时代先锋埃隆·马斯克曾预言：在科技飞速发展的信息社会，互联网、人工智能、可持续能源、太空探索、人类遗传学是可以影响人们生活和改变世界运作方式的五个关键领域。
近年来，人工智能被推到了时代的前沿。
已被各行各业广泛讨论和应用。
可以预见，人工智能将影响人类生活的方方面面。
如何合理利用人工智能改善人类生活和工作效率，成为各领域正在积极思考的关键命题。
作为国内汽车安防行业的领军企业，瑞明一直在思考和探索行业未来的战略发展方向。
随着人工智能的快速发展，其投入巨资开发基于人工智能算法的整套车辆监控解决方案。
事故监测和责任追究，逐步转向主动报警，预防危险。
本文将利用“基于前沿人工智能算法”开发的一些系统和先进技术以及目前在行业中的广泛应用，真实地展示人工智能技术如何助力公共交通领域的系统管理，为人们的日常生活做出贡献。
生活。
旅行保护。
ADAS高级驾驶辅助系统高级驾驶辅助系统（ADAS），简称ADAS，是一种可以利用AI算法进行智能图像分析的主动安全技术。
利用安装在汽车上的各种传感器，第一时间采集车内外的环境数据，并对静态和动态物体进行识别、检测、跟踪等技术处理，使驾驶员能够在最短的时间内发现潜在的危险。
。
，防止交通事故的发生。
随着技术的进步，ADAS系统已经从早期的被动报警，发展到现在可以主动为车主进行一系列的安全防护操作，进一步保护车主的安全，降低事故率。
ADAS系统主要有以下功能：前车碰撞报警、虚拟保险杠报警、车道偏离报警、行人碰撞报警、盲点检测报警等。
1.前向碰撞警告 FCW前向碰撞警告（Forward Collision Warning）负责在相对较快的行驶速度下发出碰撞警告。
它通过在行驶过程中感知并计算本车与前车的距离来判断潜在的碰撞风险，并立即发出警报。
2.虚拟保险杠报警 UFCW虚拟保险杠报警系统（UrbanForwardCollisionWarning）负责低速时的碰撞报警。
UFCW一般在车速0-30Km/h时处于工作状态，可以预测与前车可能发生的低速碰撞。
3．车道偏离预警LDW车道偏离预警系统（Lane Departure warning）通过ADAS算法感知前方道路环境信息，判断车辆偏离车道的行为并及时提醒驾驶员。
当无意识地偏离原车道时（未打开转向灯），它会向驾驶员发出警报，以防止因车道偏离而可能引发的交通事故。
4、行人碰撞预警 PCW行人碰撞预警系统（Pedestrian Collison warning）通过检测车辆前方的行人、骑行者等目标，选择重点行人目标，根据车速和目标距离信息综合决策，并发出警报向驾驶员发送信息，从而避免行人碰撞的发生。
在ADAS领域，瑞明拥有多年积累的两大核心优势：自主知识产权和丰富的视频素材资源分析库。
通过采集全国多地的各种天气（包括各种恶劣天气）、光线（夜间）等路况数据，建立了丰富的路况数据、物体数据等，获得了数百万条车辆图像标注数据，使其算法更加准确。
、人性化，让驾驶更加高效、便捷。
DSM 驾驶员状态监控系统 驾驶员状态监控系统（DriverStatusMonitor）：利用 DSM 摄像头获取的图像来检测驾驶员的驾驶行为和生理状态。
当驾驶员疲劳、分心、打电话、吸烟等危险情况时，应在响应时间内报警，避免发生事故。
DSM系统主要分为疲劳驾驶检测和分心驾驶检测两大功能，可以有效规范驾驶员的驾驶行为，大大降低交通事故发生的概率。
1、疲劳驾驶检测：通过分析驾驶员的生理疲劳特征（如打哈欠、闭眼等），发出驾驶疲劳预警。
