车联网AI视频解决方案-深圳市索迪迈科技有限公司

在1000亿的商用车市场上,智能车辆监控如何才能“建立起来”?

近年来,交通安全事故频发,包括客货汽车、危险化学品运输车辆、商用车、公共交通工具等。发生重大事故。追溯原因与司机安全防范意识薄弱密切相关。

今年3月,深圳广深高速公路发生油罐车火灾事故。事后交管部门对油罐车进行车载监控调查时,发现司机总是有不正常的驾驶行为,比如经常玩手机、语音听留言、接留言、吃瓜子、抽烟等。结果未能及时发现前方行驶缓慢的车辆,避免了不及时的事故。

司机开车打电话有说有笑的

油罐运输车爆炸起火

今年7月7日,公交车在贵州省安顺市坠入湖中,引起全国关注。司机先是开得很慢,然后一脚踩油门,把满载乘客的车辆开到对面车道,然后立即冲下湖,造成车上多人伤亡。经调查,发现事故是由驾驶员的主观行为造成的。

贵州省安顺市坠入湖中

这两起事故发生后,交通运输部、公安部等部门先后出台了完善公共交通安全体系、综合应用新技术和传统技术、预警和防范安全风险、大力推进车辆安全和运营监管领域车辆视频监控产品开发等一系列政策。

事实上,这些措施早在这两起事故之前就出台了。那么,问题来了。车辆视频监控产品诞生至今已有20多年。其技术水平和方案发展到什么程度?作为事前预防,有可能进行回顾后开发吗?

01 5G和AI支持从“单一视频录制”到“功能集成”的车载监控

车辆视频监控作为视频监控行业的一个子行业,是视频监控在交通领域的一个重要应用,将地面固定场所的视频监控功能应用到移动车辆上。

与商业、工业、社区、家居、安全城市等固定场所的视频监控相比,车载视频监控需要在复杂的车辆工作环境(如车辆高速运动、持续振动冲击、高低温、供电不良、人为损坏、防水防火等)下保持良好的图像处理和智能分析性能。),对产品的技术要求更高。

车载视频监控主要服务于车载移动场景中的各类商用车,包括公交车、出租车、公交车、旅游包车、危险化学品运输车辆、清渣车、环卫车、校车、警车、货运车等。

市场需求的变化促进了技术的发展。车辆监控已经从基本的视频记录功能发展到集成GPS/BD定位,集成3G/4G传输,现在集成AI人工智能功能,可以对驾驶行为进行分析和预警。

车辆监控,从模拟到数字到高清网络,包括网络技术和图像处理技术。

索迪迈科技车辆监控解决方案

在车载监控视频的目标图像采集中,需要采用自适应白平衡技术、快速自动曝光技术和敏感区域编码技术来增强和提高图像的适应性。

此外,从传统视频监控到智能视频监控,人工智能技术发挥了其独特的作用。

通过人工智能对海量视频的研究和分析,视频监控系统从“被动防御”转变为“主动防范”,主动发现并实时预警安全风险。

索迪迈科技车辆监控解决方案

索迪迈科技的解决方案通过设备部署结合系统预警采取主动预防,可以提供驾驶员状态监控、安全驾驶辅助、盲点检测等多种智能视频监控功能。,可以识别和干预高危道路状况和驾驶行为,尽可能消除疲劳驾驶等道路安全隐患,大大降低交通事故发生率。

报警信息和报警证据将实时报告,以便报警可以基于证据。通过平台数据分析,促进实际管理行动,有效预防公共交通安全事故。

目前Reichman的产品模块属于车辆监控领域,主要包括音视频监控视频、北斗GPS定位、3/4G音视频传输、报警输入输出、视频客流统计功能、主动安全辅助驾驶功能。

索迪迈车网AI视频解决方案

其中,主动安全部分包括ADAS功能模块——车道偏离报警、前方车辆碰撞报警、行人和非机动车识别报警;DSM功能模块——驾驶员疲劳驾驶预警(打哈欠闭眼)、呼叫报警、吸烟报警、驾驶员分心报警等。;BSD功能模块——车辆左右盲点视频分析预警。

通过远程实时预览监控,及时上传异常报警(由手动或异常车速触发),利用AI技术分析车辆行驶状态(异常车道偏离、前方车辆碰撞)和驾驶员驾驶行为状态(驾驶时吸烟、打电话、疲劳嗜睡、注意力分散、注意力不集中),并及时进行音频提醒和预警,将报警数据传输到后台,提前预防事故发生。

视频分析技术还可以用于判断车辆盲区是否有行人或非机动车,并及时提醒驾驶员,防止盲区发生事故。

因此,目前的车辆监控视频技术或解决方案不仅可以记录车内外的音频和视频,查询车辆位置,将数据传输到监控中心后台并给出预警,还可以对危险驾驶行为给出预警,避免事故发生。

此外,即使发生事故,视频数据也不会损坏。比如索迪迈科技的车载设备,从整机和存储的结构设计来看,具有一定的抗振、隔热、阻燃能力。

而且对于火灾或溺水等极端环境,索迪迈科技也有灾难恢复存储盒相关产品,保证数据安全。

据了解,容灾存储盒是类似飞机黑匣子的产品,可以同步备份主机在工作状态下记录的视频数据。它具有耐高温(1100℃,20min)和耐水(100M水浸)等特点。它可以在燃烧和溺水等紧急情况下尽可能完整地保存车辆视频数据。

▲索迪迈车联网AI视频解决方案二次监控
Reichmann目前的产品可以记录并发回车内的视频。监控中心可以实时预览和监控驾驶员的情况和汽车的情况,并在车辆运行异常时,如异常车道偏离时给出预警,及时提醒并向后台传输数据。后台可以在车辆和司机出现异常时及时遥控车辆断油断电,全程保存视频和数据。

对于文章开头的两起事故,如果车内安装了智能视频监控,发生事故的概率会小很多。同时会有后续事故追溯的技术支持。

但实际情况是,目前大部分两客一险的商用车都没有配备智能视频监控,只配备了具有普通录像功能的监控设备。智能视频监控的应用仍然面临许多挑战。

02市场需求旺盛,但为什么难以推广?

