基于边缘AI终端的车辆分析场景研究及应用

基于边缘AI终端的车辆分析场景研究及应用

郭悦

国家知识产权局专利局专利审查协作天津中心

摘  要：本文探讨了基于边缘AI终端的车辆分析场景，着重分析了其在车辆数据采集与预处理、车辆识别与分类、行为分析与驾驶行为评估、车辆流量监测与交通优化以及安全事故预警与避免等方面的研究与应用。结果表明，边缘AI终端在车辆分析中能够实现实时感知、精准识别、智能评估和实时优化等任务，为交通管理、智能交通系统和车辆安全等领域带来创新解决方案。

关键词：边缘AI终端；车辆分析；智慧场景

一、引言

为解决随着城市化进程的加速和交通流量的增加，传统的交通管理方法逐渐暴露出效率低下、成本高昂等问题，提出基于边缘AI终端技术，在车辆分析相关场景中实现实时的数据处理与决策，为交通管理部门提供更精准的信息，促进交通流畅与安全。此外，在智能驾驶和车辆安全领域，边缘AI终端也能够为车辆提供更智能化的决策支持[1]，提高驾驶安全性。

所以，本文旨在探讨基于边缘AI终端的车辆分析场景，深入研究该技术在交通管理、智能驾驶以及交通安全等领域的应用，为智能交通系统和汽车工业等领域提供创新解决方案，从而促进智能交通领域的进一步发展，提高交通效率和安全水平。

二、边缘人工智能终端与车辆分析

2.1 边缘计算与边缘人工智能的概念

边缘计算是一种分布式计算模式，它将计算任务从传统的云端服务器转移到距离数据产生源头更近的边缘设备上进行处理。这样的处理方法能够降低数据传输延迟、减轻网络负载，同时提供更快速的实时响应。

而边缘人工智能则是在边缘设备的基础上应用人工智能算法和模型，使这些设备能够实现智能决策和分析，无需频繁地将数据发送到云端进行处理。

2.2 边缘AI终端在车辆分析中的作用

首先，边缘AI终端能够在车辆周围的感知设备上实时采集和处理数据，包括图像、视频、声音等，从而实现实时的车辆环境感知。这种实时感知有助于实现智能驾驶决策、驾驶行为分析以及交通流量监测等任务。

其次，边缘AI终端能够实现车辆识别、分类和跟踪。通过在边缘设备上运行深度学习模型，边缘AI终端能够识别不同类型的车辆，如汽车、卡车、摩托车等，进一步细化车辆分析结果[2-3]。同时，它还可以实时跟踪车辆的运动状态，为交通管理和驾驶行为分析提供准确的数据支持。

此外，边缘AI终端还在交通优化方面发挥着重要作用。通过分析边缘设备采集的交通数据，如路况、拥堵情况等，边缘AI终端可以帮助交通管理部门优化信号灯配时、调整交通流量分配，从而实现更加智能化的交通流畅。这对于缓解城市交通压力、减少拥堵具有重要意义。

三、车辆数据采集与预处理

（1）传感器技术在车辆数据采集中的作用

传感器技术在车辆数据采集中发挥着关键作用，它们能够收集车辆周围的环境信息，为车辆分析提供必要的数据支持。在车辆分析中常用的传感器包括摄像头、雷达、LiDAR、GPS等。摄像头能够捕捉道路上的图像和视频，用于车辆识别、行为分析以及交通流量监测。雷达和LiDAR则能够测量车辆周围的距离和速度，为车辆跟踪和环境感知提供数据。而GPS则用于定位车辆的精确位置信息。

（2）数据预处理的必要性与方法

原始传感器数据可能包含噪声、缺失值以及其他异常情况，因此在进行车辆分析之前，需要进行数据预处理。数据预处理的目标是清洗和规范化数据，以确保后续分析的准确性和可靠性，数据预处理步骤如图1所示。

图1 数据预处理步骤

（3）实时性要求对数据处理的影响

车辆分析通常需要实时性的支持，因此数据处理过程也需要满足实时性的要求。边缘AI终端在这方面具有优势，能够在设备本地进行快速的数据处理和分析，减少数据传输延迟。为了满足实时性要求，可以采取以下策略：

1）优化算法：选择高效的算法和模型，以保证在有限的计算资源下实现快速的数据处理。

2）并行处理：利用多核处理器和并行计算技术，同时处理多个数据流，提高处理速度。

3）数据压缩：在传输过程中对数据进行压缩，减少数据传输的时间和成本。

综上所述，车辆数据采集与预处理是车辆分析的重要环节。传感器技术在数据采集中发挥关键作用，数据预处理则能够保证数据的质量和一致性。同时，边缘AI终端能够满足实时性要求，为车辆分析提供高效的数据处理支持。

