隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等諸多關(guān)鍵技術(shù)的突破，人工智能迅猛發(fā)展。智能交通是人工智能落地的重要載體之一，國(guó)務(wù)院于2017年7月印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》先后9次提及“交通”或“智能交通”，其中新一代感知技術(shù)、人工智能技術(shù)、通信技術(shù)、移動(dòng)互聯(lián)服務(wù)、智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)等將得到迅速發(fā)展。

作為烽火科技集團(tuán)下屬專注于移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)整體解決方案和產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售與運(yùn)營(yíng)服務(wù)的企業(yè)，長(zhǎng)江智聯(lián)公司以衛(wèi)星定位、視頻分析、移動(dòng)通信等技術(shù)為基礎(chǔ)，以車輛、人員等移動(dòng)目標(biāo)為管理服務(wù)對(duì)象，近年來(lái)積極將人工智能技術(shù)運(yùn)用于智能交通相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)品，在提升運(yùn)輸安全管理水平方面取得了良好的社會(huì)效應(yīng)和市場(chǎng)反響。

據(jù)《道路交通運(yùn)輸安全發(fā)展報(bào)告（2017）》顯示，2016年中國(guó)共接報(bào)道路交通事故864.3萬(wàn)起，同比增加65.9萬(wàn)起，上升16.5%。道路交通事故萬(wàn)車死亡率為2.14，同比上升2.9%。提升交通運(yùn)輸安全水平，降低事故發(fā)生率，任重而道遠(yuǎn)。

如何利用技術(shù)手段提升道路運(yùn)輸安全管理水平，降低安全事故，是全行業(yè)都關(guān)注的課題。早期從2005年開始出現(xiàn)行車記錄儀，直到目前的JT/T1076衛(wèi)星定位、視頻監(jiān)控終端，現(xiàn)在要求出廠的汽車全部前裝。到2016年，出現(xiàn)了疲勞儀這類深度學(xué)習(xí)技術(shù)，主動(dòng)安全智能防控技術(shù)（如ADS、DSM技術(shù)等）也如雨后春筍般出現(xiàn)，人工智能席卷整個(gè)行業(yè)。

基于人工智能的駕駛行為管理

據(jù)NHTSA（美國(guó)國(guó)家高速公路交通安全管理局）數(shù)據(jù)，94%的交通事故由人為因素導(dǎo)致，降低人為因素對(duì)交通安全有至關(guān)重要的影響。DSM（Driving Safety Management）理念認(rèn)為，真正的安全管理解決方案是將事故發(fā)生后的應(yīng)急彌補(bǔ)轉(zhuǎn)變?yōu)槭鹿拾l(fā)生前對(duì)駕駛?cè)藛T的主動(dòng)預(yù)警防控，對(duì)不良駕駛行為的有效預(yù)警和管控，才是降低事故率的核心要素。

長(zhǎng)江智聯(lián)運(yùn)用了DSM（Driving Safety Management）概念，并將人工智能應(yīng)用于交通領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)駕駛行為的有效管控，提前對(duì)不良駕駛行為進(jìn)行預(yù)警，從而有效提升駕駛安全，降低事故發(fā)生率。

（一）長(zhǎng)江智聯(lián)疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

疲勞駕駛一直被列為引發(fā)交通事故的主要原因之一。監(jiān)測(cè)攝像頭可有效識(shí)別以疲勞駕駛為典型的不良駕駛行為。通過(guò)車載ADAS的攝像頭拍攝的監(jiān)控畫面，畫面中的不良駕駛行為，如打瞌睡、玩手機(jī)、抽煙、打哈欠、急加速、急減速、車道偏離等，都可能引發(fā)交通事故。

長(zhǎng)江智聯(lián)的疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用基于圖像的生物特征識(shí)別技術(shù)，識(shí)別駕駛員臉部的特征區(qū)域，并將這些特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板進(jìn)行對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了對(duì)駕駛員狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及有效預(yù)警，避免因駕駛員人為因素而造成意外交通事故。除此之外，長(zhǎng)江智聯(lián)通過(guò)駕駛員行為姿勢(shì)識(shí)別技術(shù)，提取駕駛員行為姿勢(shì)特征并建立模型，有效識(shí)別抽煙、打電話等不安全行為，向駕駛員及時(shí)發(fā)出警告。

