基於深度學習之單目車距量測系統

Abstract

新聞報導因交通事故而造成人員傷亡與破碎的家庭不計其數，又現今交通工具的先進駕駛輔助系統（ADAS）尚未普及，且價格昂貴。本次計畫提出基於單目視覺的駕駛輔助系統，並利用現今已普及的產品如行車記錄器或手機進而研究與開發，希望此次研究與實作能有效應用於實際道路狀況，改善交通安全。 作品研究動機 交通安全一直是受關注的議題，如<<全球道路安全現狀報告>>指出，每年約有125萬人死於道路交通事故。而在台灣根據<<105年內政統計通報>>顯示，歷年來死傷人數亦是居高不下。

正是因為駕駛者的視野及反應速度有限，如常見肇事原因「未注意車前狀態」、「變換車道或方向不當」、「未保持行車安全距離」…等，故有必要尋找解決方案。

Driver inattention and misjudgment are the major causes of vehicle accidents. Extensive research has proved that Advanced Driver Assistance Systems(ADAS) can significantly reduce the number of these accidents. Since all perception sensors have their own weaknesses, Sensor Fusion and Machine Learning are crucial to achieve functional safety. We have built a monocular visual processing system which can estimate vehicle distance.