智能交通龍頭企業如何布局“交通+AI”
DSM司機狀態監控系統
司機狀態監控系統（DriverStatusMonitor）：利用DSM攝像頭獲取的圖像，對駕駛員的駕駛行為及生理狀態進行檢測，當駕駛員發生疲勞、分心、打電話、抽煙等危險情況時在響應時間內報警以避免事故發生。DSM系統主要分為疲勞駕駛檢測和分心駕駛檢測這兩大功能，有效規范駕駛員的駕駛行為、大大降低交通事故發生的幾率。
1．疲勞駕駛檢測：
通過分析駕駛員的生理疲勞特征（如打哈欠、閉眼等），發出駕駛疲勞預警。高精準度的算法甚至能做到不受時間段、光照情況、是否戴墨鏡等外界條件影響，仍然對駕駛員的疲勞狀態進行實時監控。
2．分心駕駛檢測：
通過視覺跟蹤、目標檢測、動作識別等技術，DSM系統能主動識別以下幾種駕駛過程中最常見的分心行為：駕駛員視線離開路面、在車輛行駛過程中抽煙、吃東西、打電話等。及時報警，有效預防交通事故的發生。
BSD盲區檢測技術
近些年來，大型商用車車輛由于盲區死角導致惡性交通事故頻發的事例層出不窮，已經對我國路面公共交通造成了極大地安全隱患。BSD盲區檢測系統（BlindSpotDetection）通過監視駕駛者盲區，利用深度學習目標檢測算法、跟蹤算法，準確識別車輛行駛過程中與行人、自行車、電瓶車等目標物有碰撞風險的行為，對司機和行人分別送出報警語音信號，減少因為盲區死角碾軋而釀成的慘劇。
（盲區示意圖）
該BSD照明檢測技術不僅在光照環境良好的時段可以發揮作用，在光線較差的傍晚、深夜也表現優秀。BSD作為一套已經十分成熟的解決方案，目前已經在全國各地進入裝車階段，精準的事故預測報警，減少了因盲區引起的各類交通事故，提升社會公共安全環境，引來了各地媒體的密切關注。
（效果圖像）
人臉識別技術
人臉識別技術已經被廣泛運用在各個領域，包括車載監控行業。該行業的人臉識別應用存在姿態變化大、亮度變化劇烈、人臉尺度差距大、部分遮擋嚴重以及表情變化豐富等挑戰，而人臉識別技可充分應對上述具有高難度挑戰的實用場景。
人臉檢測技術在多尺度、多姿態、部分遮擋、表情變化等實際應用場景下表現穩定出色；人臉關鍵點檢測技術則可實現毫秒級別的眼、口、鼻、耳等68個人臉關鍵點定位，該技術可適應大角度側臉、大表情變化、遮擋、模糊、亮度變化等各種車載環境，提供可能條件內最高精度的檢測結果。
同時動態人臉識別技術通過在底庫先用證件照進行注冊，并填寫駕駛員身份信息，然后在終端智能扣取人臉，自動篩選最佳圖片，并與底庫注冊的照片進行本地人臉識別，智能判別當班駕駛員身份，無需上傳后臺，在節約流量的基礎上，仍可對司機合法性進行精準檢測。
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