본 논문의 목적은 YOLO 및 열적 특성 정보를 기반으로 도로 상태 환경 및 운전 안전성 모니터링 방법을 탐구하는 것입니다. 시각적 및 열화상 데이터를 통합함으로써 단일 감지 방법의 한계를 보완하고, 도로 장면에서 다양한 목표물에 대한 감지 정확도와 강인성을 개선하며, 운전 안전성을 위한 전방위적이고 다단계의 보호를 제공합니다. 연구 내용은 YOLOv8 알고리즘을 기반으로 한 전방 정보 인식, 차량 측면 안전 인식 및 운전자의 상태 인식 등을 포함합니다. 다양한 시나리오에서 열물리적 정보 보상 방법의 효과성과 우수성을 실험을 통해 검증합니다. 안전 운전 감지 방법은 이론적 기초와 기술 지원을 제공합니다.
Hao Wu Jun(화요일)은 이 질문을 연구했습니다.