摘要
本发明涉及一种商用车的预警灵敏度自适应调节的方法、系统及介质,所述方法包括:U1.车辆行驶在道路上,基于车载前视摄像头实时获取目标车辆及车道线的图像数据信息,基于车载DMS摄像头实时获取驾驶员的面部图像数据信息,基于车载控制系统实时获取驾驶员的驾驶行为数据信息,并获取驾驶员的驾驶时长数据信息;U2.基于所述驾驶员面部图像数据信息和所述驾驶员的驾驶时长数据信息,采用改进的基于区域分析的卷积神经网络算法对驾驶员的状态进行预测。本发明不仅能够综合判断当前驾驶员的状态,动态调节前向碰撞预警系统及车道偏离预警系统的报警灵敏度,而且提升报警准确性,减少用户抱怨并提升商用车行车安全性。
技术关键词
驾驶员面部
行驶状态数据
卷积神经网络算法
车载前视摄像头
面部图像数据
车载控制系统
车辆行驶状态
前向碰撞预警系统
深度学习预测模型
车道偏离预警系统
方向盘转角数据
因子
计算机设备
可读存储介质
油门踏板