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Please use this identifier to cite or link to this item: http://ntour.ntou.edu.tw:8080/ir/handle/987654321/52642

Title: 基於AI與大數據技術之駕駛體驗系統研發與建置於智能車聯網之應用
Authors: 鄭慕德
張博綸
Contributors: 國立臺灣海洋大學:電機工程學系
Keywords: Tensflow
Keras
車輛通訊
自然語意
熱區偵測
大數據探勘
Date: 2019-08
Issue Date: 2019-12-09T06:27:01Z
Publisher: 科技部
Abstract: 摘要: 基於車聯網相關設備日劇增長,車內感測器也越來越多,所帶來的智能服務也相對的提升。但對於駕駛體驗與車輛資訊尚未有完整的密切整合,所以本計劃擬提出一套具有AI駕駛體驗應用,讓駕駛可以更清楚車輛狀態,使車輛更具AI智慧。本系統將分為三大類進行建置與實作,1.智慧聯網裝置前台應用於駕駛體驗模式分析,有別於傳統超速、怠速、駕駛時間分析外,本系統將提供AI自然語意互動式應用技術、車內駕駛視覺熱區偵測、車輛資訊動態資訊與駕駛行為分析2. AI後台演算分析利用深度學習模式,配合前台裝置建置語音樣本模型、影像判讀分析模型與車輛動態資訊,將訓練完的模式建置於前端硬體達到分散式架構,後台可在進行更多數據的組合運用,透過OTA技術提供前台更便利的服務與支援3.車輛本體通訊技術,由於車輛電子化車輛通訊模式都已走向高速網路模式的通訊協定,然而汽車大廠不會透露各個模組的ID與DATA,所以配合前台裝置對煞車、油門、里程、方向盤、G值等相關參數進行監聽或是破解但相對應有難度,所以本計畫利用將原廠電腦解析後,在反向建置於本計畫的前端裝置。第一年車輛資料與系統的通訊基礎建立,以前台車載系統為基礎提供AI自然語意、車輛動態資訊、駕駛體驗服務介面,讀取原車匯流排資訊進行解析。配合前台車載系統,建置AI運算系統伺服器,存取車輛重要資訊及提供駕駛體驗作為運算平台。第二年將訓練AI智能影像與語音系統模型及建制OTA系統,自然語意互動式應用提供駕駛操控服務,如Hi Siri一般,透過關鍵字喚醒智能裝置。在車內駕駛視覺熱區分為駕駛視線與手部區域熱點分析,駕駛視線熱點分析中利用影像擷取駕駛臉部特徵,透過AI自動偵測臉部關特徵所在位置,並結合車內前方視線區域範圍,得出的熱點圖供大數據探勘使用。OTA系統又分成系統建置及通訊安全兩個部分,OTA供車用軟體無線更新,但系統安全傳輸加密上安全佈建也是必然的,因此透過標準演算法為基礎,替系統進行加密增加系統安全性。第三年進行駕駛行為模式研發,將前兩年收集之大數據進行資料探勘,分析駕駛於車內注視項目與專心度。及後台系統收集之語音當作建立新的模型依據,將常用詞彙模型進行駕駛詞彙語音系統優化。在車輛零件參數分析部分,透過車輛參數變化關係,分析駕駛習慣與路段與零件老化程度及車輛是否該進行保養,系統也會將相關數據不斷的回傳至前台車載端進行比對,這樣可以讓駕駛更有效掌握行車與保養的狀況。
URI: http://ntour.ntou.edu.tw:8080/ir/handle/987654321/52642
Appears in Collections:[電機工程學系] 研究計畫

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