武磊 駱曉亮 周新華

1背景

由于城市路況復(fù)雜、行人眾多，加之駕駛員疲勞駕駛、打電話、路口超速等不規(guī)范行為增加了發(fā)生交通事故的隱患，影響了市民的人身安全，在給車內(nèi)乘客、道路上的車輛和人員帶來安全隱患的同時，給公交公司也造成了經(jīng)濟(jì)損失，降低了公交公司運營安全系數(shù)和效率。因此，基于5G、AI、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，本文開發(fā)了公交車輛主動安全管理系統(tǒng)，能夠?qū)还緦崿F(xiàn)所有公交車輛的聯(lián)網(wǎng)管理，并對不文明、不安全的駕駛行為進(jìn)行統(tǒng)一、集中管控，以提升公交車駕駛員的職業(yè)素養(yǎng)、安全駕駛意識以及應(yīng)對突發(fā)事件的緊急處理能力，具有較高的社會價值[1] 。

2系統(tǒng)總體架構(gòu)

該系統(tǒng)的設(shè)計前提是以行業(yè)和國家規(guī)范為標(biāo)準(zhǔn)，充分利用了5G、AI 等先進(jìn)的科技，以公交公司等單位的實際應(yīng)用為導(dǎo)向，立足于高標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)要求開展主動安全預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)。

根據(jù)設(shè)計思路，公交車輛安全監(jiān)管系統(tǒng)的架構(gòu)由前端感知系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)傳輸系統(tǒng)和中心管理系統(tǒng)三部分組成（圖1）。通過前端設(shè)備采集相關(guān)數(shù)據(jù)信息（視頻、圖片、報警、數(shù)據(jù)、GPS 信息等），利用4/5G 通信網(wǎng)絡(luò)把車輛實時運行數(shù)據(jù)、視頻錄像以及智能報警事件的信息發(fā)送至中心管理平臺，平臺系統(tǒng)對前端數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析、處理和存儲，從而實現(xiàn)對車輛和駕駛員的行車監(jiān)控、行為管控、報警處理、數(shù)據(jù)分析，并形成各種類型的數(shù)據(jù)報表。

前端感知層主要由車載智能駕駛輔助終端主機、智能駕駛員行為分析DSM 攝像機以及車輛雙目ADAS 智能檢測攝像機組成，分別實現(xiàn)公交視頻監(jiān)控錄像功能、駕駛員行為分析功能以及車輛主動安全防御功能。通過AI 智能DSM 相機和ADAS 相機實現(xiàn)駕駛員行為監(jiān)管、高級輔助駕駛的功能。

網(wǎng)絡(luò)傳輸層主要基于運營商4/5G 網(wǎng)絡(luò)、MPLSVPN 專線網(wǎng)絡(luò)組成公交主動預(yù)警傳輸專網(wǎng)，利用VPN、運營商5G 專網(wǎng)等技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)加密，確保網(wǎng)絡(luò)的平穩(wěn)、安全運行。

應(yīng)用數(shù)據(jù)層主要包含視頻監(jiān)控、GIS 監(jiān)控、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等功能，把公交業(yè)務(wù)基礎(chǔ)功能和視頻監(jiān)控功能合為一體，讓公交公司業(yè)務(wù)監(jiān)管人員能夠?qū)崟r監(jiān)視公交車輛運行情況、駕駛員行車規(guī)范并獲取現(xiàn)場實時畫面，有利于中心人員對車輛運營和事故現(xiàn)場做出合理而有效的決策。

3前端AI 感知方案

前端主要基于各類AI 設(shè)備，通過定制主動安全深度算法，實現(xiàn)駕駛員行為分析、駕駛員行駛輔助功能。

3.1智能駕駛員行為DSM 攝像機

利用逐行掃描CMOS 攝像機拍攝駕駛員的行為視頻。結(jié)合AI 智能應(yīng)用的行為檢測功能，幫助駕駛員安全駕駛。

3.2車輛ADAS 智能檢測攝像機

利用逐行掃描CMOS 攝像機檢測車輛行駛過程中的周圍環(huán)境，以收集數(shù)據(jù)。通過對車輛駕駛室以及前方的實景畫面進(jìn)行監(jiān)控和分析，記錄車輛行駛過程中的車內(nèi)外情況，為事件的起因追溯提供歷史錄像和預(yù)警圖片信息[2] 。

3.3智能駕駛輔助終端主機

（1）終端硬件

車載智能駕駛輔助終端是集主動安全預(yù)警、音視頻監(jiān)控存儲、行車記錄、北斗定位于一體的新一代智能車載終端（圖2）。其主機采用FPGA 芯片方案，即主動安全深度算法芯片;DSM（駕駛員狀態(tài)監(jiān)測） 與BSD?R（右側(cè)盲區(qū)檢測）采用聯(lián)詠SOC 專屬芯片。經(jīng)過實踐，雙芯片聯(lián)動方案在實際應(yīng)用中的效率較高，準(zhǔn)確率有較大提升。

