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创业计划书 项目名称 驾驶员不安全行为智能识别与预警系统SafeDriver 中 成都中科云集信息 云 科 集 技术有限公司 电子科技大学 创新创业团队 团队文化 “云集精英，优化资源” 负责人 田文洪 目录 1. 项目摘要3 2. 项目概述3 3. 市场分析5 4. 团队情况8 5. 海外合作10 6. 主要成果10 7. 适用范围11 8. 知识产权11 9. 未来规划11 10. 预算说明11 1. 项目摘要 本项目研发一种基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为智能识别与预警系 统 （SafeDriver）。首先，在后台建立一个真实场景下的驾驶员不安全行为大数 据集并使用深度卷积神经网络训练获取智能识别模型；该方法在约10 万张图像 的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带三种行为分别达到了99.85%、99.62%、 98.68%的识别率，使用当前较先进的Inception-v3 和Xception 模型测试，也获得 了类似的识别效果。同时，在前端通过智能手机的摄像头实时捕捉驾驶员的面部 特征视频，并利用训练好的模型对不安全行为进行预警，减少可能的交通事故及 其带来的危害，利用智能手机前后双摄像头自动切换还可记录路况信息。相比于 传统的在驾驶舱内安装专用设备的方法，本系统主要创新包括：研发出一种网络 层次少、 参数较少计算量较小且易于实用的卷积神经网络模型；对于驾驶员不 安全行为的识别率超出已有成果；采用多个模型并发处理多种不安全行为以提 升识别预警效率；使用智能手机固有的优势以减少软硬件成本。该系统不需要除 手机本身外的其他硬件，具有准确度高、便宜、操作简单、灵活便携并支持在线 软件更新等优点。我们已经申请了该系统的专利和软件著作权。 2. 项目概述 截至2016 年底，我国机动车保有量达2.9 亿辆，其中汽车1.94 亿辆，机动 车驾驶人3.6 亿人，而汽车驾驶人超过3.1 亿人。海量的汽车导致了大量的交通 事故，而这些交通事故中，很多是由不安全的交通行为引起，如一只手抽烟或打 电话，单手操控汽车等；同时，由于司机对安全行为的认识不够，还存在大量不 系安全带的情况。 对于重要货物运输或者载人客车，事故造成的危害是巨大的。因此，社会对 于能够自动识别驾驶员不安全行为并发出警报的系统有着强烈的需求。驾驶员的 不安全不规范行为是造成众多安全事故的重要原因之一，如何识别这些行为是安 全驾驶领域的重要问题。本项目研发一种基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为 智能识别与预警系统 （安全驾驶员：SafeDriver）。 本系统还将拓展对疲劳驾驶 的检测与预警。主要创新包括： 1）建立了一个真实场景下的驾驶员不安全行为数据集； 2）采用多个模型并发处理多种不安全行为； 3）提出一种网络层次少、参数较少、计算量较小且易于实用的卷积神经网 络模型； 4）对于不安全行为的识别率超出已有成果，利于实用； 5）利用智能手机双摄像头设置，实现对前端路况和驾驶员的自动灵活切换 监控，一举两得，降低成本。 图-1 SafeDriver系统效果图 图-2 SafeDriver主要流程 图-3 SafeDriver检测预警界面-1 图-4 SafeDriver检测预警界面-2 3. 市场分析 截至 2016 年底，我国机动车保有量达 2.9 亿辆， 其中汽车 1.94 亿辆， 机动车驾驶人 3.6 亿人，而汽 车驾驶人超过 3.1 亿人。海量的汽车导致了大 量的 交通事故。全世界60亿人口每年死亡5200万人，其中死于交通事故的50 万人，占总死亡人数的1％，排在人类死亡原因的第 10位。中国年交通事故死 亡九万人，所占总死亡人数的百分比为1．5％。交通事故致死率是指交通事故 死亡人数与交通事故伤亡总人数之比。国外的交通事故致死率大大低于我国。如 日本的致死率为0．9％，美国的致死率为1