四、车辆分析场景研究

4.1 车辆识别与分类

车辆识别与分类是车辆分析中的核心任务之一。通过边缘AI终端，结合图像处理和深度学习技术，可以实现对不同类型的车辆进行自动识别与分类，如轿车、货车、公交车等。这不仅有助于交通管理部门更准确地了解道路上的车辆组成，也为智能交通系统提供了数据支持，用于优化路线规划和交通流量分配。

4.2 行为分析与驾驶行为评估

边缘AI终端通过对车辆周围的行为进行实时分析，为驾驶行为评估提供了强大的支持。利用摄像头等传感器采集的数据，边缘AI终端可以准确地监测车辆的各种行为，如车速、变道行为、停车等。

就在驾驶行为评估方面，边缘AI终端能够对驾驶员的驾驶习惯和行为进行分析。例如，它可以检测驾驶员是否频繁变道、急刹车或超速行驶。通过对这些行为的分析，边缘

AI终端能够评估驾驶员的安全驾驶程度，为交通管理部门提供及时的驾驶行为数据，以便采取必要的干预措施。

此外，边缘AI终端还能够及时识别驾驶员的潜在危险行为，如疲劳驾驶、分神驾驶等。通过分析驾驶员的眼神、脸部表情等特征，边缘AI终端可以发现驾驶员的注意力下降或疲劳状态，及时提醒驾驶员休息或采取必要的安全措施，从而有效预防交通事故的发生。

4.3 车辆流量监测与交通优化

边缘AI终端在车辆流量监测和交通优化中发挥着关键作用。通过对传感器数据的实时处理，可以实现对路口、高速公路等交通瓶颈区域的车辆流量监测。这为交通管理部门提供了实时的数据支持，使他们能够根据实际交通情况进行信号灯配时的优化，从而提高交通效率，减少拥堵。

4.4 安全事故预警与避免

边缘AI终端可以实时监测道路上的交通情况，包括车辆的速度、间距、刹车情况等。基于这些数据，可以实现安全事故的预警与避免。例如，当车辆之间的距离过近或存在急刹车情况时，边缘AI终端可以及时发出警报，提醒驾驶员注意安全。此外，边缘AI终端还可以为智能驾驶提供数据支持，实现自动避免事故的功能。

五、边缘AI终端的挑战

（1）隐私与数据安全问题

边缘AI终端在车辆分析中需要处理大量的车辆数据，涉及用户隐私和数据安全问题。确保车辆数据的隐私和安全是一个重要挑战。研究人员和技术开发者需要采取隐私保护措施，如数据加密、数据匿名化等，以确保车主和驾驶员的隐私不受侵犯。

（2）边缘AI在自动驾驶等领域的潜在应用

边缘AI在自动驾驶领域有着巨大的潜力。自动驾驶车辆需要实时感知、决策和控制，边缘AI终端能够在车辆本地进行实时的数据处理和分析，为自动驾驶系统提供支持。然而，自动驾驶领域的挑战也较大，包括环境复杂性、安全性等问题，需要在技术和法规方面取得突破，以实现边缘AI在自动驾驶领域的成功应用。

六、结论

边缘AI终端在车辆分析场景中的研究与应用为智能交通领域带来了巨大的机遇和挑战。本文从边缘计算与边缘人工智能的概念入手，深入探讨了边缘AI终端在车辆数据采集与预处理、车辆识别与分类、行为分析与驾驶行为评估、车辆流量监测与交通优化以及安全事故预警与避免等多个场景的研究与应用。这些领域的发展为交通管理、智能交通系统和交通安全提供了新的思路和方法。

然而，边缘AI终端的应用也面临着隐私与数据安全等挑战。在未来，需要通过研究轻量级模型、数据隐私保护技术等，逐步克服这些问题，实现更高效、更安全的边缘AI终端应用，为智能交通系统、城市交通管理和车辆安全等领域带来更多的机遇和变革。

参考文献

[1]李甘来.基于AI中台+边缘设备的跨平台云边协同应用解决方案[J].自动化博览,2023,40(02):72-75.

[2]杨经纬,陈虹玉,张福鼎.复杂场景下车辆跟踪系统研究[J].电子产品世界,2023,30(07):33-36.

[3]张新锋,王万宝,柳欢等.高速动态交通场景下自动驾驶车辆换道意图识别模型研究[J].汽车技术,2023(04):8-15.DOI:10.19620/j.cnki.1000-3703.20220780.