80、实时GPU加速的驾驶员辅助系统及并行机作业调度

实时GPU加速的驾驶员辅助系统及并行机作业调度

1 目标检测中的距离估计

在目标检测中，距离估计是一项重要的任务。物体在图像中的大小与实际大小和其与相机的距离有关。以汽车为例，大多数商用轿车和掀背车的宽度约为5.8英尺，可将此作为物体的实际宽度。当模型在图像中检测到汽车并绘制边界框后，可轻松计算出图像中汽车的像素宽度，这就是物体的表观宽度。

通过以下公式可计算物体与相机的距离 $D$（单位：英尺）：
$D = \frac{W}{P} \times F$

其中，$W$ 为物体的实际宽度（英尺），$P$ 为物体的表观宽度（像素），$F$ 为感知焦距（需事先单独计算）。需要注意的是，模型检测的每个类别对应的 $F$ 值不同，因为每个类别的物体平均长度不同，所以 $F$ 值需为每个类别手动计算。

2 驾驶员警觉性检测（DAD）

2.1 系统要求

驾驶员警觉性检测主要通过面部特征点和数学距离准则（如欧几里得距离）来跟踪驾驶员的困倦和打哈欠等情况。这需要在车辆内部安装一个正常工作的摄像头，用于收集驾驶员面部的输入视频流，并通过管道将传入的数据流传输到运行算法的处理设备。

2.2 面部特征点定位

Google的开源Mediapipe人脸检测框架可帮助在相机前的每个人脸上以3D网格的形式定位面部特征点，能识别出468个局部点，并为每个点进行独特编号，以辅助面部行为跟踪。

2.3 眼睛运动跟踪

利用Python的OpenCV库，结合Mediapipe框架，可绘制出双眼上下眼睑的标记面部点。跟踪算法会将相关的预测面部点转换为Numpy数