智能汽車(chē)解決方案

智能汽車(chē)解決方案智能汽車(chē)解決方案目錄Part1:智能汽車(chē)解決方案總覽Part2:智能汽車(chē)解決方案行業(yè)背景需求分析

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市場(chǎng)機(jī)會(huì)Part3:智能汽車(chē)解決方案演進(jìn)趨勢(shì)Part4:智能汽車(chē)解決方案核心模塊智能座艙產(chǎn)品方案智能駕駛產(chǎn)品方案Part5:解決方案亮點(diǎn)：聯(lián)動(dòng)方案Part1解決方案架構(gòu)總覽智能汽車(chē)整體方案Part2解決方案行業(yè)背景技術(shù)背景在汽車(chē)行業(yè)自動(dòng)駕駛發(fā)展趨勢(shì)穩(wěn)定，伴隨智能化等級(jí)提升，人車(chē)關(guān)系由人主導(dǎo)向自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主導(dǎo)演進(jìn)，一定程度釋放駕駛員注意力。但針對(duì)危險(xiǎn)情況下的駕駛?cè)蝿?wù)接管仍需駕駛員接入，為保證接管效率，需加強(qiáng)對(duì)駕駛員狀態(tài)的關(guān)注，避免發(fā)生安全事故。DMS在L3、L4級(jí)別的汽車(chē)中有著不可或缺的作用。政策背景近年來(lái)，多個(gè)國(guó)家或地區(qū)陸續(xù)出臺(tái)政策法規(guī)或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，推進(jìn)應(yīng)用AI能力預(yù)警駕駛員疲勞或分心駕駛等不良行為，以減少交通事故發(fā)生率。歐洲和美國(guó)率先推出乘用車(chē)和商用車(chē)的DMS強(qiáng)制配置要求。2017年9月歐盟新車(chē)安全評(píng)鑒協(xié)會(huì)（NCAP）發(fā)布的2025發(fā)展路線(xiàn)圖中，率先將DMS列為初級(jí)安全系統(tǒng)。（來(lái)源：DMS專(zhuān)題報(bào)告，基業(yè)常青經(jīng)濟(jì)研究院）用戶(hù)需求分析?

安全服務(wù)為剛需：在智能化趨勢(shì)下?lián){(diào)研報(bào)告顯示，消費(fèi)者對(duì)安全類(lèi)服務(wù)的剛需明顯。作為用戶(hù)底層需求，期望車(chē)輛裝配更多的安全性配置和功能。?

個(gè)性化需求加?。喊殡S消費(fèi)者對(duì)汽車(chē)產(chǎn)品使用定位的轉(zhuǎn)變，需求層次隨之提升。逐漸從單一的出行工具變?yōu)樯钪械摹暗谌臻g”、從單一安全性需求擴(kuò)展至娛樂(lè)體驗(yàn)等個(gè)性化需求。用戶(hù)需求分析新四化趨勢(shì)下，進(jìn)入軟件定義汽車(chē)時(shí)代?

智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電動(dòng)化、自動(dòng)化的發(fā)展趨勢(shì)下?

軟件取代硬件成為核心競(jìng)爭(zhēng)壁壘產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值重塑，價(jià)值鏈向軟件/算法偏移?

汽車(chē)產(chǎn)品定位轉(zhuǎn)變：由高度機(jī)電一體的機(jī)械設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑⒖沙掷m(xù)迭代升級(jí)的移動(dòng)電子終端，汽車(chē)電子占整車(chē)成本逐漸提高車(chē)企戰(zhàn)略調(diào)整，深耕軟件領(lǐng)域，推進(jìn)品牌轉(zhuǎn)型? 車(chē)企核心能力：從機(jī)械硬件轉(zhuǎn)向電子硬件和軟件深耕軟件領(lǐng)域，提升車(chē)輛產(chǎn)品智能化水平積極推進(jìn)品牌科技化轉(zhuǎn)型，提升品牌價(jià)值，實(shí)現(xiàn)服務(wù)增值行業(yè)需求分析應(yīng)用軟件+算法軟件作為軟件層的核心組成，成為關(guān)注焦點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈呈現(xiàn)融合趨勢(shì)需求軟件/算法供應(yīng)商操作系統(tǒng)供應(yīng)商芯片供應(yīng)商底層操作系統(tǒng)定制操作系統(tǒng)ROM型操作系統(tǒng)算法軟件應(yīng)用軟件信息娛 駕駛顯樂(lè)系統(tǒng) 示系統(tǒng)傳統(tǒng)Tier1座艙方案集成商軟件、硬件軟硬件解決方案HUD流媒體 行車(chē)后視鏡 記錄儀提供技術(shù)支持5G通信

