DMS（驾驶员监测系统）检测驾驶员状态，例如注意力不集中、嗜睡、情绪和位置等，是事故预防和个性化功能的一部分。随着车辆自动化程度不断提高，DMS越来越受到重视。根据2019年Strategy Analytics 的报告，DMS的市场需求预计将从2019年的1300万辆到增长到2025年的4200万台。 在已嵌入ADAS功能以及能支持L2自动驾驶的车辆中，驾驶员始终控制着车辆，DMS在驾驶员分心时可发出警报，有助于预防事故。在车辆自动级别为L3时，必须确定当系统将控制权交还给驾驶员时，驾驶员是否能够控制车辆。由于系统失效的情况随时可能发生，因此需要可靠的驾驶员监测系统。此外，乘员分类系统（OCS）正迅速用于车辆，用于检测乘客是否在车辆内部、监测乘客状况，以及防止将儿童遗忘在车内。 CoDriver软件利用先进深度学习、机器学习和计算机视觉算法，利用对准驾驶员的摄像头实时检测驾驶员状态。该软件还支持车内全检测技术，能统计乘员人数、检测安全带佩戴情况、检测观察危急医疗状况等。CoDriver的主要检测功能包括头部姿态、面部方向、瞳孔/注视方向、眼睛睁开/眨动、座椅位置、驾驶员ID、身体姿态、多人检测。CoDriver的主要预测功能包括困倦、注意力分散、注视追踪、人脸识别、年龄性别估计、情绪估计、安全带检测、姿势位置、遗忘检测、座舱异常情况检测。 瑞萨可扩展R-Car SoCs具有高度可扩展路径图、功能安全架构和低功耗技术， CoDriver已经在瑞萨可扩展R-Car SoCs上进行移植、优化和测试。CoDriver利用嵌入式计算机视觉和CNN加速器，支持整个R-Car SoC范围，包括用于独立系统的入门R-Car E3，以及用于座舱IVI和仪表盘等共享应用的高端R-Car H3，并且功耗低、性能高。 瑞萨R-Car集成多个异质内核，使应用能够同时执行任务，并使用较低能耗实现高级计算机视觉。R-Car SoCs还提供具有独特节能能力和CPU负载低的嵌入式电路，尤其是对计算机视觉算法。这使得汽车制造商能够快速开发驾驶员监测和座舱监测系统，同时节省时间和成本，并解决目前面临的系统过热问题。据外媒报道，座舱感知软件公司Jungo宣布其驾驶员监测和座舱感知软件CoDriver经过优化，可用于瑞萨电子汽车R-Car SoC（系统芯片）平台，有助于OEM和Tier 1快速将准确并具有成本效益的座舱传感产品推入市场。 DMS（驾驶员监测系统）检测驾驶员状态，例如注意力不集中、嗜睡、情绪和位置等，是事故预防和个性化功能的一部分。随着车辆自动化程度不断提高，DMS越来越受到重视。根据2019年Strategy Analytics 的报告，DMS的市场需求预计将从2019年的1300万辆到增长到2025年的4200万台。 在已嵌入ADAS功能以及能支持L2自动驾驶的车辆中，驾驶员始终控制着车辆，DMS在驾驶员分心时可发出警报，有助于预防事故。在车辆自动级别为L3时，必须确定当系统将控制权交还给驾驶员时，驾驶员是否能够控制车辆。由于系统失效的情况随时可能发生，因此需要可靠的驾驶员监测系统。此外，乘员分类系统（OCS）正迅速用于车辆，用于检测乘客是否在车辆内部、监测乘客状况，以及防止将儿童遗忘在车内。 CoDriver软件利用先进深度学习、机器学习和计算机视觉算法，利用对准驾驶员的摄像头实时检测驾驶员状态。该软件还支持车内全检测技术，能统计乘员人数、检测安全带佩戴情况、检测观察危急医疗状况等。CoDriver的主要检测功能包括头部姿态、面部方向、瞳孔/注视方向、眼睛睁开/眨动、座椅位置、驾驶员ID、身体姿态、多人检测。CoDriver的主要预测功能包括困倦、注意力分散、注视追踪、人脸识别、年龄性别估计、情绪估计、安全带检测、姿势位置、遗忘检测、座舱异常情况检测。 瑞萨可扩展R-Car SoCs具有高度可扩展路径图、功能安全架构和低功耗技术， CoDriver已经在瑞萨可扩展R-Car SoCs上进行移植、优化和测试。CoDriver利用嵌入式计算机视觉和CNN加速器，支持整个R-Car SoC范围，包括用于独立系统的入门R-Car E3，以及用于座舱IVI和仪表盘等共享应用的高端R-Car H3，并且功耗低、性能高。 瑞萨R-Car集成多个异质内核，使应用能够同时执行任务，并使用较低能耗实现高级计算机视觉。R-Car SoCs还提供具有独特节能能力和CPU负载低的嵌入式电路，尤其是对计算机视觉算法。这使得汽车制造商能够快速开发驾驶员监测和座舱监测系统，同时节省时间和成本，并解决目前面临的系统过热问题。
DMS（驾驶员监测系统）检测驾驶员状态，例如注意力不集中、嗜睡、情绪和位置等，是事故预防和个性化功能的一部分。随着车辆自动化程度不断提高，DMS越来越受到重视。根据2019年Strategy Analytics 的报告，DMS的市场需求预计将从2019年的1300万辆到增长到2025年的4200万台。 在已嵌入ADAS功能以及能支持L2自动驾驶的车辆中，驾驶员始终控制着车辆，DMS在驾驶员分心时可发出警报，有助于预防事故。在车辆自动级别为L3时，必须确定当系统将控制权交还给驾驶员时，驾驶员是否能够控制车辆。由于系统失效的情况随时可能发生，因此需要可靠的驾驶员监测系统。此外，乘员分类系统（OCS）正迅速用于车辆，用于检测乘客是否在车辆内部、监测乘客状况，以及防止将儿童遗忘在车内。 CoDriver软件利用先进深度学习、机器学习和计算机视觉算法，利用对准驾驶员的摄像头实时检测驾驶员状态。该软件还支持车内全检测技术，能统计乘员人数、检测安全带佩戴情况、检测观察危急医疗状况等。CoDriver的主要检测功能包括头部姿态、面部方向、瞳孔/注视方向、眼睛睁开/眨动、座椅位置、驾驶员ID、身体姿态、多人检测。CoDriver的主要预测功能包括困倦、注意力分散、注视追踪、人脸识别、年龄性别估计、情绪估计、安全带检测、姿势位置、遗忘检测、座舱异常情况检测。 瑞萨可扩展R-Car SoCs具有高度可扩展路径图、功能安全架构和低功耗技术， CoDriver已经在瑞萨可扩展R-Car SoCs上进行移植、优化和测试。CoDriver利用嵌入式计算机视觉和CNN加速器，支持整个R-Car SoC范围，包括用于独立系统的入门R-Car E3，以及用于座舱IVI和仪表盘等共享应用的高端R-Car H3，并且功耗低、性能高。 瑞萨R-Car集成多个异质内核，使应用能够同时执行任务，并使用较低能耗实现高级计算机视觉。R-Car SoCs还提供具有独特节能能力和CPU负载低的嵌入式电路，尤其是对计算机视觉算法。这使得汽车制造商能够快速开发驾驶员监测和座舱监测系统，同时节省时间和成本，并解决目前面临的系统过热问题。