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作品名称：智驭安行：智能感知引领的多模态物流安全异常预警系统
学校名称：山东科技大学
参赛队伍：智驭安行
队伍编号：217302
参赛学生：霍义康刘明凯
指导老师：宋作玲
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

是一个深度融合计算机视觉与前沿人工智能技术的物流安全一体化解决方案。本项目旨在解决物流运输中“人”与“车”两大核心安全隐患，通过构建车内驾驶员行为监测与车外盲区环境感知的双重防护体系，实现从驾驶员到行驶环境的全链路安全预警。

核心问题

物流行业，尤其是重型卡车运输，面临两大严峻挑战：

驾驶员端：疲劳驾驶、分心行为等异常状态是导致交通事故的主要原因。

车辆端：大型卡车存在巨大的视野盲区，在转弯、变道时极易引发碰撞，事故死亡率极高。

解决方案与技术创新

“慧眼安途”通过部署在驾驶室内外的高清摄像头，构建了一套软硬件结合的智能预警系统：

车内智能座舱监测：

采用我们自主研发的轻量级YOLOv7驾驶员行为识别算法，通过深度可分离卷积与注意力机制技术，在保证高精度的同时，极大降低了模型复杂度，可高效运行于车载嵌入式设备。

系统能实时识别打手机、抽烟、喝水、疲劳（基于PERCLOS等参数）等8种异常驾驶行为，并及时发出警示。

车外全景盲区感知：

采用改进的YOLOv8-SimAM车辆与行人检测算法，通过替换轻量主干网络、引入无参数注意力机制和优化损失函数，显著提升了在复杂道路环境下对小目标和遮挡目标的检测精度与速度。

创新性地提出A-DeepSort多目标跟踪算法，结合AKAZE局部特征匹配与卡尔曼滤波，有效解决了跟踪轨迹中断和身份跳变问题，生成稳定、连续的目标轨迹。

利用多路视频流拼接技术，将多个盲区摄像头的画面无缝融合，为驾驶员提供一个无死角的“上帝视角”，彻底扫清视野盲区。

系统价值与前景

双重保障，主动安全：从“驾驶员状态”和“外部环境”两个维度主动干预，将事故遏制在发生之前。

降本增效：帮助物流企业大幅减少因交通事故造成的经济损失，提升车队管理效率与运营安全水平。

技术驱动，精准可靠：核心算法针对物流真实场景深度优化，在精度与速度间取得最佳平衡，满足实时处理需求。

市场广阔：精准服务于物流车队、货运公司、汽车制造商及智能交通领域，符合智慧物流与智能网联汽车的国家发展战略。