随着公共交通客货运输的蓬勃发展,运输市场上的车辆数量逐年增加,但相应的交通安全管理却跟不上形势的发展,交通事故频发,尤其是驾驶员超速、疲劳驾驶、两客一危等违法驾驶行为是交通事故频发的主要原因。

为此,商用车辆运营过程中的安全管理受到公众的密切关注和监管部门的高度重视,监管部门和运营企业对提高运营安全和管理效率的需求日益增加。

车载监控系统作为辅助商用车安全监管的有效手段,具有广阔的市场前景,迎来了稳定的增长期。

目前商用车辆车载视频监控的全球市场规模只有120亿元左右。按全球3亿辆商用车计算,自行车产品均价4000元,更换周期7-10年,商用车车载视频监控稳定自然更换全球市场规模达到1200-1700亿元左右,行业远未达到天花板。

与国内数量庞大的商用车相比,目前的车辆监控乃至智能车辆监控市场仍有巨大的市场空间。

但目前智能车辆监控的普及程度还略显不足,大部分商用车都采用普通视频监控。

有几个主要原因:

1.被动接受:部分企业认为,在车辆监控市场中,在自上而下的政策驱动下,大部分运营商和司机都是被动接受的,容易对更智能的视频监控技术产生负面阻力,导致“监管”而非“控制”的问题。

二、实际效果不尽如人意:目前的车载监控只要求安装监管设备,并不太注重设备安装后的实际运营效果,这种向上的服务模式在原运营企业的一线管理中并未实施。

第三,运营管理成本高:这些智能视频监控设备大多价格昂贵,对于企业的运营管理成本来说是一笔不小的开支。因此,即使有政策的推动,企业也会采用普通的视频监控设备来控制成本。

这也导致一些运营企业和司机的概念中对车载监控的理解,更多的是为了监控他们的驾驶行为,而不是帮助他们实现更安全驾驶控制的工具。

四.相关技术认知不足:即使运营企业配备了智能车载设备,也受到“车载监控+AI”产品安装使用要求多、相关人员专业认知不足的限制。在实际应用中,运营企业没有专业人才和后端平台支持,很难充分发挥前端数据对司机驾驶行为的帮助。

也就是说,在自上而下的驾驶模式下,车载监控设备的部署不仅增加了运营企业的运营成本,也有助于运营车辆的驾驶安全,没有达到其安装的初衷。

03新技术反复推广,“监控”改为“服务”

随着5G网络等新一代无线通信技术的发展,网络带宽会更宽,网络覆盖会更全,单位流量会更低,这将进一步推动车辆监控产品与新一代无线网络的融合发展。

随着大数据云计算的快速发展,相关技术的应用将有效提高企业运营效率,降低企业运营成本,提高安全监管部门的监管效率。

例如,目前的商用车辆联网可以在保证公交车安全的前提下,提供车辆运行的基础数据和实时动态远程视频监控,可以完整再现事件过程,智能分析行驶数据,实现有针对性的高效管理。

目前AI技术在车辆领域的应用主要包括智能图像分析技术和人工智能深度学习技术。随着AI技术的不断进步,视频监控系统的功能主要从事事后追踪,转变为预警和事件分析,从而主动实时发现风险。

车载监控领域已经从管理人发展到“人车合一”的管理模式。例如,驾驶安全预警系统可以分别为车辆和人提供安全警告;车载视频监控应用平台,其基础数据可以实现对车队、车辆、线路、车站等信息的管理;

此外,借助AI使能的监控设备,驾驶员疲劳驾驶已经成为循证。在新一代驾驶预警系统中,摄像头的图像传感器可以采集大量人脸的疲劳状态数据特征,并进行提取和分析,通过先进的疲劳状态算法进行准确判断后,给出语音和灯光提示,对驾驶员进行警告,纠正错误的驾驶行为。

商用车安全是一个复杂的系统问题,没有“智能设备+智能风险控制平台+风险控制服务”的闭环管控服务,再好的设备也无法真正发挥作用。

大数据时代,智能监管设备的安装不仅要满足安装要求,还要真正了解智能设备给行车安全带来的服务提升。行业需要改变认知,做好服务器而不是显示器。

同时,企业应充分认识到安全管理是一个复杂的系统问题。设备只是数据采集工具,更多的需要结合软硬件,辅以强大的后台服务,构建线上线下安全管理服务闭环,帮助简化车辆管理,真正遏制风险。

最后,辅以必要的政府安全监管、引导和推动,形成积极的安全管理改进循环,不断提高企业的安全管理能力和技术应用能力,从而减少悲剧的发生。

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总的来说,在技术迭代的洪流下,今天的车辆监控已经脱离了早期的老式风格,融合了多种新技术,走向了智能化阶段。

加上优惠政策,市场需求爆发,成为车辆监控从碎片化需求转向大规模部署的关键推力,为车辆监控系统的标准化建设指明了方向,有望打开更多细分的应用市场。

根据现有的产业发展模式和市场结构,车辆监控细分市场有望成为自己的细分市场,并迎来可持续的产业增长期。

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