light unit •Transfer the light control information over CAN •Ready for applicationBright red reflectorsReflecting Signs causing false operation (Capable of elimination by PLK Technology)Lots of bright reflectorsConsecutive reflectorsFCW (Forward Collision Warning)•Detect the vehicles ahead, to alert the driver –up to 5 vehicles in the 3 lanes•one in the driving lane•two in the left lane•two un the right lane–up to 100m ahead•Application schedule–(2012) Development Verification–(2013~2014) Production –model not yet determined•Robust in adverse conditions, such as shadow, reverse light, etc.–Less than 1 false operation in an hour•Due to the combination of HBA,almost the same performance between day and night1. Recognizing2. Road Surface3. CalculationForward Collision WarningDeploymentCore Technology•Combination of shadow-oriented method and feature-oriented method–Threshold for shadow detection–Edge and template matching for feature detection–combine to track consistent reference point•Kalman filtering–to track each vehicle consistently–estimates the distance and relative speedInverse Filtering Threshold Edge Filter andTemplate matchingVehicle ConfirmationTSR (Traffic Sign Recognition)•Find the roadside markings and recognize the signs–mainly speed limit signs including•Plate signs (light reflecting)•LED signs (light emitting)•Schedule: Demonstration possible in 2013•Target performanceTraffic Sign RecognitionLED signsPlate signsSigns Day Night Plate signs Up to 160 kph Up to 130 kph (with degradation)LED signsUp to 160 kphUp to 130 kphTLR (Traffic Light Recognition)•Find the traffic light and recognize the direction–green light–red light–direction light•Daytime TSR in preliminary development stage•Application Schedule–no concrete schedule yetTraffic Light RecognitionStop Left Turn TemporaryStop Go Ahead Go ahead andLeft turnPedestrian DetectionPedestrian Detection•A project is underway with Hyundai Heavy Industry (SOP: 2014.04)–A VM (around view monitor) system –with PD functionality on all 4 cameras •Functional requirement–should overcome (1) translational movement, (2) rotational movement and (3) vibration –operating day and night •Technical approach–moving object detection with optical flow –classification based on human body shape–light illumination for better performance during nightUnder Development4 cameras4-way image &Pedestrian detectionAdvanced around viewProduct ScalabilityAF ED CBT a r g e t V e h i c l e C l a s s34567+FunctionsLDWS HBA/DHB FCW AHBBlackfin DSPAptina VGA sensorOperating temperature -40 ~ 105 (ambient)LDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLR PDAdditional functionsPlatform APlatform BPlatform C2x Devonshire DSP Aptina HD sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)LDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLRDevonshire DSP Aptina HD sensorOperating temperature -40 ~ 105 (ambient)AFE D CBClass2013201420152016LDWS HBA/DHB FCW AHBBlackfin DSPAptina VGA sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)Platform A•Most cost-optimized ADAS vision system•Applicable to low class vehiclesAF E D CBClass2013201420152016Platform BLDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLRDevonshire DSP Aptina HD sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)•Best product for performance and cost •Aiming to fulfill most Euro NCAP requirementsAF E D CBClass2013201420152016LDWS/ LKAS HBA/DHB FCW AHB TSR TLR PDAdditional functionsPlatform C2x Devonshire DSP Aptina HD sensor Operating temperature -40 ~ 105 (ambient)•High performance product•Aiming to fulfill ALL Euro NCAP requirementsThank youAll members of PLK R&D Center appreciate the visit and interest in our technology。