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AI人工智能技術在車載監控系統中有哪些應用？

隨著人工智能技術的不斷進步和融入社會的方方面面，越來越多的行業也進行了技術的革新。車載監控市場也從傳統的基礎錄像功能，發展到集成GPS/UWB定位、集成WIFI、4G/5G傳輸，再到集成AI人工智能技術功能，可對車輛的營運安全提供極大的監管保障。

通過人工智能AI對海量視頻的學習和分析，使得車載視頻監控系統從“被動防御”向“主動預防”轉變，實時、主動發現并提醒安全風險。目前人工智能技術在車載監控領域也有著廣泛的應用。

AI人工智能技術在車載監控系統中的應用：

1）人臉識別
車輛作為人員流動性較大的公共場合，每日的人流量非常龐大。利用AI人臉識別技術將抓拍到的乘客人臉圖片上傳至監控中心進行對比，可以及時發現在逃通緝犯、小偷慣犯等。在發生民事或者刑事案件時能夠提供犯罪嫌疑人的圖片，為公安部圖像偵查提供相關證據。同時，基于人臉檢測技術，還可以統計車輛內的乘客人員數據。

此外人臉識別技術還能用于司乘身份驗證，尤其是在一些安全級別較高的營運場景，如金融絕密押運、危化品物流運輸等。預先采集司乘的人臉特征，對其進行身份識別和有效管控，在非指定人員駕駛車輛的情況下可立即報警。人臉識別可以有效提高特種車輛營運過程的安全，預防不法分子偷盜車等犯罪行為。

2）車牌識別
利用車輛前、后安裝的攝像頭，對車前方和車后方的車輛進行車牌識別，設備具備移動卡口的功能，結合衛星定位數據在GIS地圖上可以定位所關注車輛所在位置，作為固定卡口的很好補充，很好滿足移動治安刑偵的需求。

3）視頻客流統計
利用AI智能檢測與識別技術，可以識別監控畫面中的乘客運動軌跡，進而判斷乘客的上下車狀態，實現對客流數量進行精確統計，為城市客流量趨勢及人員流向提供準確的數據，滿足城市線網優化需求。

4）駕駛員行為與狀態監測
將AI視頻智能識別技術與車載監控系統相結合，還可以做到對駕駛員行為與狀態的監測。通過車內攝像頭實時監控和測量司機臉部特征變化、頭部活動及身體上半部分的反應和動作，結合人工智能算法評判出駕駛員的疲勞程度和不良駕駛行為（瞌睡、打電話、抽煙等）。當達到某一預設報警標準時，平臺會迅速做出分析判斷，及時發出相應報警提示。

5）ADAS與BSD車輛行駛狀態監測
ADAS監測如：車道偏離報警，前車碰撞預警，行人及非機動車識別預警；BSD監測如：車輛左右側盲區視頻分析預警，通過視頻分析技術判定車輛盲區是否有行人或者非機動車，并對駕駛員及時進行提醒，防止盲區事故的發生。

TSINGSEE車載監控平臺圍繞車輛定位、軌跡回放、電子圍欄、實時視頻監控、駕駛行為監測、錄音、語音對講、智能報警等模塊，為物流/冷鏈/運輸/環衛/兩危一客等場景下的車輛監管提供了智能化、高效化、精細化管理手段。

基于前端的車載監控設備，實時向后端的監控平臺傳輸車輛內外的音視頻、行駛狀態、位置等各種數據，對車輛行駛狀態中出現的異常進行及時告警。管理員可通過遠程實時的視頻監控，實現有效監管，達到對安全事故進行提前預防的目的。

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