1技术背景为解决右侧盲区的预警问题，业界认为对大型车辆部署盲区预警装置是最有效的解决方式。大型车辆经常在复杂环境、夜间环境中行驶，对盲区风险识别预警的实时性和准确性要求较高。目前的主流方案中，基于视频传感器的方案，覆盖范围小，需要驾驶员分心观察监视屏，车辆一般缺少自动报警能力；基于超声波雷达的方案，误报率大、时延大，无法识别速度，易受天气情况干扰；基于微波雷达的方案，系统准确性较差，误报干扰率较高，存在误将隧道墙壁认为是车辆的可能。大型车辆预警系统的多数传感器均为独立工作，受技术成熟度、安全性能、成本控制等因素限制，导致预警能力不足。无人驾驶中的多传感器融合、机器视觉、深度学习等领先技术极少实际应用于大型车辆盲区预警场景[1-2]。2整体架构设计大型车辆盲区双向预警系统以红外视频传感器为主，以超声波、微波等为辅实现感知，全方位检测盲区信息并传输至分析模块。基于多传感器数据融合、机器视觉、深度学习等技术，实时、精准识别盲区内障碍物及轨迹，根据可智能升级的预设规则判断预警事件。通过激光投影器、扬声器、声光报警器、视频显示器等多方式、多级别双向预警，实时警示车外行人车辆与车内驾驶员。大型车辆盲区双向预警系统架构如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.03.037.F001图1大型车辆盲区双向预警系统架构3具体方案3.1前端感知模块（1）红外视频传感器。基于主动红外摄像技术，向外辐射红外光，接收经物体反射的红外光，实现低照度条件下的视频监控。红外视频传感器技术成熟，响应快速，抗干扰性强，成像清晰，满足不同光线下的大型车辆盲区监测需求。（2）超声波传感器。超声波雷达探测角度大，水平检测角度可达70°，垂直检测角度可达30°。探测距离较近，可选用58 kHz超声波雷达应用于大型车辆盲区监测，实现5 m的探测距离[3]。（3）微波传感器。微波雷达拥有较强的环境适应能力，可以穿透雨、雪、雾霾、尘土等环境完成测速测距，可以选用24 GHz微波雷达用于大型车辆侧方探测，作为红外视频传感器的补充。（4）转弯感知模块。转弯感知模块连接至大型车辆右转向灯电路，可以接收车辆的右转向信号。（5）驾驶状态视频传感器。作为选配模块，可集成在双向预警模块的视频显示器中，固定在驾驶室前端中部，实时采集驾驶员的行为与面部信息。针对不同车长、车高、车型的大型车辆，可以细分安装方案，选配不同类型、数量的传感器，选择安装不同高度、角度，满足检测性能需求。3.2前端分析模块前端分析模块通过融合分析多种传感器数据，采用压缩跟踪算法识别物体，获得物体的运动轨迹，监测大型车辆潜在险情。根据相对车速、实时车距等数据推算障碍物的预判轨迹，通过车辆碰撞预测算法，判断预判轨迹是否处于盲区内轮差危险区范围，判定障碍物危险等级，为分级预警提供数据基础。针对车距较近但轨迹判定风险较低的情况，降低报警等级，减少驾驶干扰。与现有预警系统相比，前端分析模块能够大幅提升预警精细度。根据实时性的要求，模块选用边缘计算盒子为计算载体，相较于单片机运算能力更强，利用AI芯片的强大功能和新算法，实现边缘人工智能检测以及事件实时记录。系统处理流程设计、视频检测以及数据传输算法的同时考虑实时操作和高可靠性。3.3云端管控平台后端建设开放共享的数据分析和管理平台，构建端云协同的边缘计算服务模式，优化前端算法，提升识别准确率与及时性。云端平台实施服务开放共享策略，可与车辆管理所平台、交管中心平台、大型车辆企业平台等平台无缝对接，开放数据和业务引擎能力，提供多种分析、管控和灵活定制的安全服务功能，包括突发事故紧急报警联动、渣土车运输作业监管、驾驶风险行为干预与管理等，形成价值链的深度链接，构建“关爱共享安全新生态”。（1）大型车辆行驶记录信息库。记录原始事件日志数据、处理过的数据和视频帧数据等内容，对不同类型的数据执行分类存储。预期数据项目表如表1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.03.037.T001表1预期数据项目表数据库类型数据来源数据格式录像储存数据库前端分析模块视频图像图片帧车辆状态数据库前端分析模块车辆ID、时间戳、GPS定位、驾驶员ID、速度、加速度等文本文件行驶信息数据库前端分析模块行程ID、路线、方向等文本文件事件日志数据库前端分析模块事件ID、车辆ID、时间戳、GPS定位、事件类型等文本文件交通事故数据库前端分析模块车辆ID、时间戳、GPS定位、驾驶员ID、事故类型等文本文件驾驶员和车辆ID库车辆运营企业平台前端分析模块驾驶员ID、车辆ID、驾驶风险行为等CSV文件、文本文件（2）后端分析模块。为便于评估、升级前端感知模块和分析模块以及开发后端分析模块，系统性能测量主要集中在误判漏判的统计分析和事件热点映射，负责记录与事件相关的信息，包括时间戳、车辆位置信息、车辆状态、路径信息、视频帧等，并支持误报和漏报分析。