科创中国

电子信息技术

围绕复杂的真实行车环境，我司在原有的碰撞检测技术的基础上加入AI+视觉多模态融合技术，进行本产品的开发，基于大规模的历史轨迹数据及现有60W车辆碰撞样本，利用超大规模终端的边缘计算能力和云计算能力，以及利用多传感器数据融合技术、运动高频捕获技术、静态低频捕获技术、驾驶行为知识蒸馏技术、多模态碰撞检测技术等，融合5G通信技术研制本项目产品。项目产品主要应用于智能网联汽车、智慧交通领域，可实现交通事故实时检测，主动发现、主动救援，及时预警，在事故发生前预先进行资源配置，提高交通救援效率及事故处理效率。可全面推进城市交通数字化智慧化发展、赋能涉车生活便民惠民服务，为广大车主提供更安全的驾驶服务体验。 通过实时融合车身复杂传感器数据、视频数据、音频数据等异构数据，解决实时行车环境中的路况检测、紧急事件捕获、危险驾驶、违法违规等实时行车环境感知技术，建设面向智能网联汽车的多源异构融合算法平台。开展基于5G云边端协同、车辆时空大数据、机器视觉、万物检测等关键技术研究，实现复杂道路环境实时动态感知，解决海量数据融合、计算、存储、安全等问题。

项目主要创新点如下： （1）提出了一种多源传感器数据融合的车辆环境感知方法。将WI-FI、GNSS、北斗、六轴陀螺仪等多源异构数据融合，解决了单一传感器的局限性，使环境感知信息更为准确有效。 （2）提出了一种车辆碰撞严重程度判识算法。该算法将视觉算法和人工智能算法结合，利用多模态数据融合判断碰撞分级检测技术，结合边缘计算，极大提高了车辆碰撞严重程度的准确率和实时性。 （3）利用设备端边缘计算技术，在降低时延和网络负荷的同时提升了计算能力，实现日处理数据量3亿条的能力。在设备数据接入层，将不同设备协议转换成数据平台统一设定的协议，加快了数处理和分析效率，且终端适配率≥95%。 综合分析视频数据和传感数据，能有效将不同程度的碰撞区分出来，有效减少漏检和误检，识别出连续碰撞、轻微剐蹭等非典型情况。在一些容易误判的场景下，有视频数据进行纠正，如罕见的短时间内连续碰撞，传感器数据可能倾向于判定为设备异常，或是被算法过滤掉。项目技术则能轻松识别，即便是轻微剐蹭、低速挤压等情况也能正常检测，并分析出碰撞位置和强度。

针对项目开发需求组建了12人的研发小组，项目负责人及核心成员介绍如下： 陈锐，研究生学历，中级职称，钻研车联网技术及应用领域10年，作为第一发明人输出12项发明专利，其中授权5项。主持承担省市重大科技项目10余项，其中“基于北斗双模高精度定位的智能车联平台开发及推广示范”获2021四川省科技厅产业示范项目立项、“凯励程智能车联数据服务平台”获2021成都市新经济委大数据产业发展专项立项、“面向智慧交通的5G+V2X模组与风险预警终端开发及应用”获2022年四川省科技厅重大研发项目立项。在本项目中担任项目负责人，主要负责项目产品的技术方案的设计。 叶清明，研究生学历，致力于车联网领域相关人工智能算法技术的开发和应用，负责和主导人工智能车辆碰撞检测技术的研发，创造了国内多项碰撞检测效率记录，拥有发明专利5件，作为主要人员参与省市级科研项目5项。在本项目中担任技术专家，攻克了碰撞视觉学习+传感学习多模态融合技术，再次提升了碰撞检测的上限，碰撞年检测率已经达到21%以上，技术为国际先进水平。 薛晓明，博士学历，致力于算法技术的研究，发布论文4篇，参与科研项目3项。

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