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在各種天候下基於深度學習的車道變換駕駛輔助系統

為了解決行車紀錄器mio的問題，作者陳莨謹 這樣論述：

在臺灣平均每三個人便擁有一輛車，而平時因出遊或工作等緣故，國道的使用率也很高。不過隱藏在便捷交通底下的，是因車速較快而導致交通事故的高死亡率，且根據國道公路警察局的統計，「變換車道或方向不當」一直是主要肇事原因。隨著時代進步，許多智慧駕駛輔助系統問世，但這類系統多是針對駕駛前方的安全，像是車道偏離警示系統和前車防撞警示系統等，對於變換車道後方警示的系統則較少。近年已有論文提出以行動深度學習網路偵測車輛之車道變換輔助系統，該系統根據車載後鏡頭影像偵測後方車輛，並判斷變換車道時其威脅程度，警示駕駛以提升行車安全。 雖然該系統已有了一定的成果，不過在系統執行速度以及面對不良天氣狀況下的探討則顯得較

為不足。臺灣除了時常下雨外，交通部高速公路局也公告了全台國道在每年冬季容易起霧的 21 處路段。由於我們所使用的深度學習網路，需要較為清楚的車輛輪廓才能有較高的辨識率，而不良天氣下取得的影像會有許多汙染(霧霾、雨滴)，造成系統效能下降，因此考量系統的完備性，勢必要克服這兩種天氣的狀況。 本研究提出改善該系統之方法。在系統執行速度方面，將原先判斷日夜所需的影像處理改成直接擷取曙暮光資訊以減少計算量，並且比較不同的行動深度學習網路，找出最適合本系統的模型架構。另外針對臺灣較常遇到的兩種不良天氣，我們新增了雨天模式及霧天模式，在進行車輛偵測時，先將汙染影像進行影像復原，以此提高系統在天氣不佳下的準確

度。 實驗結果顯示，本研究所提系統能在提升準確度的同時達到即時的效果，且在雨霧天都能有效地提升準確度。總體來說，此系統能在危險接近時適時給出警告，以防駕駛一不留神的疏忽。