/云計(jì)算、V2X主機(jī)廠(chǎng)/車(chē)企終端消費(fèi)者軟件、硬件需求需求軟件、硬件Tier2底層技術(shù)To

操作系統(tǒng)供應(yīng)商戰(zhàn)略合作伙伴：中科創(chuàng)達(dá)To

車(chē)企合作伙伴：比亞迪、一汽紅旗/奔騰To

智能化零部件供應(yīng)商（Tier1）基于行業(yè)融合的多邊合作網(wǎng)絡(luò)，

面向下游廠(chǎng)商提供軟件服務(wù)To

車(chē)聯(lián)網(wǎng)解決方案供應(yīng)商（Tier0.5）

定位軟件算法供應(yīng)商Part3解決方案演進(jìn)趨勢(shì)智能汽車(chē)產(chǎn)品價(jià)值分析為用戶(hù)帶來(lái)哪些轉(zhuǎn)變？? 基于低成本高性能智能座艙算法助力車(chē)企及Tier1客戶(hù)智能化轉(zhuǎn)型，提升產(chǎn)品價(jià)值? 同時(shí)增強(qiáng)座艙感知能力，推進(jìn)被動(dòng)交互轉(zhuǎn)化至主動(dòng)服務(wù)，升級(jí)人車(chē)交互體驗(yàn)客戶(hù)類(lèi)型車(chē)企、Tier1客戶(hù)內(nèi)部網(wǎng)約車(chē)業(yè)務(wù)商業(yè)價(jià)值體現(xiàn)助力車(chē)企、Tier1客戶(hù)智能化升級(jí)，增強(qiáng)軟件側(cè)差異性，提升行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)收益提升基于視覺(jué)Ai技術(shù)，及時(shí)定位及預(yù)警隱患行為，降低交通事故率，避免損失用戶(hù)價(jià)值體現(xiàn)基于高性能算法，準(zhǔn)確感知座艙行為，升級(jí)人車(chē)交互體驗(yàn)，由被動(dòng)交互升級(jí)至主動(dòng)服務(wù)，滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化需求基于高性能算法，有效預(yù)防危險(xiǎn)駕駛行為，保障司乘出行安全智能汽車(chē)產(chǎn)品演進(jìn)路徑駕駛行為分析智能汽車(chē)產(chǎn)品方案融合多維信息，識(shí)別駕駛隱患，提供適時(shí)干預(yù)，為安全出行保駕護(hù)航智能座艙產(chǎn)品方案智能汽車(chē)產(chǎn)品方案，為安全出行保駕護(hù)航多模態(tài)交互座艙檢測(cè)駕駛員身份驗(yàn)證智能駕駛產(chǎn)品方案車(chē)道偏離預(yù)警低速防碰撞預(yù)警前車(chē)剎車(chē)預(yù)警行人碰撞預(yù)警前向碰撞預(yù)警車(chē)距監(jiān)測(cè)預(yù)警Part4解決方案核心模塊智能座艙?

針對(duì)智能座艙用戶(hù)關(guān)注核心安全需求?

伴隨消費(fèi)升級(jí)，逐漸轉(zhuǎn)移至高層級(jí)體驗(yàn)、娛樂(lè)需求以AI技術(shù)為驅(qū)動(dòng)力推進(jìn)座艙行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型?

座艙行業(yè)沿傳統(tǒng)化—電子化—智能化發(fā)展?

AI作為核心驅(qū)動(dòng)力，促進(jìn)汽車(chē)電子供應(yīng)商轉(zhuǎn)型及升級(jí)智能座艙—行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)用戶(hù)聚焦安全、體驗(yàn)類(lèi)需求智能座艙產(chǎn)品方案功能演進(jìn)路線(xiàn)擴(kuò)展AI能力廣度縱深A(yù)I能力精度升級(jí)產(chǎn)品策略

