HyHOPE: दृष्टि-आधारित चालक सिर ट्रैकिंग के लिए हाइब्रिड हेड ओरिएंटेशन और स्थिति का मूल्यांकन

चालक की ध्यान कमी और ध्यान बंटना ऑटोमोबाइल टकराव के प्रमुख कारण हैं। चालक सहायता प्रणाली को इन समस्याओं को संबोधित करने के लिए, हमें चालक के ध्यान की दिशा का अनुमान लगाने के लिए नए संवेदनात्मक दृष्टिकोणों की आवश्यकता है। इस पत्र में, हम एक नया 3D ट्रैकिंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करते हैं और इसे HyHOPE में एकीकृत करते हैं, जो चालक सिर ट्रैकिंग के लिए एक वास्तविक समय (30 फ्रेम प्रति सेकंड) हाइब्रिड हेड ओरिएंटेशन और स्थिति का मूल्यांकन प्रणाली है। एकल वीडियो कैमरे के साथ, यह प्रणाली छह डिग्री-ऑफ-फ्रीडम में सिर को निरंतर रूप से ट्रैक करती है, स्वचालित रूप से सिर पहचान और सिर मुद्रा मूल्यांकन के लिए पृथक मॉड्यूल के साथ आरंभ होती है। ट्रैकिंग मॉड्यूल सिर की 3D गति का सटीक अनुमान प्रदान करता है, जो कि आर्टिफिशियल रियलिटी वातावरण में पार्टिकल फ़िल्टरिंग द्वारा 3D मॉडल ट्रैकिंग के लिए एक नए रूप-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करता है। हम अपने कार्यान्वयन का वर्णन करते हैं, जो वास्तविक समय में पार्टिकल नमूनों की गणना करने के लिए OpenGL-ऑप्टिमाइज्ड ग्राफिक्स हार्डवेयर का उपयोग करता है। हमारे सिस्टम की सटीकता का मात्रात्मक मूल्यांकन करने के लिए, हम इसके अनुमान के परिणामों की तुलना एक मार्कर-आधारित सिनेमा मोशन कैप्चर प्रणाली से करते हैं जो एक ऑटोमोबाइल परीक्षण क्षेत्र में स्थापित है। हम इस प्रणाली का मूल्यांकन वास्तविक दिन और रात की ड्राइव पर करते हैं, जिसमें विभिन्न उम्र, जाति और लिंग के चालक शामिल होते हैं।