高精度算法甚至可以实时监测驾驶员的疲劳状态，无论时间段、光照条件、是否戴墨镜等外部条件如何。
2. 分心驾驶检测：通过视觉跟踪、目标检测、动作识别等技术，DSM系统可以主动识别驾驶过程中以下最常见的分心行为：驾驶员视线离开路面、车辆行驶时吸烟、吃东西。
、拨打电话等及时报警，有效预防交通事故的发生。
BSD盲点检测技术 近年来，大型商用车因盲点造成恶性交通事故的案例层出不穷，给我国道路公共交通造成了极大的安全隐患。
BSD盲点检测系统（BlindSpotDetection）监测驾驶员的盲点，利用深度学习目标检测算法和跟踪算法，准确识别车辆行驶时与行人、自行车、电瓶车等目标存在碰撞风险的行为，并分别向司机和行人发出警告。
报警语音信号可以减少盲区翻车造成的悲剧。
（盲点图）这种BSD照明检测技术不仅在照明条件良好的时期有效，而且在照明较差的傍晚和深夜也表现良好。
BSD作为一个非常成熟的解决方案，目前已经在全国范围内进入车载安装阶段。
准确的事故预测和报警，减少了因盲点引发的各类交通事故，改善了社会公共安全环境，也引起了各地媒体的关注。
密切。
（效果图） 人脸识别技术 人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，其中就包括车载监控行业。
该行业的人脸识别应用面临姿势变化大、亮度变化剧烈、人脸尺度差异大、局部遮挡严重、表情变化丰富等挑战。
人脸识别技术完全可以应对上述困难挑战的实际场景。
人脸检测技术在多尺度、多姿态、部分遮挡、表情变化等实际应用场景中表现稳定良好；人脸关键点检测技术可实现眼、口、鼻、耳等68个人脸关键点的毫秒级检测。
定位，该技术可以适应大角度侧脸、大表情变化、遮挡、模糊、亮度变化等各种车辆环境，并在可能的条件下提供最高精度的检测结果。
同时，动态人脸识别技术首先在数据库中登记证件照并填写驾驶员身份信息，然后在终端智能抓拍人脸，自动选择最佳图片，与驾驶员进行本地人脸识别。
数据库中注册的照片。
识别并智能判定执勤司机身份，无需上传后台。
在节省流量的基础上，仍能准确检测驾驶员的合法性。
人脸识别技术在租赁领域应用案例详情 01. 违法经营独立监管 违法经营是指司机载客时不使用计价器（车辆空车时）的行为。
传统模式采用红外门传感器和座椅压力传感器来检测公交车上是否有乘客以及驾驶员是否违规操作。
这种模式的缺点是成本高、部署困难、外购设备容易损坏。
利用人脸检测技术，多次统计乘客脸部数量，监控司机是否违规操作。
该模式具有精准多重检测识别、无需采购外包设备、零成本等优点。
02.驾驶员人脸签到及活体检测驾驶员人脸签到通过人脸识别技术判断当前驾驶的驾驶员是否为驾驶员本人，避免无证驾驶员的出现，保证乘客的安全。
为了防止司机使用照片和视频扫脸办理签到，采用自动人脸识别以一定的采样频率进行活体检测。
该模式的优点是不需要驾驶员配合，并且是自动的。
03．旅客人脸抓拍 旅客人脸抓拍采用瑞明人脸识别技术，以合适的角度、高清的方式抓拍旅客的脸部，必要时上传至公安部进行身份识别。
该功能的主要目的是防止恐怖主义和爆炸事件，维护社会稳定。
人脸识别技术公安反恐抓拍应用案例详情公交车人脸抓拍系统采用高效的人像大数据研判系统，协助公安侦查人员快速识别+识别特定人员的真实身份，比对千万级人脸识别信息。
以往难以想象的海量图片库将需求变为现实，从而切实为公安侦查、治安管理、刑侦立案等工作提供切实有效的帮助和解决方案。