提供主動(dòng)服務(wù)多模態(tài)交互+座艙檢測(cè)IMSDMS+Face

ID功能疲勞預(yù)警分心檢測(cè)駕駛行為識(shí)別身份驗(yàn)證Face

ID多模態(tài)交互手勢(shì)識(shí)別情緒識(shí)別人臉識(shí)別座艙識(shí)別IMS乘員屬性識(shí)別智能座艙產(chǎn)品方案融合多維信息，識(shí)別駕駛隱患，提供適時(shí)干預(yù)，為安全出行保駕護(hù)航駕駛員行為識(shí)別DMS智能座艙視覺(jué)產(chǎn)品方案攝像頭位置及功能分配11-1231.主駕檢測(cè)：方向盤(pán)附近-轉(zhuǎn)向柱/儀表盤(pán)720P

FOV

IR攝像頭疲勞報(bào)警長(zhǎng)時(shí)間不目視前方檢測(cè)情緒識(shí)別身份驗(yàn)證抽煙、喝水、打電話(huà)檢測(cè)2.座艙檢測(cè)：后視鏡區(qū)域720P

FOV

IR+RGB攝像頭3.座艙檢測(cè)：后方B柱720P

FOV

IR+RGB攝像頭落座位置檢測(cè)成員屬性檢測(cè)坐姿檢測(cè)未系安全帶檢測(cè)手勢(shì)識(shí)別安全座椅檢測(cè)遺失物品檢測(cè)1-1.主駕檢測(cè)（備選）：A柱720P

FOV

IR攝像頭覆蓋百萬(wàn)車(chē)載設(shè)備、低功耗高精度、可持續(xù)迭代資源占用率低高性能低成本應(yīng)用輕量級(jí)深度模型，在維持精度的前提下，精簡(jiǎn)前處理、后處理，大幅降低資源占用，提供高性能低成本識(shí)別方案支持主流硬件平臺(tái)便于集成支持多個(gè)主流車(chē)載硬件平臺(tái)，

方便客戶(hù)快速適配集成，目前已支持平臺(tái)如下：輕量級(jí)深度模型，支持主流硬件平臺(tái)功能算力環(huán)境算力占CPU占用RAMROM用駕駛員行為識(shí)別（DMS）/駕駛員身份驗(yàn)證（Face4500DMIPS4.6%76MB23MBID）SA8155P7000DMIPS6.7%85MB23MB智能座艙全功能ARM（高通、MTK、海思）QNX√Android√Linux√X86（NVIDIA）√項(xiàng)目描述車(chē)企客戶(hù)計(jì)劃在下一代新車(chē)型中新增DMS+FaceID功能，增強(qiáng)車(chē)內(nèi)駕駛行為感知，提升安全預(yù)警精度及交互體驗(yàn)。項(xiàng)目于2020年中下旬定點(diǎn)，目前已完成DMS+Face

ID功能開(kāi)發(fā)及驗(yàn)收，于今年量產(chǎn)交付明星案例—國(guó)內(nèi)某新能源車(chē)企量產(chǎn)項(xiàng)目功能清單應(yīng)用層預(yù)警能力駕駛行為識(shí)別DMS疲勞預(yù)警（輕度、重度）、分心檢測(cè)（輕度、重度）、視線(xiàn)追蹤、行為檢測(cè)、離崗檢測(cè)、設(shè)備遮擋檢測(cè)駕駛員身份驗(yàn)證Face

ID人臉檢索能力層中間參數(shù)疲勞表征檢測(cè)、疲勞表征持續(xù)時(shí)長(zhǎng)、各預(yù)警結(jié)果置信度判斷攝像頭遮擋檢測(cè)人臉質(zhì)量評(píng)估明星案例—國(guó)內(nèi)某新能源車(chē)企量產(chǎn)項(xiàng)目產(chǎn)品性能經(jīng)四個(gè)月研發(fā)及版本迭代，

目前已進(jìn)入研發(fā)收尾階段，

其中，F(xiàn)ace

ID

、

DMS

產(chǎn)

品

性

能

經(jīng)

實(shí)

車(chē)

自

測(cè)

已

達(dá)

預(yù)

期

，

平

均

漏

報(bào)

率15%前提下，功能識(shí)別準(zhǔn)確率保持在90%

以上項(xiàng)目挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施客戶(hù)FaceID功能的啟動(dòng)速度、識(shí)別精度、穩(wěn)定性有較高要求，最終選定集成在QNX

系統(tǒng)上

側(cè)接收需求后，在短時(shí)間內(nèi)完成方案調(diào)研、理論學(xué)習(xí)、框架設(shè)計(jì)及模型移植。目前Face

ID

功能在QNX

穩(wěn)定運(yùn)行，算法識(shí)別速度約900ms，控制誤識(shí)率的前提下保證人臉識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99%，量產(chǎn)后客戶(hù)反饋體驗(yàn)良好視覺(jué)算法針對(duì)攝像頭成像效果具有強(qiáng)依賴(lài)關(guān)系，在該項(xiàng)目中因前期未介入選型階段，導(dǎo)致硬件選型較預(yù)期具有較大偏差

