视觉算法手艺在商用车安防运维领域的规；τ
自2013年首创之初，凯时娱乐一直根植于视觉算法的底层研究。
我们一连视觉算法的科研投入，以ADAS和DSM应用手艺为焦点， 在算法迭代、算力升级、数据挖掘三个方面一直优化。我们将机械视觉手艺，规；桃涤τ糜谥悄茉耸浣饩黾苹。阻止2021年春季，凯时娱乐算法已经运行在凌驾50万台车载终端上，显著提升驾驶清静和运维效率。同时，海量的有用驾驶行为数据和驾驶情形数据又为机械学习、算法迭代提供了主要基础。
我们算法焦点手艺
快速检测支解框架（Faster）?
手艺内容说明
基于大数据对目的位置巨细举行统计剖析，缩小检测规模，提高检测速率。应用分治法把图像化整为零，训练多个简朴模子，进一步提高检测效率。
手艺价值及壁垒
一台装备上可同时运行FCW、LDW、PCW、TSR、DSM、BSD等多个功效，可通过0.6秒实时剖析实现提前2.7秒预警，碰撞事故率降低85%。
智能数据处置惩罚系统（Smarter）?
手艺内容说明
在不增添特殊本钱的条件下，通过影子模式和自动化数据处置惩罚系统，从海量原始数据中自动挑选出高价值的样本，知足模子迭代训练需求。
手艺价值及壁垒
天天完成数十亿样本的线上实时筛选和线下自动筛选，精准度高，不增添本钱，不影响正常产品事情。
基于驾驶的数据挖掘（Rockman）
手艺内容说明
使用种种传感器感知人、车、路的状态，以驾驶员为主体，深入剖析各项指标的相互影响，为客户提供全方位的可视化剖析报告，包括用户画像、驾驶评分、疲劳检测、事故检测等。
手艺价值及壁垒
拥有领先同业的海量数据（蹊径里程数据达300亿公里，数据库规模凌驾10亿张），为挖掘提供须要的条件，形成数据-算法优化的正向循环。
ADAS
ADAS
DSM Fatigue drive
凯时娱乐手艺蹊径，在以下方面深研
快速视觉感知 - Faster vision Perception
1、动态蹊径交通场景明确。交通场景下，车辆、人等加入者和交通设施的位置、巨细、运动轨迹和行为等都有一定纪律。从纪律中挖掘规则模式和行为模式，将挖掘到的模式注入到深度学习检测框架中，可以显著镌汰盘算量，同时提升目的检测的召回率和准确率。
2、基于海思NNIE的神经网络架构搜索。在NNIE的硬件规格下，单层的盘算量、网络层数、特征图尺寸和输入输出维度都影响硬件使用率。以NNIE耗时为优化目的，运用NAS手艺搜索可以充分使用MAC盘算性能的网络结构，提升边沿端的硬件使用率。
3、多使命感知。关于运动目的、静止目的、蹊径标识和交通讯号灯标识等多识别使命，任一识别过失，都可能导致灾难性效果。接纳多使命模子，实现感知使命拆分，感知优先级细分，感知情形共享，从而实现紧迫状态优先快速反应，周围情形细腻感知。
4、视频行为识别。识别驾驶员行为容易受个体习惯差别、摄像头装置位置、光线、口罩等影响。疲劳和向下瞟仪表盘为例，用单帧图像无法区分，只能用视频中时序上的转变判断。
智能数据引擎 - Smarter Data Engine
1、构建自动化大闭环。闭环自动化可以镌汰重复劳动，提升产品研发迭代效率，买通整个研发迭代流程。智能数据引擎是构建从数据收罗、数据存储、数据标注、模子训练、测试验证到OTA安排这一视觉感知自动化大闭环的要害。
2、车端筛选，有用应对长尾效应。数十万车载边沿盘算节点天天可精准处置惩罚数十亿驾驶数据，网络所需的禁绝确的、不确定的、指定的Corner cases和Specified cases，可以有用笼罩长尾样本。数十万边沿节点的车端筛选能力相当于1000GPU hours，可以显著降低数据本钱。
3、Shadow Mode搜集真实数据。智能数据引擎以Shadow Mode运行在后台，在不影响产品性能和生产情形的条件下，搜集实时运行数据，用于搭建以真实数据为支持的算法验证和无人驾驶仿真情形。