该方案具有准确率高、检索速度快、去重技术、前端部署与控制等技术优势。
配合前门抓拍摄像头和扫街抓拍摄像头，准确率高达95%，可在3秒内识别数据库中的亿万人。
获取搜索结果并有效控制流量。
还可以通过后台发送逃犯、犯罪嫌疑人，与车内抓获的人脸进行比对，及时举报可疑人员，以便警方快速部署控制，抓捕犯罪嫌疑人。
高精地图自动驾驶系统的广泛应用是未来人工智能在汽车行业最重要的发展方向之一。
高精度地图是实现自动驾驶技术不可或缺的辅助工具。
传统车辆基于GPS进行定位，但GPS信号易受干扰且稳定性差。
在高层建筑较多、玻璃幕墙较多的地方，定位会发生漂移。
同时GPS定位误差在10米级别，只能提供道路信息。
）级导航无法进行精准定位，因此需要高精度地图来提供车道级导航。
通过采集众包车辆拍摄的视频数据，提取车道线、道路语义、交通标志等信息，然后整合GPS和IMU数据，创建高精度地图，实现车道级导航。
P2客流统计 P2客流统计系统是采用先进的3D成像技术开发的专业车载客流统计设备。
主要安装在公交车、长途客车、旅游巴士等车辆的车门正上方。
它利用智能算法捕捉车辆的形状、头部和头部。
根据头肩等特征准确识别乘客，并跟踪其轨迹，实现以下主要功能： 1）统计某个时间段内的人数，合理安排每天每个时间段的车辆发车频次； 2）统计各站点的乘客人数，合理分配线路各站的停靠站数和时间； 3）统计各线路的人数，合理调度各线路的公交车数量；同时，客流数据可以通过智能车载终端通过网络或RS接口传输到客流平台，实现客流数据的精准分析和管理，节省客运资源，提高客运效率，实时协助优化公交运营系统。
行为识别技术列车司机手势识别为了方便与站台人员沟通，防止列车司机开车时分心驾驶，列车司机在经过固定路口或进出站时需要做出相应的手势。
过去，为了确保驾驶员在驾驶时的手势正确，需要人工审核视频，这往往会消耗大量的人力和物力。
如今，手势检测技术用于实时检测列车司机的驾驶行为，判断司机在特殊路口的手势是否规范。
这大大减少了审核录像的时间和成本，节省了铁路局的运营成本。
近期，语音识别技术引发出租车劫持事故频发。
出租车司机遇到危险时往往无法及时报警。
如何保障出租车司机的人身安全，成为出租车行业的痛点。
针对该场景，采用国际上最先进的语音识别技术，隐蔽高效地实时捕捉车内语音信息，提取“抢劫”、“求救”等标记危险情况的关键词，并触发早期预警。
预警机制。
同时，将AI算法集成到车载设备中，减少网络通信流量。
即使在信号弱的地区，也能及时发出警报，大大减少了司机劫持造成的各种事故。
车牌识别 车牌识别技术可以在车辆行驶过程中进行准确、快速的车牌识别。
首先对视频图像进行运动模糊恢复，然后通过卷积神经网络和循环神经网络实现车牌的端到端识别。
即使在光线较暗的路段，也能实时识别前方高速行驶车辆的车牌号，真正保证各种路况下的准确率。
专车监控技术垃圾车智能垃圾监管系统，旨在通过智能识别，动态监控垃圾车“朵拉跑”的违法作业行为，主动预防存在安全隐患的违法作业。
，加强道路安全并鼓励行业积极发展。
利用计算机视觉技术识别集装箱的状态（如下图1所示），对渣土车的整个运行情况进行监控。
监管人员可以通过视频核实情况。
一旦确认超载，相关信息就会发送给附近执法人员，以便及时拦截和调查。
未来，AI算法的进一步完善，将结合车载安防行业最前沿的人工智能技术的资源和经验，全面服务于更精准、高效的主动道路安全和各类公共车辆秩序监管解决方案，确保每个人的安全。
，便捷的出行带来更多优质的可能。