側(cè)針對(duì)影響成像特性進(jìn)行多輪定向優(yōu)化，提升模型精度，結(jié)合調(diào)整模型參數(shù)及產(chǎn)品策略，盡可能減少部分硬件成像效果影響，有效把控交付質(zhì)量，通過(guò)整體驗(yàn)收短時(shí)間完成基于QNX系統(tǒng)的移植及適配硬件適配及性能優(yōu)化幀率資源占用指標(biāo)DMS：5-10fpsFace

ID：5fpsCPU占用4.3%算力占用4500RAM76MBROM23MB疲勞狀態(tài)分級(jí)駕駛員疲勞往往是階段性狀態(tài)，

由淺至深的過(guò)程中存在明顯差異，

危險(xiǎn)程度也隨之增高。為提供更加準(zhǔn)確及適時(shí)的主動(dòng)交互服務(wù)，

結(jié)合疲勞表征檢測(cè)及真實(shí)疲勞數(shù)據(jù)分析，

實(shí)現(xiàn)區(qū)分駕駛員疲勞的輕度、重度狀態(tài)等級(jí)功能詳解—駕駛員行為識(shí)別（DMS）疲勞預(yù)警駕駛員疲勞表征多樣，結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景數(shù)據(jù)的不斷挖掘，提煉出兩項(xiàng)高頻表征，即閉眼、打哈欠?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，根據(jù)一定區(qū)間內(nèi)，駕駛員閉眼時(shí)間和嘴部開(kāi)啟特征持續(xù)時(shí)間綜合判斷司機(jī)是否處于疲勞狀態(tài)，及時(shí)進(jìn)行預(yù)警反饋策略疲勞分級(jí)策略基于

大規(guī)模實(shí)際場(chǎng)景疲勞數(shù)據(jù)驗(yàn)證，通過(guò)分析真實(shí)疲勞數(shù)據(jù)，深度優(yōu)化調(diào)整策略參數(shù)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確判斷輕度疲勞：?jiǎn)拘颜Z(yǔ)音助手，提示播放音樂(lè)、開(kāi)窗通風(fēng)等重度疲勞：屏幕模擬來(lái)電、導(dǎo)航路邊停車(chē)或休息站或加油站DMS與ADAS聯(lián)動(dòng)：提升ADAS的靈敏度產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)針對(duì)不同分心狀態(tài)，

支持等級(jí)判斷，

包含輕度及重度兩種。

通過(guò)統(tǒng)計(jì)分心表征出現(xiàn)的頻率及次數(shù)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)判斷，

針對(duì)不同等級(jí)的分心狀態(tài)匹配差異化策略在L2/L3級(jí)自動(dòng)駕駛中，需實(shí)時(shí)關(guān)注駕駛員注意力情況，以此分析駕駛員當(dāng)前的接管能力。系統(tǒng)支持基于頭部姿態(tài)偏轉(zhuǎn)及視線(xiàn)追蹤綜合判斷駕駛員分心狀態(tài)分心檢測(cè)應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像處理與分析，

