“云端+深度學習”模式下的多傳感器協同控制車燈系統

鄒睿婕 王憲彬 趙宏達 常皓宇 焦 健

（東北林業大學，黑龍江 哈爾濱 150040）

0 引言

據公安部統計數據顯示，有40%以上的交通事故是由駕駛人濫用遠光燈引起的。當夜間行駛時，由于駕駛人不能及時切換汽車遠近光燈，在視覺上使對向駕駛人瞬間致盲，周圍行人的觀察能力下降，從而引發交通事故，且當夜間行車時，后車往往難以判斷前車的行車意圖，也易引發交通事故。隨著技術的發展，為減少夜間車輛事故的發生，融合LED 光源的汽車前照燈開始朝著智能化、多樣化的方向發展，自適應前照燈系統（Adaptive Front-lighting System，AFS）和自適應遠光系統（Adaptive Driving Beam，ADB）先后被提出，但這2 種系統結構較為復雜，設計難度大且制備成本高，市場占比少，無法真正改善大多數車輛的前照燈眩目問題[1]。該文旨在設計一種基于“互聯網+”、圖像識別、深度學習和多傳感器協同的智慧車燈系統，并且使其具備“云端+線下”的雙重工作模式。該智慧車燈系統利用樹莓派和JETSON TX2 NX 開發板，從多維度出發，通過多模型、多算法在全過程實現車燈遠近光燈的實時自動切換，同時結合百度AI 平臺與特定傳感器提高車燈自動切換的準確性以及裝置的簡易性，最大程度地保障車輛夜間行駛的安全。

1 智慧車燈系統設計

1.1 智慧車燈系統工作原理

智慧車燈系統以“云端+深度學習”相結合的方式采集道路車輛數目、車輛距離以及道路情況，并對采集到的信息進行處理，根據車燈的實時狀態判斷車燈是否需要進行切換。該系統的工……