智能座舱行为识别数据解决方案,助力打造第三空间新体验
发布:管理员
日期:2026-01-15
阅读:10

智能座舱关注车内感知,通过在车内安装摄像头感知驾驶员和乘客的行为以及车内状况。座舱行为识别任务旨在识别车辆座舱中驾驶员及乘客的行为,改善驾乘体验提供技术支持,以提供驾驶员和乘客更好的驾乘体验和更安全的行车保障。

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座舱行为识别-数据标注方式


对于不同的座舱行为,识别的人体目标不同,因此标注的方式不同,典型的标注方式包括人脸关键点标注,手势关键点标注,物品检测框标注,物品&行为标签标注。典型的例子如下:

1

人脸标注

此类标注方式用于识别人脸相关的行为。

例如疲劳驾驶识别、视线偏移识别等,具体的标注形式是标注人脸关键点+行为的标签。

2

人体&物品标注

此类标注方式用于识别人体及物体相关的行为。

例如抽烟识别、开车喝水、开车打电话等,具体的标注形式是标注物品的检测框+人手部检测框+行为类别标签信息。

3

手势标注

此类标注方式用于识别手势动作。

例如手指不同指向,手掌动作,手指滑动等,具体标注行为为标注手势关键点+手势类别标签信息。


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座舱行为识别-任务难点


基于不同座舱行为与人体目标的实际情况,座舱行为识别任务具备行为复杂、光照以及性能三个难点:

1

行为复杂

座舱行为种类众多,并且部分行为存在一定程度的主观性(例如晕车、疲劳驾驶等行为),造成算法识别难度较大。

2

光照难点

汽车在行驶过程中会面临来自不同方向的强光干扰,造成人脸、人体、物体等目标会出现光照不均匀,此外在夜晚时间光照不足,在不开车内灯光的情况下,普通的彩色镜头无法捕捉足够识别的信息,需要红外镜头辅助。

3

性能难点

车载场景不同于实验室场景,设备的功耗和算力均需控制在一定程度内,而算法识别的准确率要求又很高,因此如何小型化模型并兼顾算法精度是一个重要研究方向。



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