結(jié)合高魯棒性的分神檢測(cè)算法對(duì)駕駛員臉部側(cè)轉(zhuǎn)及仰俯視角度進(jìn)行分析，

判斷駕駛員注意力是否偏離。

當(dāng)駕駛員左顧右盼或低頭超過(guò)規(guī)定角度及持續(xù)時(shí)間后，

將進(jìn)行分心預(yù)警為覆蓋座艙內(nèi)主要分心場(chǎng)景，在頭部姿態(tài)檢測(cè)基礎(chǔ)上補(bǔ)充視線(xiàn)追蹤功能。基于深度學(xué)習(xí)及傳統(tǒng)圖像算法，通過(guò)計(jì)算頭部姿態(tài)與瞳孔位置，計(jì)算視線(xiàn)角度，支持輸出垂直及水平角度視角，結(jié)合在某角度下的注視時(shí)長(zhǎng)完成斜視檢測(cè)頭部姿態(tài)檢測(cè)視線(xiàn)追蹤檢測(cè)分心檢測(cè)分級(jí)功能詳解—駕駛員行為識(shí)別（DMS）關(guān)注駕駛位區(qū)域，連續(xù)多幀檢測(cè)無(wú)人后判斷駕駛員不在駕駛位，多與設(shè)備遮擋失效配合使用當(dāng)設(shè)備攝像頭被不透光材料持續(xù)遮擋時(shí)，因無(wú)法正常識(shí)別，將觸發(fā)設(shè)備遮擋報(bào)警?？紤]到車(chē)內(nèi)光線(xiàn)、物品遮擋等影響，易導(dǎo)致算法無(wú)法正常工作，支持上報(bào)眼部及嘴部同時(shí)失效情況駕駛員不在駕駛位報(bào)警設(shè)備遮擋失效報(bào)警通過(guò)視覺(jué)傳感器采集圖像信息，自動(dòng)識(shí)別并追蹤駕駛員臉部附近范圍有無(wú)明確特征判斷司機(jī)打電話(huà)、抽煙、喝水等不良行為接打電話(huà)、抽煙、喝水報(bào)警功能詳解—駕駛員行為識(shí)別（DMS）通過(guò)實(shí)時(shí)采集駕駛員照片與本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)，支持返回庫(kù)中與輸入人臉相似度最高的照片及對(duì)應(yīng)ID，識(shí)別速度快、精度高駕駛員身份驗(yàn)證在賬號(hào)模塊中實(shí)現(xiàn)人臉信息錄入，攝像頭將提取特征點(diǎn)生成人臉唯一標(biāo)示，并與賬號(hào)關(guān)聯(lián)。錄入過(guò)程支持判斷人臉質(zhì)量，當(dāng)出現(xiàn)人臉遮擋、人臉大小及角度不符合檢測(cè)條件時(shí)將反饋問(wèn)題，引導(dǎo)用戶(hù)正確錄入駕駛員底圖錄入基于深度學(xué)習(xí)算法，支持配合式及靜默活體檢測(cè)，其中配合式需根據(jù)語(yǔ)音引導(dǎo)用戶(hù)眨眼、張閉嘴；靜默活體檢測(cè)用戶(hù)友好性強(qiáng)，支持基于單目攝像頭自動(dòng)完成攻擊判斷及攔截活體檢測(cè)功能詳解—駕駛員身份驗(yàn)證（Face ID）功能詳解—多模態(tài)交互支持檢測(cè)后排位置系安全帶特征，針對(duì)未系安全帶情況進(jìn)行及時(shí)預(yù)警，降低安全風(fēng)險(xiǎn)，保障乘員出行安全未系安全帶檢測(cè)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，支持檢測(cè)后排座椅上遺留的雙肩背包、手機(jī)。在下電后的預(yù)留時(shí)間內(nèi)完成檢測(cè)，識(shí)別速度快，及時(shí)反饋結(jié)果物品檢測(cè)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，支持檢測(cè)后排座椅區(qū)域是否有寵物遺留，范圍包含常見(jiàn)的貓、狗，不支持分類(lèi)（即輸出貓、狗的具體分類(lèi)結(jié)果）寵物檢測(cè)功能詳解—座艙檢測(cè)方案基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)時(shí)檢測(cè)危險(xiǎn)駕駛行為，以語(yǔ)音、視覺(jué)等反饋方式及時(shí)預(yù)警。方案魯棒性強(qiáng)，適配復(fù)雜車(chē)載光線(xiàn)環(huán)境，精準(zhǔn)定位安全隱患，保障司乘出行安全。

基于DMS+ADAS聯(lián)動(dòng)技術(shù)，

有效利用車(chē)內(nèi)車(chē)外信息，

打破通信孤島，綜合多維數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)策略決策，兼顧體驗(yàn)同時(shí)提升識(shí)別算法準(zhǔn)確率駕駛安全伴隨汽車(chē)座艙從傳統(tǒng)化到智能化的發(fā)展趨勢(shì)，除關(guān)注用戶(hù)基礎(chǔ)需求外，滿(mǎn)足個(gè)性化、情感化等需求逐漸成為提升品牌競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。方案應(yīng)用視覺(jué)及語(yǔ)音AI技術(shù)拓展用戶(hù)感知維度，預(yù)測(cè)識(shí)別用戶(hù)意圖，結(jié)合場(chǎng)景策略匹配個(gè)性化服務(wù)，應(yīng)用自然的交互方式提升人車(chē)交互體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)的指令式交互到智能化主動(dòng)服務(wù)的升級(jí)交互體驗(yàn)智能座艙—應(yīng)用場(chǎng)景智能座艙Demo視頻預(yù)留Part4解決方案核心模塊智能駕駛ADAS定義參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)計(jì)劃《道路車(chē)輛先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)

