模組C-3:智慧行車行為整合式安全輔助技術

​教材模組 教學目標

  1. 本課程將以課堂課為主並配合相關實作,以一系列課程與實驗模組為基礎,讓同學接觸並學習操作嵌入式系統平台( 樹梅派/Nvidia Nano),建立一個智慧行車行為整合式安全輔助系統。

  2. 學員可瞭解基於深度學習影像處理的駕駛行為狀態偵測技術以及智慧車燈技術原理、學習/應用深度學習影像處理技術,與嵌入式系統平台的整合技術。

  3. 透過專題實作,讓學員瞭解基於深度學習影像處理的相關智慧行車行為整合式安全輔助技術研究領域及應用能力。

​教材模組 時數

12小時

​教材模組 課程大綱

  1. 單元1:駕駛臉部/眼睛區域/視線偵測 (3小時)

  2. 單元2:駕駛不專心行為辨識(打手機/吃東西/抽菸等) (3小時)

  3. 單元3:影像空間轉換、HSV 過濾器與影像處理(3小時)

  4. 單元4:車燈照射區域判斷與智慧車燈控制(3小時)

可分享教材模組內容

  1. 應用已有的 Github 開放資源來強化課程內容。

  2. 簡易版的自製程式碼或深度學習模型為開放資源。

  3. 授課教材投影片共200頁以上,內含實驗手冊與範例教材。

所需實作平台配備與經費需求預估(以模組教學實作所需基本軟、硬體平台估算)

嵌入式實作平台配備說明:每份供1組同學使用(1組約1~3人)

  1. 實作平台:Raspberry Pi樹莓派平台、或Nvidia Nano GPU平台

  2. 電子零件週邊:USB 介面Webcam 模組

  3. 軟體:Ubuntu Linux (OS),Qt5 designer,深度學習框架(framework) 與 OpenCV程式庫

  4. 設備費: 嵌入式實作平台每份約3,000元-5,000元。

智慧車燈實作平台配備說明:每份供1組同學使用(1組約3~5人)

  1.實作平台:車燈裝置(含完整車燈機構與主車燈零組件)

  2.車燈控制平台:控制車燈亮暗/光線方向

  3.系統與影像處理演算法計算平台: 可使用個人電腦

  4.軟體: 深度學習框架(framework) 與OpenCV程式庫

  5.設備費: 車燈裝置每份約5萬元、計算/控制平台約4萬元。

聯盟/示範教學實驗室可提供之訓練與技術支援(含實驗示範影片)

  1. 提供嵌入式平台安裝/使用說明與技術支援。

  2. 架設課程網站平台,或種子教師訓練營,提供訓練與技術支援。

  3. ※實驗示範影片:https://reurl.cc/ex3Ykb

  4. ※MOOCs影片:https://reurl.cc/E7R111

  5. ※課程簡介影片:https://youtu.be/n3MUIhkXn5E

聯絡窗口

負責教師:國立中興大學電機工程學系 范志鵬教授、賴永康教授
專責助理:翁嬿婷
聯絡電話:04-22840688分機419