AI智能算法驱动车辆智能化升级，敏视构建智能车载监控技术体系

近年来，人工智能技术正加速向汽车电子产业渗透。中国信息通信研究院《人工智能发展报告（2024年）》指出，人工智能正加速融入生产制造等实体经济领域，持续深化行业场景融合，推动产业智能化升级。《自动驾驶战略与政策观察（2025年）》进一步指出，随着人工智能与感知、计算技术的突破，感知能力提升已成为智能驾驶规模化应用的关键基础。

在乘用车领域，基于视觉感知、环境识别和辅助驾驶的AI应用已较为成熟。随着物流、公交、工程机械及农业机械等行业加速数字化转型，AI正快速向非乘用车领域延伸。非乘用车通常面临更大的视觉盲区、更复杂的作业环境以及更高强度的运营需求，这对车辆的环境感知、风险识别和主动预警能力提出了更高要求。

在此背景下，深耕车载视觉领域二十余年的敏视，持续推动AI技术与车载监控产品深度融合，逐步构建起覆盖AI视觉感知、AI图像增强、标定测距等能力的技术体系，并广泛应用于车载摄像头、车载显示器、MDVR车载硬盘录像机、360全景系统等产品之中，为非乘用车智能化升级提供技术支撑。

一、AI视觉感知：实现目标识别与场景理解

在传统车载监控系统中，摄像头主要承担视频采集与录像功能。而在AI时代，车载摄像头正逐步演变为车辆的“数字眼睛”，不仅负责图像采集，更承担环境感知与风险识别的重要任务。

依托深度学习与大规模数据训练能力，敏视构建了涵盖目标检测、图像分割、字符识别、目标跟踪、DMS驾驶员监测及IMS舱内监测等多项核心技术的AI视觉感知算法体系。通过持续优化算法模型精度、复杂场景适应能力及边缘计算效率，敏视AI算法能够在不同光照、天气及作业环境下保持稳定可靠的识别表现，并广泛应用于商用车、工程机械、农业机械、公共交通、仓储物流等多元化场景。

例如，在商用车运输场景中，敏视AI摄像头能够实时识别车辆周边的行人、非机动车及车辆目标，为BSD盲区监测和ADAS辅助驾驶系统提供感知基础；在工程机械作业场景中，系统还能够识别施工人员及安全着装状态。

与此同时，针对运营管理需求，敏视还将字符识别和目标跟踪技术应用于客流统计、车牌识别及交通标志识别等功能，基于图像分割算法实现货柜空间统计，为公共交通、物流运输及仓储管理场景提供数据支持。

在驾驶员管理方面，敏视DMS系统能够实时识别疲劳驾驶、分心驾驶、吸烟等危险行为；IMS舱内监测系统则可实现离岗检测、安全带识别、舱内人数统计等功能，帮助企业提升运营安全管理水平。

从“记录画面”到“理解场景”，AI视觉感知技术正在成为智能车载监控产品的重要能力基础。

二、AI图像增强：提升复杂环境下的感知可靠性

AI识别能力的前提是获取高质量图像。然而在实际运营过程中，夜间运输、隧道逆光、矿区扬尘、港口雾气以及车辆持续振动等因素，都会对图像质量产生影响。如果输入图像质量下降，即使拥有先进的AI算法，也难以保证识别结果的准确性。

因此，针对复杂车载应用环境中的图像质量挑战，敏视持续深入AI图像增强技术研发，构建覆盖图像采集、处理到优化的智能增强体系，不断提升系统在全天候、多场景条件下的视觉感知能力。

其中，AI　ISP图像增强引擎在低照度、逆光及复杂光照环境下提升图像细节表现；超分辨率重建技术能够从低分辨率图像中恢复更多细节信息，提高目标识别精度；图像去模糊技术则能够有效恢复图像清晰度，提升车牌识别及目标检测效果。

以矿山运输车辆为例，在高粉尘环境下，普通监控设备容易出现图像模糊、细节缺失等情况，而通过AI图像增强技术，敏视相关产品能够持续输出更清晰、更稳定的图像，为后续的目标识别和风险预警提供可靠数据支撑。

从行业发展趋势来看，未来智能监控系统的竞争不仅是硬件性能的竞争，更是图像质量与AI算法协同能力的竞争。

三、标定测距：实现更精准的风险判断与预警

如果说AI视觉感知解决的是“识别目标”的问题，AI图像增强解决的是“获取高质量信息”的问题，那么标定测距技术则进一步承担起“评估风险”的任务。

对于大型货车、公交车、工程机械而言，由于车身尺寸较大、视野盲区较多，仅仅发现目标并不足以保障安全，更重要的是提前判断风险并及时预警。

围绕这一需求，敏视建立了自动标定、单目测距及全景拼接等核心技术能力，并将其广泛应用于ADAS系统、AI电子后视镜和360全景系统等产品中，实现BSD盲区检测、FCW前车碰撞预警、LDW车道偏离预警等智能驾驶辅助功能。

其中，敏视自主研发的一分钟自动标定技术处于行业领先水平，可快速完成系统校准，降低安装和维护成本；单目视觉测距技术能够精准估算车辆与行人、车辆等目标的相对距离，并结合风险模型进行实时预警；敏视行业领先的360°全景拼接技术则可实时生成1080P高清全景影像，帮助驾驶员全面掌握车辆周边环境。

通过将视觉感知、距离测算与风险评估相结合，敏视相关产品正在推动非乘用车主动安全能力不断提升，实现从“看见风险”到“预判风险”的升级。

四、技术落地：让AI技术真正创造价值

纵观行业发展趋势，AI技术竞争已经从单一算法能力比拼，逐步转向场景化落地能力竞争。AI技术的真正价值并非实验室中的数据指标，而是能够在复杂场景中稳定运行并创造实际价值的产品能力。

基于多年行业积累，敏视已将AI视觉感知、AI图像增强以及标定测距等核心技术，并跟产品深度融合，形成集成感知、分析、决策和管理的智能监控体系，覆盖物流运输、公共交通、工程机械、农业机械、港口园区及特种车辆等多元场景。

随着智能化进程不断深入，AI正在成为非乘用车产业升级的重要引擎。而以敏视为代表的行业企业，也将持续深化AI技术研发与产品创新，推动更多前沿技术从实验室走向实际应用场景，为全球非乘用车行业智能化升级提供更加可靠的技术支撑。