術(shù)語(yǔ)及定義》先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）定義為：利用安裝在車(chē)輛上的傳感、通信、決策及執(zhí)行等裝置，監(jiān)測(cè)駕駛員、車(chē)輛及其行駛環(huán)境并通過(guò)影像、

燈光、聲音、觸覺(jué)提示/警告或控制等方式輔助駕駛員執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù)或主動(dòng)避免/減輕碰撞危害的各類(lèi)系統(tǒng)的總稱(chēng)。國(guó)標(biāo)中共列舉了21項(xiàng)信息輔助類(lèi)能力及15項(xiàng)控制輔助類(lèi)能力對(duì)應(yīng)國(guó)際汽車(chē)工程師學(xué)會(huì)（SAE）發(fā)布的6級(jí)分類(lèi)體系，輔助駕駛主要指L0-L2級(jí)，其中

智能駕駛方案聚焦L0預(yù)警類(lèi)ADAS：產(chǎn)品定義及行業(yè)定位L1L2L0無(wú)自動(dòng)化由人類(lèi)駕駛者全權(quán)駕駛汽車(chē)，在行駛過(guò)程中可以得到警告ADAS定位駕駛輔助通過(guò)環(huán)境信息對(duì)方向和加減速中的一項(xiàng)操作提供支持，其余駕駛操作由人完成部分駕駛輔助基本操作是由車(chē)輛完成，而駕駛員負(fù)責(zé)周邊監(jiān)控和隨時(shí)接管車(chē)輛智能駕駛（Info

ADAS）輔助駕駛員實(shí)現(xiàn)駕駛操作，主動(dòng)識(shí)別駕駛安全隱患，及時(shí)進(jìn)行預(yù)警前向碰撞預(yù)警FCW前車(chē)剎車(chē)預(yù)警BLW跟車(chē)過(guò)近提醒HMW行人碰撞預(yù)警PCW車(chē)道偏離預(yù)警LDW智能駕駛視覺(jué)產(chǎn)品方案項(xiàng)目描述引起交通安全事故的主要人為因素為駕駛員行駛過(guò)程中存在疲勞、左顧右盼、玩手機(jī)、未注意前車(chē)剎車(chē)、跟車(chē)過(guò)近等危險(xiǎn)行為。在網(wǎng)約車(chē)場(chǎng)景中，通過(guò)裝載桔視記錄儀應(yīng)用AI

算法檢測(cè)及干預(yù)危險(xiǎn)行為，實(shí)現(xiàn)交通安全降發(fā)生的業(yè)務(wù)目標(biāo)明星案例—

網(wǎng)約車(chē)安全管控項(xiàng)目功能清單車(chē)內(nèi)視覺(jué)能力駕駛行為識(shí)別DMS疲勞預(yù)警（輕度、重度）、分心檢測(cè)、設(shè)備遮擋失效檢測(cè)、行為檢測(cè)、座次檢測(cè)、座資檢測(cè)項(xiàng)目成果截止2020

年底，DMS+ADAS

功能已全面上線(xiàn)桔視設(shè)備，覆蓋超百萬(wàn)量級(jí)車(chē)輛，基于高精度DMS+ADAS

算法，實(shí)現(xiàn)疲勞事故降低20%，追尾事故降低18%，在保障人身安全、交通安全方面創(chuàng)造極大業(yè)務(wù)價(jià)值車(chē)外視覺(jué)能力高級(jí)駕駛輔助系A(chǔ)DAS前向碰撞預(yù)警、車(chē)道偏離預(yù)警、行人碰撞預(yù)警、車(chē)距監(jiān)測(cè)預(yù)警、前車(chē)剎車(chē)預(yù)警、低速防碰撞預(yù)警目前智能駕駛產(chǎn)品能力已上線(xiàn)內(nèi)部網(wǎng)約車(chē)場(chǎng)景，賦能100萬(wàn)臺(tái)車(chē)載設(shè)備，經(jīng)大規(guī)模實(shí)際場(chǎng)景落地驗(yàn)證，保證模型穩(wěn)定性，同時(shí)可持續(xù)優(yōu)化模型效果，提供更準(zhǔn)確地預(yù)警服務(wù)算法卓越方案