如何利用人工智能避免事故？

引言

人工智能 (AI) 近年来已成为一股革命性的力量，有可能改变我们日常生活的许多方面。道路安全实际上是 AI 正在取得巨大进步的一个领域。目前，全球每年发生的汽车事故数量急剧增加，因此利用 AI 技术减少事故将挽救许多生命。在这里，我们将看到一些人工智能的应用有望显著减少事故的领域。

什么是人工智能？

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它训练机器模仿人类智能来执行日常和复杂的任务。其中一些功能包括学习、思考、解决问题、感知、理解语言和决策。人工智能，简称 AI，是能够模仿或模拟人类思维的智能机器的发展。除了其他能力之外，这些机器还将能够从错误中学习，并独立执行任务。

人工智能是一门科学学习，它拥有不同形式的方法和策略，涵盖以下几种智能。

近年来，人工智能取得了长足的进步，并被应用于健康、金融、交通和娱乐等领域。机器学习是一种令人兴奋的工具，它可以在其演进过程中极大地改变生活的许多方面以及与技术的互动。

让我们逐一 examining 看看人工智能是如何运作的。

车载

在汽车中使用 AI 的目的是通过提供额外的事故防护层来提高安全性。由于人工智能系统具有认知能力，能够识别道路风险并立即做出响应，因此可以高效地处理道路上的其他风险。

以下是 AI 如何应用于阻止事故的一些示例

自动紧急制动 (AEB)

这是因为 AEB 一旦检测到前车已停止，就会立即刹车。安全通过各种传感器、摄像头和 AI 算法进行检测，在可能发生事故的情况下，会自动启动制动。AEB 系统主要通过雷达和视觉传感器来检测前方车辆可能碰撞的目标。如果这些系统能够提供坚固、准确且精确的检测，同时最大限度地减少误报，那么通常需要多个传感器。多传感器 AEB 系统采用传感器融合技术来整合来自各种传感器的数据，并应用于此类系统中。

如前所述，前方碰撞预警 (FCW) 与高级紧急制动 (AEB) 协同工作。视觉指示或 FCW 的声音信号会通知驾驶员。通常，FCW 比 AEB 先开始工作。FCW 会向驾驶员发出即将发生的障碍物警报，但如果驾驶员未能做出相应反应，则会自动制动系统介入。

要充分理解自动紧急制动系统的功能，必须充分理解以下几点：

• 传感器和摄像头会持续估算您的汽车与前方障碍物、下一辆行驶中的车辆、行人等的距离。
• 如果距离快速缩短，例如前车减速，系统会立即发出警报。
• 警报信息可以是以音频或视频形式播放给驾驶员。
• 此时，AEB 会介入并施加制动，甚至在您还没有机会做出反应或做出决定时。
• 电子控制单元 (ECU) 会监控您的输入，并感应到您何时松开油门踏板，使您能够手动操作制动器。因此，AEB 不会过早启动。
• 防抱死制动系统 (ABS) 有助于 AEB 车辆的正确有效制动和减速。
• 安装在入门级宝马汽车上的 AEB 系统仅提供有限的速度能力。这在城市驾驶中可能很有用。
• 还有更先进的自动制动系统，可以在更高的速度下工作。因此，它们可以避免或至少减轻高速碰撞的影响。
• 最先进的 AEB 系统还可以识别行驶中的汽车、自行车、行人以及其他静止的物体和建筑物。

驾驶员监控

使用 AIoT 的驾驶员监控可以定义为利用人工智能和物联网范例来监控驾驶员及其行为的过程。通过驾驶行为数据，AIoT 还能提供实时的性能和安全信息，从而使生态系统能够提高道路安全并最大程度地减少事故发生。车辆中集成的传感器、摄像头或任何其他设备会收集相关数据，并采用 AI 算法来分析数据，以确定感兴趣的行为，例如速度、加速和减速等。然后，这些信息会通过互联网传输，在那里可以立即进行分析和快速响应。通过持续观察驾驶行为，基于 AIoT 的系统可以使驾驶员保持清醒和警觉，以防止疲劳驾驶，并防止在道路上做出危险行为。

交通管理与导航

AIoT 驱动的创新交通解决方案的一些成熟好处包括：

• 减少车辆排放
• 实际交通流量计数和录像。
• 频繁的清路时间，交通信号灯和高速公路上的等待时间短。
• 对交通流量和特性的变化做出适当响应。
• 通过记录和培训识别人为错误来降低风险。
• 实时异常检测，确保平等的交通负载和需求，保障城市环境中道路和居民的安全。

