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一、引言

大多数汽车事故的主要原因是驾驶员错误。酒精，毒品，超速驾驶，激进驾驶，过度补偿，缺乏经验，反应时间慢，注意力不集中，以及忽视道路状况都是促成因素。自动驾驶汽车几乎可以完全消除这些事故。Eno研究发现，如果所有汽车中有10％是自驾车，那么每年将有多达211,000起事故被阻止。将保留约1,100人的生命，汽车事故的经济成本将减少200多亿美元。

近年来随着需求的不断推动，自动驾驶汽车领域取得很多技术突破，同时吸引更多投资以及科技力量的投入其中，使其成为一个朝气蓬勃的新兴技术领域。

自动驾驶是通过自动驾驶系统，部分或完全的代替驾驶员，安全地驾驶汽车。

随着人工智能和机器学习在计算机视觉、自然语言处理以及智能决策诸多领域获得重大突破，学术和工业界也逐步开始在无人车系统的各个模块中进行基于人工智能和机器学习的探索，目前已获得重大突破。而自动驾驶系统作为代替人类驾驶的解决方案，其设计思路和解决方法背后都蕴含了很多对人类驾驶习惯和行为的理解。现在，自动驾驶已经成为人工智能最具前景的应用之一。

二、自动驾驶发展历史脉络

【国外无人驾驶发展历程】

1984——DARPA与陆军合作，发起ALV计划

1986——NavLabl 全球第一辆由计算机驾驶的汽车

1998——ARGO 试验车进行长距离道路试验

2004-2007——3届DARPA无人驾驶挑战赛

2009——谷歌宣布开始研发无人驾驶技术

2013——奥迪，福特，沃尔沃，日产，宝马等传统汽车纷纷布局无人驾驶汽车

2015——特斯拉推出半自动驾驶系统

2016——Uber无人驾驶汽车在Uber先进技术中心正式上路测试，通用汽车进入无人驾驶领域

【中国无人驾驶发展历程】

1992——国防科技大学成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车

2011——中国一汽集团与国防科大共同研制红旗HQ3无人驾驶汽车完成了286KM的高速全程无人驾驶试验

2012——“军交猛狮iii号”以无人驾驶状态行驶114KM

2015——宇通大型客车在完全开放道路环境下完成自动驾驶试验，百度无人驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶侧跑

2017——百度展示了与博世合作开发的高速公路辅组功能增强版演示车

2018——百度与厦门金龙合作生产的全球首款Level 4级量产自驾巴士“阿波龙”量产下线

三、人工智能AI行为分析在自动驾驶汽车的应用

现阶段，我国有关机构依据“驾驶职责”将自动驾驶分为如下六个等级，即非自动、驾驶员辅助、部分自动、有条件自动、高度自动、全自动，每个等级的判断依据不尽相同，但是对于在进行较高等级判定时，需使其满足前一等级的相关内容。 随着自动驾驶等级的不断提升，人为驾驶过程将逐渐被替代，换言之，在未来几十年的驾驶过程中，传感器将替代人眼，来进行周围环境的识别，中控单元将替代大脑，来进行驾驶的决策、协调，从而通过多个电控系统来达到对车辆运动控制的目的。但不可否认的是，自动驾驶技术在应用过程中，仍会受到人为、环境、车辆自身等因素的影响，使自动驾驶技术的发展面临着前所未有的安全挑战。自动驾驶汽车车内没有司机及乘务人员的监督，如何将危害自动驾驶汽车安全事故进行有效管控，做到事前干预，主动预警，快速查询事件，提高应急事件联动处理能力，微视图灵提出了行之有效的一套整体解决方案。

【系统概念】

AI行为分析预警系统，基于AI神经网络深度学习的人体骨骼行为分析算法，赋予监控系统智能行为分析的能力，从而能准确识别场景的特殊事件，实时高效响应突发情况。将利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的行为动作，并通过后台预警、弹窗、智能语音提示，从而达到主动预防和提前预判的目的。

AI 行为分析技术，通过监控摄像机拍摄回来的画面分析场景下的异常行为，然后主动预警。能通过系统准确识别自动驾驶车内发生打架斗殴、不慎跌倒、聚众围观、高空攀爬/危险攀高、紧急求救、烟火报警等异常行为，还可以进行客流人数统计分析。做到主动预警给相关安检安保人员、安全主任、分管领导等，及时发现问题，有效解决安全问题。