（2）主動預(yù)警算法

終端配套的智能算法通過大量的場景化樣本進(jìn)行針對性訓(xùn)練，以優(yōu)化算法模型，減少由算法的場景適應(yīng)性產(chǎn)生的誤報，同時基于對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤、預(yù)測，通過碰撞風(fēng)險的識別來判斷是否需要報警以及規(guī)劃對應(yīng)的報警等級，從而提升報警準(zhǔn)確度，減少誤報，以免對駕駛員造成干擾。經(jīng)過實際檢測發(fā)現(xiàn)，該算法的準(zhǔn)確率在95%及以上。

終端主機基于自定義圖像AI 算法，實現(xiàn)以下功能識別和預(yù)警：駕駛員閉眼（包括佩戴墨鏡、口罩場景）、低頭犯困等疲勞駕駛行為;駕駛員打電話、抽煙、不目視前方、離開座位等駕駛行為;路口超速、斑馬線未禮讓行人等行為。

加載采用的行為識別算法包括疲勞駕駛預(yù)警算法、不目視前方預(yù)警算法、抽煙預(yù)警算法、接打電話預(yù)警算法、不系安全帶預(yù)警算法、離崗預(yù)警算法、遮擋鏡頭預(yù)警算法、紅外墨鏡阻斷預(yù)警算法人臉比對（身份核驗、替駕）算法等。

加載采用的高級輔助駕駛算法包括車道偏離預(yù)警算法、車距過近預(yù)警算法、前向碰撞預(yù)警算法、行人碰撞預(yù)警算法、未禮讓行人算法、急加速/ 急減速算法、路口超速算法。

以疲勞駕駛預(yù)警算法為例，其原理是定位駕駛員面部關(guān)鍵點（眼睛、嘴巴），基于PERCLOS 的駕駛員疲勞檢測，通過一定時間內(nèi)眼睛閉合所占的時間比例以及張嘴打哈欠的頻率來評價駕駛員的疲勞狀態(tài)。一旦判定為疲勞駕駛，系統(tǒng)則會在前端發(fā)出報警聲音，以提示駕駛員。

4網(wǎng)絡(luò)部署方案

4.15G 網(wǎng)絡(luò)部署方案

網(wǎng)絡(luò)部署方案基于運營商5G 專網(wǎng)承載主動安全預(yù)警系統(tǒng)（圖3）。

智能駕駛輔助終端基于運營商5G 專網(wǎng)，實現(xiàn)分析、運行數(shù)據(jù)以及加載圖片，并將相關(guān)信息快速、安全地傳輸至平臺;公交公司5G 車載終端可充分利用5G專網(wǎng)對現(xiàn)有公交視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行承載。

5G 專網(wǎng)通過智能分流的UPF 網(wǎng)關(guān)將公交業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從大網(wǎng)分流到公交主動預(yù)警云。運營商采用5GSA 架構(gòu)組網(wǎng)，通過無線基站與5G 專網(wǎng)核心網(wǎng)進(jìn)行連接。

4.2MPLS VPN 網(wǎng)絡(luò)部署方案

公交主動預(yù)警云以及公交各級指揮中心、辦公機構(gòu)采用運營商MPLS VPN 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行承載，與5G 專網(wǎng)進(jìn)行互通。

5主動安全預(yù)警平臺方案

車輛主動安全管理系統(tǒng)軟件平臺主要服務(wù)于公交公司。平臺以智能視頻監(jiān)控報警系統(tǒng)為主，通過聯(lián)網(wǎng)接入主動安全智能視頻監(jiān)控報警終端，實現(xiàn)公交公司對公交車輛運行監(jiān)控、主動安全管理、運行記錄回溯、運行數(shù)據(jù)分析、設(shè)備運維管理等業(yè)務(wù)應(yīng)用。基于設(shè)備感知的數(shù)據(jù)，結(jié)合企業(yè)運輸安全管理業(yè)務(wù)，可對駕駛員進(jìn)行監(jiān)控抽查、報警審查分析、考勤考核、駕駛員安全管理、終端運維等諸多應(yīng)用，旨在保障車輛運行過程中，設(shè)備運行狀態(tài)良好，駕駛員行車安全規(guī)范，無違章行為。

行業(yè)監(jiān)管部門可基于企業(yè)上傳的車輛定位、視頻、報警和運行數(shù)據(jù)，對行業(yè)營運車輛進(jìn)行3D 動態(tài)監(jiān)管，督促企業(yè)規(guī)范監(jiān)管，統(tǒng)籌行業(yè)管理。

6結(jié)束語