自行车

智能头盔

凭借其智能头盔，骑行者可以实时接收有关周围环境的信息，从而可以降低事故风险。智能头盔是摩托车、自行车、建筑和体育领域个人防护和骑行者体验的真正创新。与仅仅作为防护装备的简单用途不同，这些头盔还具有技术带来的附加功能，增加了舒适性、通信甚至娱乐性。通过消除头盔与智能手机之间的所有机械连接来增强骑行者安全，从而提高骑行者机动性。根据预定的阈值，可以立即检测头盔的创伤程度。它可以作为头盔所有者的追踪器，在某些情况下非常有用，例如工作、采矿、徒步和骑行。

老年人摔倒预防

在开发用于老年人摔倒预防的智能自主系统方面，物联网设备和 AI 技术非常有用。AIoT 可以极大地帮助老年人进行日常活动，同时还能监测他们的健康和行动；如果老年人发生意外，他们可以呼叫或发送电子邮件给亲戚或照顾者。

可穿戴设备

由人工智能控制的智能可穿戴设备可以捕捉老年人的各种方面，例如他们的运动。这些设备可以佩戴。例如，如果发生跌倒，设备可以立即呼叫紧急服务或照顾者。

安全气囊夹克：一些发明是可穿戴安全气囊，即穿在上半身的安全气囊，用于发生跌倒时，这是老年人受伤的最大原因之一。此外，按下按钮可激活拨打指定号码（例如，亲戚）的紧急呼叫。该算法检测到跌倒并激活安全气囊技术，以保护身体最脆弱的部位。这主要是由于在工艺改进和制造资源生产力方面明显的战略能力成就，转化为组织的底线结果。

• 臀部：跌倒最常见的是导致髋部骨折，大多数情况下发生在向下跌落时。
• 背部和肩部：每年全球有 25 万至 50 万脊髓损伤 (SCI) 受害者。其中大多数是由于风险因素造成的，这些风险因素可能包括跌倒、交通事故或暴力行为。
• 头部：每年有 2000 名患者因跌倒受伤而住院，其中大多数是头部受伤或髋部骨折。

为一位或多位知晓跌倒情况的人建立自动紧急呼叫，并在必要时通过 GPS 定位该人。

安全气囊

摩托车安全气囊：利用人工智能增强骑行者安全

目前，除了头盔和防护服外，摩托车安全气囊是增强骑行者安全的新技术。将它们与 AIoT 结合，可以在产品中进一步集成智能元素，从而显著提高其可用性和骑行者的整体体验。

增强安全性

智能传感器：加速计、陀螺仪和其他传感器会持续跟踪摩托车的运动及其行驶方式。

AI 驱动算法：实时识别危险的运动模式，并在碰撞发生前启动碰撞和安全气囊部署，以提供更多控制。

改进的安全气囊设计：通过战略区域，可以更好地保护预计会受到影响的区域以及影响程度。

数据洞察与分析

碰撞数据收集：事故记录，例如所涉及的力、方向等，以及碰撞时的行驶方式。

骑行者行为分析：理解速度、刹车和骑行风格，因此对骑行者或教练提高表现可能很重要。

事故预防工具：来自实时数据的安全信息可以为骑行者提供危险情况的预测信号，从而帮助他们在骑行时更安全。

摄像头视角

AIoT 还可以提供实时监控选项，其中包含警报功能，可以快速识别或检测任何异常的移动、活动甚至光强度的变化。这项技术有能力帮助操作员识别事故或风险的可能性，并采取相应的行动，而无需实际发生事件。

360 度视野

基于 AI 的摄像头可以捕捉周围的整个环境，这有助于驾驶员避免盲区。

该系统依赖于高分辨率机器视觉传感器和一组定制光学器件，使用单个摄像头在 360 度范围内捕获给定设备的检查。在背光条件下，使用该部件，并由伺服电机驱动的清晰传送带。

硬件要求

这可能包括鸟瞰图摄像头、传感器、微控制器或 Raspberry Pi 等单板计算机以及网络所需的任何其他硬件。

摄像头设置

使用 360 度摄像头，以覆盖整个场景和环境。确保所有摄像头都放置得当，以覆盖难以监控的区域和高活动区域。

连接性

它们还应包含物联网解决方案以实现连接。这可能需要选择诸如消息队列遥测传输 (MQTT) 或受约束应用程序协议 (CoAP) 等通信标准，以及建立网络架构以将数据从摄像头传输到服务器。

