为宣传学院办学成果，彰显我院科研实力与社会贡献，学院陆续推出AI+系列办学特色成果进行展示！
本周推出第三期，由田全老师领衔的智慧交通成果，系统性地展示我院科研团队在车流量超高精度感知、车辆速度实时精确测量、车型多维度精细化识别等前沿领域的突破性进展及其在智慧道路、自动驾驶测试环境等领域的应用价值。
一、成果简介
本研究致力于深化智能交通感知技术创新，核心目标是为高级别自动驾驶系统提供高精度环境感知支撑、赋能智慧交通精细规划与管理、以及实现对“三危一客”（危险品运输车、危险驾驶行为）的动态精准监测。研究重点突破车流量超高精度感知、车辆速度实时精确测量、车型多维度精细化识别，并显著强化车辆驾驶行为与状态智能监测，尤其聚焦对疲劳驾驶、分心驾驶、异常轨迹及危化品车辆违规操作等“三危一客”相关高危行为的实时检测预警。现已经获得省部级及以上项目2项，在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等期刊发表学术论文10余篇。通过深度产学研协作，获得多项横向项目，成功培养相关领域硕士人才10名，研发成果已在智慧道路、自动驾驶测试环境及重点路段“三危一客”监控等场景取得初步应用，展现出显著的社会效益与市场潜力。
二、成果实效
成果1： 交通参数测量
针对雨雾、夜间及极端光照条件下传统视觉检测系统性能显著衰减的痛点，本研究提出基于地磁传感与无线感知的多模态数据融合框架。通过建立异构传感器的时空联合标定补偿机制，解决跨模态数据异步问题，在低可见度环境中构建车辆磁场扰动特征与空间点云信息的互补映射，显著增强复杂场景下的目标轨迹连续性表征能力。同步设计的轻量化边缘计算架构采用分层处理策略，完成毫秒级动态车辆感知与行为解析。该系统为智慧停车设施提供实时车位状态识别支持，赋能智慧路灯系统实现按需光域调节，同时形成自动驾驶环境感知基座及高危车辆运行监测的关键技术支撑，相关创新机制已形成核心发明专利并发表于权威期刊。
图1 交通参数检测
成果2： 自动驾驶
基于事态感知的自动驾驶系统通过多模态传感器阵列构建环境感知体系，结合高精度地图与定位技术，实现对动态交通场景的实时建模。不仅能够捕获车辆周边360度范围内的障碍物位置、速度、运动轨迹等基础信息，还可通过深度学习算法解析交通参与者行为模式，构建包含空间拓扑关系与时间演化规律的动态态势图谱。在决策层面，基于强化学习的行为规划模块可结合实时态势评估结果，生成符合交通规则与安全约束的轨迹规划方案，同时通过冗余控制算法提升系统鲁棒性。该系统通过“感知-认知-决策-执行”的闭环架构，显著提升自动驾驶系统在复杂交通环境下的适应性与风险预判能力。
图2 自动驾驶
成果3： 危险驾驶行为检测
基于多模态融合的危险驾驶行为检测技术，主要为保险理赔体系构建了数据驱动的风控模式。该技术通过同步解析车载视觉数据（驾驶员面部表情、视线方向）与车辆状态参数（加速度、转向角、制动压力），采用CNN-LSTM混合模型实时识别疲劳驾驶、分心操作及轨迹异常等高危行为，并生成可量化追溯的驾驶安全评分。在理赔环节，系统可回溯事故前关键时序的行为与车辆动态数据（如未采取制动时的注意力分散状态），为责任判定与欺诈识别提供客观证据链；同时支撑UBI保险模型依据风险等级动态优化保费，形成"行为改善-保费降低"的激励机制。这既赋能保险公司精准量化赔付责任、降低欺诈赔付率，更推动行业从被动理赔向主动风险干预转型，实现事故率与赔付成本的双重压降。
图3 危险驾驶行为检测
三、人物访谈
1. 您在智慧交通研究过程中，遇到的最大技术难点是什么？又是如何解决的？
最大技术难点是复杂场景下感知精度的稳定性。暴雨、大雾等恶劣天气会干扰传感器信号，车辆遮挡、非标准交通参与者也会导致数据误判，同时多源传感器（摄像头、雷达等）的数据常出现时空不同步问题。
我们通过两方面突破：一是融合深度学习与传统计算机视觉算法，加入恶劣天气特征库和遮挡补偿模块；二是联合多地采集的实地数据构建样本集，并开发传感器校准工具，最终使核心感知指标精度达到系统要求，解决了关键技术瓶颈。
2. 目前研究成果已在智慧道路、“三危一客”监控等场景初步应用，在成果落地过程中，您认为面临的主要挑战是什么？有哪些应对思路？
落地主要面临三大挑战：一是不同城市道路布局、流量差异大，通用模型适配难；二是交通数据涉隐私与安全，跨部门共享存在壁垒；三是需协调多方，技术标准难统一。针对以上挑战，可以采用“通用模块+定制插件”设计适配不同场景；按法规建立数据加密与分级授权机制，仅传脱敏结果；依托产学研平台牵头制定统一技术标准，明确各方权责。
3. 对于想参与智能交通感知技术相关研究的学生，您认为他们在知识储备或能力培养上需要提前做哪些准备？
想参与研究，学生需从知识与能力两方面准备。知识上，要打好数学与深度学习基础，掌握TensorFlow等框架，学习智能交通系统原理与“三危一客”监测标准，同时熟练用Python、OpenCV处理传感器数据。能力上，建议多参与校企合作项目或竞赛，在实践中提升数据处理与问题解决能力；还要培养跨学科思维，因为研究涉及计算机、交通工程等领域，需兼顾技术可行性与行业实际需求，为后续研究打下扎实基础。