（3）联动报警模块。当平台分析识别到车辆交通事故、严重超速、渣土车违章作业等紧急情况，会上传数据至交管中心平台，及时触发联动报警，提供事发地点GPS数据与红外视频传感器监控图像，为指挥派遣交警与救护车辆提供依据，减少出警与抢救时间。（4）渣土车监管模块。模块能够通过前端红外视频传感器，实时监管运输作业，严防无证运输、偷倒渣土、扬尘撒漏等行为，违规车辆一经发现，将生成案件流转至各级管理平台，进行自动派单，解决城市管理痛点。（5）驾驶风险干预与管理模块。模块采用人工智能的机器视觉技术，采集驾驶员面部信息，提取出风险行为，如注意力不集中、行驶中打电话、酒驾等，及时反馈至前端预警模块，警示驾驶员，防止司机疲劳驾驶，强化安全管理，避免事故发生。3.4双向预警模块全方位分析大型车辆交通事故原因后发现，除大型车辆本身机械结构导致的盲区以及内轮差隐患外，事故与车内驾驶员、车外行人和车辆行为特征有关。从用户认知度着手，系统结合多种声光警示设备，从驾驶员与障碍物两个角度提升警示效果，提出多感官双向预警模块。通过压缩跟踪算法实现动态轨迹监测，结合预判结果实现分级预警。双向预警模块采用常见的鸣笛、声光告警、视频显示方式，并创新应用激光投影技术。当大型车辆触发转弯信号后，激光投影机发射高功率激光，高频扫描图像，对盲区地面投射“危险区域”图案，满足人眼视觉残留，提供及时易见的警示。4关键技术4.1多传感器融合+机器视觉技术多传感器信息融合功能收集多传感器上传的大量数据，通过综合分析得到合理的决策和评估。机器视觉技术将检测的图像数据传送至图像处理系统，将像素信息转换为数字信号，经多种运算提取特征值，自动识别图像内容。人眼视网膜中的视杆细胞和视锥细胞相互“协作”，使人眼视觉系统能够有效地实现快速、准确的目标检测。超声波、微波等辅助传感器类似于视杆细胞，探测障碍物并根据其位置和大小，在视频传感器采集到的道路图像中划分出可能存在障碍物的感兴趣区域，分析模块根据感兴趣区域在图像帧中生成待测矩形框。视频传感器的作用类似于人眼视觉系统中的视锥细胞，在矩形框中应用检测算法进行障碍物检测，若检测算法未检测出车辆，则说明辅助传感器发生了误检测，分析模块将去除该矩形框；若检测算法检测出矩形框内包含障碍物，将调用压缩跟踪算法进行障碍物跟踪。通过复合使用视频、红外、超声波、微波等类型传感器，基于完善的理论体系与融合模型，综合处理多方信息源数据，有效提升了盲区感知能力。4.2深度学习技术深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，发现数据的分布式特征表示，模仿人脑机制解释数据，识别图像、声音和文本等内容[4]。系统应用深度学习技术，通过研究驾驶员、行人、车辆等多种对象的行为特征，建立行车安全警示系统模型。聚焦现阶段盲区障碍物识别难题，重点改进SSD目标检测算法与Google-Inception-v4卷积神经网络模型。针对目前SSD目标检测算法采用VGG16特征抽取网络存在的不足，基于Inception-v4特征抽取网络，充分考虑Inception-v4对于模糊和拍摄不全的图像识别效果较差的问题，进行多次改进研发。为了进一步降低偏差，在SSD基础上结合AdaBoost算法，可有效应对交通场景下类似行人、物体的干扰，如交通指示牌、垃圾桶等。改进SSD算法中的损失函数，解决SSD网络中的正负样本与难易样本失衡的问题，提升SSD模型优化的效率。相较于已有识别算法，系统能够大幅提升识别准确度与及时性。采集不同的背景环境、人物穿着、动作行为等样本，多次迭代训练，自动提取车辆、行人及非机动车辆等多种对象的类型与轨迹特征，对比运算结果和类别标签，反馈调整模型运算参数，增强算法对危险与安全的分析识别，加大深度学习模型的准确度和抗干扰性能，优化用户体验。4.3边缘计算技术边缘计算是新一代的分布式计算，通过开放平台就近提供最近端服务，提升响应速率。系统边缘侧在车辆上实现实时感知、分析、预警以及云端服务分发，云端汇总全时域、全局性数据进行深度分析、管控和服务。边云协同降低识别和预警时延，提高系统安全性，同时减少发送至云端的数据量，消除数据传输瓶颈，共同构成弹性、敏捷的安全预警及服务网络。5结语顺应智能交通飞速发展的时代背景，文章将无人驾驶领域的多传感器融合、机器视觉、深度学习、边缘计算等技术创新引入大型车辆盲区场景，研究设计感知-分析-预警-管控全过程闭环优化的大型车辆盲区预警系统，实现大型车辆盲区全天候、全环境、高准确率的风险感知水平，精准高效的风险因素分析水平，双向风险预警水平，综合有效的风险管控水平。系统能够有效降低大型车辆肇事概率，减少人员伤亡与经济损失，提高市民出行安全感。系统具有时代创新性，平台开放便于共享对接与功能扩展，为未来实现车路协同、自动驾驶提供基础。