边缘计算

设计一款集成了边缘计算功能的数码相机，该功能可在相机或任何边缘设备上进行即时数据处理。这有助于减少通过源头的初始数据分析所消耗的延迟和带宽。

AI 模型

创建或实现对象检测、对象识别和对象跟踪的低级模板。这对于确定一个人可能遇到的各种风险（例如，行人、车辆或物体）非常重要。

数据处理与分析

设计用于分析摄像头捕获的数据的程序，包括使用算法。检查其是否出现偏差或事故预测。这可能指的是对数据的持续监控和分析，或者只是偶尔的监控和分析。

云集成

将您的系统集成到基于云的平台进行监控、分析和存储。这还允许管理员在不亲自到中心的情况下监控整个系统。

警报系统

建立一个警报系统，在可能发生事故的情况下向周围的人发出信号。这可以是视觉信号、声音信号或通过手持设备通知。

用户界面

设计一个用户可以用来监控系统的前端。它可以是联机门户或移动应用程序，以呈现环境和警报的实时准确信息。

测试

尽可能频繁地使用不同的数据集来练习您的系统，以确保结果的准确性。考虑练习不同但可能的事故场景以检查所实施的预防措施的功能也很重要。

部署

将系统安装在预期的环境中，并安排对系统的性能进行例行和/或非例行检查。随着从自然环境中收集到不同的反馈和数据，将进行必要的更改。

智能监控

AI 优于改进监控系统，因为它为系统带来了智能。这包括对象跟踪、模式识别和警报异常活动的场合。使用具有 AI 功能的摄像头等设备进行主动视觉监控，有望产生最少的误报和响应。

传感器

这种方法的一个主要缺点是摄像头安装在仪表板上，这可能会在事故中被毁坏。此方法仅使用摄像头，不涉及任何物联网模块，并且误报率很高。

接近传感器

人工智能启用的接近传感器可以识别车辆附近范围内的物体或障碍物，适用于停车和避免碰撞。

接近传感器是一种设计用于操作上感应物体缺失或存在的设备，而无需触摸它们。它们是非接触式设备，并且是与可能因接触其他仪器而振动的易碎或不牢固物体进行交互的首选。

这也意味着大多数类型的接近传感器（磁性接近传感器除外）的使用寿命都可能比平时长。这是因为它们具有半导体输出 - MAR 和 IR 不被视为用于生产的触点。

接近传感器都设计用于提供快速响应时间（从物体开始影响传感器到输出发生之间的时间）。虽然类型使用不同的传感技术，但它们都执行相同的功能。

环境监测

集成 AI 的传感器可以评估道路状况、天气和交通模式，以提供预览并提高驾驶的安全性和便利性。因此，通过 AIoT 能够通过各种传感器和来源收集大量数据，从而提高了事故检测的速率和准确性。

降低碰撞风险的技术

V2V（车辆对车辆）通信

智能车对车通信可以交换关于车辆位置和运动的实际信息，并允许协调避免碰撞。

这些输入，除其他外，V2V 可以捕获和传输。当 V2V 最终进入车辆时，一些可能会被删除以简化或节省汽车生产成本。

• 车辆速度
• 车辆的特征，例如位置和方向（汽车面向的方向）。
• 在油门开启或关闭时，即加速、行驶或减速。
• 制动开启，防抱死制动
• 变道
• 稳定控制和牵引力控制已启用
• 雨刮器开启，除霜器开启，车内灯开启，白天车外灯开启（下雨、下雪）
• 制动开启，防抱死制动
• 档位（倒车档的汽车可能正在倒车出停车位）

预测分析与碰撞避免

预测和预防道路事故是 AI 为社会做出的最重要贡献之一。复杂的人工神经网络分析大量的交通和天气记录以及驾驶员行为，以检测导致碰撞的模式。利用这些数据，AI 可以预测可能的碰撞情况并立即通知驾驶员，为他们提供采取行动预防事故的关键时间，从而显著减少汽车事故的发生。

应急响应优化

AI 在事故发生后的应急响应管理方面具有极大的灵活性。显而易见，AI 系统能够通过碰撞力、例如汽车损坏等数据来识别事件的严重程度。AI 通过将应急响应任务作为优先事项来确保更好地部署急救人员。此外，AI 可以与其他车辆和紧急服务部门进行通信，提供有关事件的及时信息，从而实现更快、更好的响应；通过这种方式，AI 将极大地预防汽车事故。

交通执法

运用 AI 原理和最先进的技术，可以成功地执行交通法规。自动化摄像头和传感器可以检测车辆速度、交通信号违规以及其他困难。通过对违规驾驶员进行处罚，并允许计算机系统发出交通违规罚单或警告，AI 将显著减少汽车事故。

结论

总之，随着AI的不断发展，大幅降低汽车事故的潜力变得越来越可行。一个全面的提高道路安全的方法包括预测分析、驾驶员辅助技术、自动驾驶汽车、智能交通管理、行为监控和应急响应优化。尽管如此，仍存在障碍和伦理问题需要讨论；AI在减少事故中的使用会带来许多益处。考虑到学者、工程师和政界人士共同努力安全地实施新技术，我们可以相信正在为安全道路和最低限度的事故做出努力。