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车道偏离报警算法系统(LDW)以基本交通法规为基础，其主要目标是帮助驾驶员保持车辆在公路以及类似的其他道路上的车道内行驶。当车辆因驾驶员疏忽、疲劳等原因偏离车道时，系统将发出报警提醒驾驶员注意。可采用光学或其他传感器技术，发出与路面可见车道标识一致的偏离报警，为驾驶员提供公路以及类似的其他道路上的车道偏离报警功能。

- 通过影像识别算法，侦测道路车道线，监测车辆偏离车道中心的程度

- 利用芯片硬件加速引擎，运行效率高，CPU占用低，功耗低

- 使用DSP提升算法性能，编程灵活，可产品差异化

前车碰撞报警系统(FCW)以基本交通法规为基础，其主要目标当同行驶路径的前方车辆距离近到潜在发生碰撞危险时发出报警，提醒驾驶员注意控制车距。本FCW算法涉及的系统为车载系统，可采用光学或其他传感器技术，发出前方车辆碰撞报警。

- 通过影像识别算法，侦测同行驶路径的前方车辆

- 利用芯片硬件加速引擎，运行效率高，CPU占用低，功耗低

- 安法独特抑制误报算法， 使用了增强的安法机器学习算法用以加强车辆检测

- 使用DSP提升算法性能，编程灵活，可产品差异化

后车碰撞报警系统(RCW)以基本交通法规为基础，其主要目标当同行驶路径的后方车辆距离近到潜在发生碰撞危险时发出报警，提醒驾驶员注意控制车距。本RCW算法涉及的系统为车载系统，可采用光学或其他传感器技术，发出后方车辆碰撞报警。

- 通过影像识别算法，侦测同行驶路径的后方车辆

- 利用芯片硬件加速引擎，运行效率高，CPU占用低，功耗低

- 安法独特抑制误报算法， 使用了增强的安法机器学习算法用以加强车辆检测

- 使用DSP提升算法性能，编程灵活，可产品差异化

交通标志识别(TSR)以基本交通法规为基础，其主要目标侦测行驶道路上的交通标志，当检测到需遵守交通法规的交通标示时，发出警示，提醒驾驶员注意遵守交通法规，安全驾驶。本TSR算法涉及的系统为车载系统，可采用光学传感器技术，发出交通标志警示。

- 通过影像识别算法，检测出交通标志，识别限速牌的数字，并判断取得最佳数字

- 使用DSP提升性能，运行效率高，CPU占用低，功耗低

驾驶员疲劳检测系统(DDD)以基本交通法规为基础，其主要目标实时监测驾驶员的眼睛、面部、头部等状态，当驾驶员出现疲劳，或者注意力不集中时发出报警，提醒驾驶员注意安全驾驶。

- 通过影像识别算法，侦测驾驶员的眼睛、面部、头部等状态

- 分析驾驶疲劳状态，当检测到驾驶员疲劳时发出报警

- 同时对驾驶员的注意力进行监测，当驾驶员注意力不集中时，发出报警

- 使用DSP提升性能，运行效率高，CPU占用低，功耗低

- 使用红外LED补光，全天候工作