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車用影像後車箱自動開啟系統

為了解決kuga駕駛模式說明的問題，作者呂明璁 這樣論述：

近年來各大汽車廠商及駕駛者對於行車安全與行車自動化日漸重視，隨著汽車控制技術的蓬勃發展，逐漸採用人性化的設計，傳統機械式運作的汽車已不再滿足使用者，汽車電子化的比重日益增加，車用電子科技不斷與時俱進，且以搭配諸多行車安全輔助系統發展最快，現今各大車廠持續開發行車安全輔助系統，例如:環視攝影系統、盲點偵測系統、停車輔助系統、後方碰撞警示系統、車道偏離警示系統與緩解撞擊煞車系統等等，每個系統有其特定用途來提供駕駛者所選擇。於影像式安全輔助系統的應用中，汽車智能電動尾門系統技術更是重點功能之一，所以影像辨識技術在現今車輛法規以及未來智慧汽車的發展中佔有不可或缺的地位。目前全球汽車電動尾門系統市場是

以車用感測器與感應鑰匙作搭配，如FORD KUGA感應式自動啟閉尾門，搭配 Keyless 車門啟閉系統使用，透過偵測器來產生電場，當你在後保險桿中間下方腳踢時會阻隔電場，將搜尋訊號並驗證你的車鑰匙，等待完成驗證後，偵測器則會發送訊號至後尾門閉鎖系統作開啟或關閉尾門，或另其作法是汽車廠商自行加裝智能雙杆電動尾門，只需按車輛尾門開關鍵或遙控車鑰匙來進行解鎖，以便控制尾門啟閉。而本論文所提出的車用影像後車箱自動開啟系統是使用170度魚眼鏡頭作為感測器，利用影像處理技術來進行演算法之開發，故成本低，透過影像前、後張畫面所對應的每一個位置像素點之亮度(Y)與色彩(RGB)各自作相減，來獲取移動量其腳踢

候選區塊，並取二值化易於觀察腳踢移動量之變化，再經使用標籤化分群方式來記錄每群Bounding Box之邊界位置，利用腳踢動作特徵，腳前踢、腳收回特性，濾除不需偵測之腳踢候選區塊，進而提升系統整體效能，然而本系統演算法架構於第三章會進行詳細說明其細節、作法，並以PC實際模擬其腳踢場景819770張來驗證本系統的偵測率，最後實驗結果所示，腳踢偵測率高達95%，且適用於各種場景。關鍵字：影像處理、車用影像後車箱自動開啟系統。