在實(shí)際應(yīng)用中，該系統(tǒng)每天收到大量的報(bào)警，監(jiān)控視頻所暴露出的種種不良駕駛行為讓人觸目驚心。尤其是長(zhǎng)途客運(yùn)和危貨車的司機(jī)，夜間工作時(shí)間長(zhǎng)，視覺環(huán)境不佳，晚上易犯困，不良駕駛行為問題突出。不良駕駛行為的檢測(cè)現(xiàn)已成為汽車安全研究的重要一環(huán)。

（二）長(zhǎng)江智聯(lián)車道偏離預(yù)警系統(tǒng)

保持車道穩(wěn)定對(duì)于確保行駛安全非常重要。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的出現(xiàn)，可有效規(guī)避此類事故的發(fā)生。該類系統(tǒng)可在車輛偏離原車道時(shí)，迅速判斷該情形是否屬于駕駛員無(wú)意識(shí)行為，從而在0.5秒內(nèi)作出反應(yīng)，并通過(guò)各種手段對(duì)駕駛者進(jìn)行警示，提醒駕駛者盡快糾正錯(cuò)誤的駕駛行為。

駕駛行為的識(shí)別與評(píng)估

長(zhǎng)江智聯(lián)利用物聯(lián)網(wǎng)背景下的數(shù)據(jù)分享與推送技術(shù)，制定了個(gè)性化的駕駛行為識(shí)別與評(píng)估方案。該方案將駕駛過(guò)程中人、車、路的全場(chǎng)景數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至AI云平臺(tái)，并通過(guò)云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，將駕駛員行為建模，以供車隊(duì)管理人員進(jìn)行針對(duì)性駕駛行為分析。

駕駛行為的識(shí)別與評(píng)估非常重要，通過(guò)對(duì)駕駛員習(xí)慣的數(shù)據(jù)提取分析，以各種方式對(duì)駕駛員進(jìn)行提醒。該方案從四個(gè)方面評(píng)估駕駛員：有無(wú)不良駕駛行為、是否違反了公司的安全規(guī)定、是否在道路上有違法違章行為、是否發(fā)生安全事故?？蓪?duì)駕駛員的駕駛行為進(jìn)行準(zhǔn)確畫像。對(duì)于優(yōu)秀的駕駛員，企業(yè)可予以相應(yīng)獎(jiǎng)勵(lì)，對(duì)一些擁有不良駕駛行為的司機(jī)則予以批評(píng)，或要求其參加培訓(xùn)班學(xué)習(xí)。

同時(shí)，也可以對(duì)企業(yè)的安全監(jiān)管水平進(jìn)行評(píng)估，比如出車前的檢查審定，出車之后的車輛維護(hù)、行車當(dāng)中的預(yù)警記錄等，可在后臺(tái)建立起非常龐大的模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和量化評(píng)估。政府部門可以充分利用該方案，強(qiáng)化交通安全監(jiān)督管理，并對(duì)于優(yōu)良企業(yè)給予鼓勵(lì)，對(duì)于個(gè)別不良企業(yè)可以有針對(duì)性地進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)管，甚至吊銷執(zhí)照。

基于人工智能的DSM監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用案例

長(zhǎng)江智聯(lián)利用人工智能技術(shù)，在提升交通運(yùn)輸主動(dòng)安全水平方面，進(jìn)行了一系列有益的探索和實(shí)踐。在中石油、湖北、江西、廣西等“兩客一?！表?xiàng)目中采用疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、車道偏移預(yù)警系統(tǒng)，收集了石油運(yùn)輸和長(zhǎng)途客運(yùn)的案例，約300臺(tái)車，一個(gè)月僅輕度疲勞預(yù)警超過(guò)100起，蓄意遮擋等破壞30余次。上述系統(tǒng)運(yùn)行期間，系統(tǒng)及時(shí)發(fā)出預(yù)警信息，提醒駕駛員安全形勢(shì)，有效消除了事故隱患，避免了行車事故的發(fā)生；企業(yè)通過(guò)監(jiān)測(cè)視頻對(duì)駕駛員進(jìn)行警示教育，駕駛員們備受警醒，紛紛表示在今后將堅(jiān)決遵守各項(xiàng)交通安全法規(guī)，自覺消除安全隱患，確保行車安全。