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台北的一项研究表明，高达 82% 的事故是由驾驶员的疏忽大意造成的，这促使台北市为其公共巴士系统启动了一项智能交通计划。车载计算机可以实时处理边缘视频数据，就像给了巴士驾驶员第二双眼睛一样，帮助他们避免发生事故。

但是，在任何车队应用（包括运输、急救车辆和卡车）中都实现这一目标可不像将工业 PC 安装在巴士上那样简单。硬件必须坚固而可靠，能够承受振动、高温、潮湿和灰尘的环境，同时要提供高计算性能。软件和算法也需要保持灵活性并且可定制。

台北的运输公司联系了研华科技，该公司已经开发出一种模块化的车载平台，可以适应各种场景应用。例如，城市巴士司机面对的环境与驾驶长途重型货运卡车或急救车辆的司机所面对的环境大不相同。

因此，系统集成商 (SI) 在评估针对不同运输类型的解决方案时，会考虑从所需的计算能力到区域范围内使用的蜂窝通信类型等各种因素。

而各种车载计算机解决方案往往有很多共同点，这使得模块化的方法成为了简化开发和降低成本的理想方式。研华科技在其 TREK-676 人工智能安全驾驶解决方案和相关组件中运用了这一理念（图 1）。

通过模块化设计定制可扩展的车队管理系统

研华科技的产品经理 Mark Chen 针对该解决方案的灵活性如何增强定制性进行了说明：“模块化设计使系统集成商可以选择所需的计算能力，同时让客户将来可以根据需要扩展解决方案和进行其他修改。”

TREK-676 的灵活性使基于英特尔^® 酷睿^™ 或英特尔凌动^® 处理器的边缘计算得以在 CPU 或英特尔^® Movidius^™ VPU 上进行。该平台还可以适应区域性 LTE 频段要求以及不同的 IP 摄像机或可选的高清 CCTV 摄像机。后者对于处理边缘视频数据至关重要，尤其是在使用人工智能 (AI) 进行对象识别以及其他类型的可提高安全性的检测时。

该配置还可以降低成本，因为该平台可以针对特定应用场景下的客户系统进行量身定制。例如，可以通过模块化 I/O 扩展部署 5G、专用短程通信 (DSRC) 和车联网 (V2X) 通信，从而帮助延长平台的使用寿命，进一步降低总体拥有成本。

除了 TREK-676 之外，研华科技还研制出各种可以提供附加功能的组件。这扩展了其模块化的方法，使系统集成商可以自由地帮助其客户部署可靠耐用的移动计算机视觉解决方案。如果车辆在极端温度和潮湿环境下行驶，这些特性对于保障连续运行是必不可少的。

运动场景中的人工智能技术

系统集成商可以使用英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件等通用工具，自定义旨在检测驾驶员行为和物体（例如，道路标志）、其他车辆和行人的算法。

除了计算机视觉摄像头之外，通过 PoE 端口连接的 LiDAR（光探测和测距）也可以捕获数据。LiDAR 使用激光脉冲来测量物体（甚至是运动物体）之间的距离。收集的数据可用于将实时发生的事件与机器学习模型中的数据进行比较。LiDAR 与摄像头配合使用，可以提高人类驾驶车辆和自动驾驶车辆的安全性。

路上平台

台北市公共运输处于 2018 年开始使用研华科技的车载平台来实时改善公共安全。除了检测和警告违法行为（例如，越线或违禁转弯）外，它还可以感测驾驶员的分心驾驶行为。这些行为包括拿手机和使用手机、吃东西、喝饮料以及疲劳驾驶，如视频 1 所示。

该平台还可以检测突然刹车的情况，这种情况可能表明驾驶员频繁出现事故隐患。借助强大的 NVR 技术（包括车牌识别），它可以自动向停在巴士区域的车辆的驾驶员开罚单。

除了提高驾驶员的安全性之外，台北的巴士运营商还可以使用该系统的车载计算机来收集和传输有关动力管理和诊断的数据。虽然可能已经收集了很多此类信息，但它们通常孤立地存在于不同的系统中。该平台使所有这些数据都可以在单个窗格中进行分析。

部署研华科技解决方案的系统集成商可以帮助其客户构建智能城市交通系统，以全面管理其车队、驾驶员甚至路况。例如，通过收集足够多的数据，可以确定哪些十字路口最具危险性，从而帮助巴士运营商将重点从事故后的反省转移到事故预防上来。

“我们的系统提供实时指导来纠正驾驶行为，降低交通事故的风险”，Chen 这样表示。“而且不只是公共交通领域，研华科技的这一技术还可以应用于重型车辆车队、紧急服务、急救车辆等等。”