自力自主研发针对汽车应用场景的人工智能图像识别算法； 基于深度学习的特征分类特征，提出在机械学习的牢靠特征基础上实现多条理、多元化的框架，极大降低特征训练的时间，知足对运算性能严酷要求。
智能运输解决计划 - Intelligent Transportation Solution
智能运输解决计划将信息手艺、数据通讯手艺、盘算机手艺、人工智能等手艺综合运用于交通运输领域，增强车辆、蹊径、运营之间的联系，进而包管行车清静、提高运输效率、节约运营本钱。
1、高迁徙性的焦点功效。现在智能运输解决计划普遍应用于客运、货运、出租和公交等行业，使用行车轨迹追踪、车辆驾驶清静提前预警、驾驶员状态监控、驾驶员身份认证、车辆智能调理等焦点功效 ？，可以涵盖大大都运输行业的营业需求，有用解决车辆调理治理无序、运营单位治理不力、效率低等问题。焦点功效 ？榫哂杏乓斓耐ㄓ眯院涂衫┱剐，也使相关的数据网络、算法升级变得更高效更便捷。
2、针对性应对特有需求。为了知足细分领域的特有需求，开发了针对性的功效，例如凭证货运车中特种车的特点，开发了车厢举升和密闭识别、指定行车蹊径、货物偷窃预警等功效；凭证客运车的需求，开发了车内职员监控纪录等功效。
3、场景明确，快速安排。深入明确应用场景，针对差别运营情形、车辆，挖掘特定场景下的共性与差别性，构建一套可基于焦点 ？楸憬堇┱沟慕饩黾苹，兼顾通用功效与特有功效，利便在差别场景下快速集成安排。
凯时娱乐常见规模落地的ADAS手艺：前车碰撞预警(FCW)、车道偏离预警(LDW)、盲区监测预警(BSD、行人检测)
白天快速靠近前车
夜晚快速靠近前车
前方车辆变道
白天车距过近
夜晚车距过近
雨衣行人
撑伞行人
凯时娱乐常见规模落地的DSM驾驶员监控手艺：监测疲屈驾驶、打电话分神驾驶、吸烟驾驶
种种驾驶预警
哈欠疲劳预警
驾驶打电话预警
商用车综合解决计划
公交车解决计划
客运车解决计划
货运车解决计划
网约车、出租车解决计划
公交车解决计划
客运车解决计划
货运车解决计划
网约车、出租车解决计划
驾驶行为数据挖掘 - Rockman
1、驾驶行为剖析。网络行驶历程中差别时间窗口的DBW(DMS、DSM)、FCW、PCW、LDW等视觉传感器数据、IMU惯性传感器数据和GPS数据，融合多传感器数据，盘算驾驶员的疲屈驾驶和危险驾驶指数，为驾驶清静提供包管，为车队清静治理提供依据，
2、用户画像。在重大客户群体和海量驾驶数据的支持下，剖析天气、行业、蹊径、交通状态、行驶时段、行驶蹊径等因素对驾驶清静的影响，对驾驶员历史驾驶轨迹和驾驶行为举行全方位数据挖掘，描绘清晰的用户画像，为UBI车险定价和核保提供主要的数据支持。
3、驾驶决议学习。对Smarter Data Engine网络的海量真实驾驶轨迹举行学习，团结视觉感知和高精地图信息，学习人的驾驶行为，用数据取代规则，实现数据驱动的驾驶决议手艺。以数据驱动实现重大场景下的驾驶决议，更贴近驾驶员的驾驶行为，能够有用提升无人驾驶决议的合理性、清静性和恬静性。
ADAS与自动驾驶 - ADAS TO Autonomous
高精度地图可以资助自动驾驶车辆举行路径妄想、高精度定位、准确感知和决议等，是自动驾驶手艺的主要支持。
1、ADAS到HD Map。通过ADAS Faster Vision Perception提取的蹊径2D图像语义，融合GPS和IMU数据对周围情形举行3D重修。数十万活跃的车载边沿盘算节点取代众包形式，通过Smarter Data Engine回传数据，包管数据鲜度，构建“活”的高精度地图。高精度地图的精准定位可以和车载传感器互补，增进ADAS算法准确率的提升，实现ADAS和高精度地图共赢闭环。
