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基於車聯網之混合式危險駕駛偵測與警示

為了解決cts車道維持的問題，作者陳咸閔 這樣論述：

本文中提出了一套基於車聯網(Internet of Vehicle, IoV)的混合式危險駕駛偵測方案，當中結合了駕駛頭部動作偵測以及車輛航向穩定度偵測，利用二階段的危險駕駛判斷來有效降低系統的誤報機率，並且結合了毫米波雷達(Millimeter-wave Radar)進一步偵測周圍的障礙物，以執行多層別的告警機制。在駕駛頭部動作偵測的部分，系統利用配置於駕駛頭部的穿戴式裝置獲取頭部加速度數據，並利用最長共同子序列演算法(Longest Common Subsequence, LCS)來對異常行為進行動作辨識。而車輛航向等級偵測的部分，則是透過裝設於前擋風玻璃的智慧型手機對行駛車道的車道線進

行影像辨識，再經由快速傅立葉轉換處理後所獲得的功率譜密度，並以經過平滑處理以及線性回歸後的數據趨勢線，對當前的航向等級進行分類，同時系統也考慮了不同感測器的特性，加入毫米波雷達的冗餘設計，當影像失效時，可進行方案切換以維持功能正常運作。周圍障礙物偵測則是透過毫米波雷達，對車身周圍的靜止物與移動物進行定位。而當系統判斷車輛處於危險狀態時，便會透過車內所裝配的 IEEE 802.11p 無線介面進行車聯網通訊，對周圍的所有用路人提出警示。而我們也開發了一套基於 Android 的感測單元與基於 Arduino 的可穿戴設備所組成雛形系統，來驗證我們方法的可行性及性能，經過模擬實驗，證實我們所提出的

解決方案優於現有方法，並可以顯著改善危險駕駛的偵測率以及誤報率。