清研微视：九年钻研疲劳驾驶预警，打造护驾卫士 | 公司调研
调研 | 刘馥亮 京京
撰写 | 刘馥亮
清研微视创始人张伟，2012年博士毕业于清华大学汽车工程系，在校期间，研究课题是疲劳驾驶识别。博士毕业后，张伟赴苏州清华汽车研究院，在研究院的扶持下创建清研微视，将学术研究成果市场化。
2013年5月，清研微视成立；2015年12月，第一款产品交付，从2006年张伟开始研究这个课题开始算起，历经整整9年产品落地。清研微视的疲劳驾驶预警系统可应用在商用车和乘用车；在推出疲劳驾驶预警系统之后，清研微视又推出了公交客流统计系统、护驾卫士ADAS系统。
清研微视产品体系图
高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistant System），简称ADAS，是利用安装于车上的各种感应装置，第一时间收集车内外环境数据，进行静、动态物体的识别、侦测与追踪，让驾驶者在最短时间内察觉危险，从而引起注意、提高安全的主动安全技术。
驾驶员疲劳预警（Driver Fatigue Monitor System）属于ADAS的一部分，是在驾驶过程中，捕捉并分析驾驶者的生物行为信息，检测出驾驶员出现疲劳，从而进行预警。当前主要采用的疲劳检测手段有两种：一是驾驶员驾车行为分析，即通过分析驾驶员转动方向盘、踩刹车等行为特征，判断驾驶员是否疲劳，但这种方法受驾驶员习惯影响较大；第二种是通过图像识别，对驾驶员脸部与眼睛特征，进行疲劳评估。第二种方法正逐渐被主机厂接受并采用，清研微视即是通过表情识别，提供驾驶员疲劳预警解决方案。
2016年，清研微视实现营收数千万，在智能驾驶领域属于商业化较早的公司。通过自身和合作伙伴的努力，前装市场与众多主机厂达成合作，后装市场为物流公司、巴士集团服务，同时以ADAS技术与保险公司合作，2017年清研微视将更上一个台阶。
九年磨一剑，ADAS产品量产
九年心血，才落地第一款产品，可见人脸识别的难度。据张伟博士介绍，技术的最大难度在于表情识别，不同个体的表情特征会有差异，除了人本身的差异性外，还受环境影响，比如戴墨镜、眼镜反光、镜框遮挡、光照和驾驶员乱动等诸多问题，都会影响到识别精确度。
识别精确度的提高需要依赖大量数据优化算法，早期的数据来源主要通过两种途径：一个是在运行的车上安装视频记录装置；另一个是清研微视有一个团队在各地搜集数据，数据采集回来再进行整理。
清研微视团队规模在50人左右，其中近30人是技术人员。清研微视历经九年打造的产品，目前在国际上也处于领先水平。以安全著称的沃尔沃，与清研微视在商用车上的合作，已经在印度开展；日本先锋电子，在智能驾驶方面，挑选了国内两家企业作为合作伙伴，车联网是与百度合作，ADAS是与清研微视合作。国际厂商的肯定，充分证明了清研微视的技术能力。
在第一款产品落地之后，后续产品的推出就变得相对容易。张博将之比喻为小孩“识字”与“认苹果”、“认梨”的关系，小孩不识字时要学会什么是苹果、什么是梨，这是个困难的过程；但如果已经识字，再区分苹果与梨，就轻松很多。在图像识别领域，清研微视耕耘9年就是“识字”的过程，第一款产品是“苹果”，后续的产品就是“梨”、“香蕉”……
在实现疲劳驾驶预警的技术突破之后，清研微视推出了ADAS“护驾卫士”。这款产品包含对车内和车外两个维度的识别：面向车内，是疲劳驾驶识别；面向车外，是对行人、路和环境的识别预警，包括车道偏离预警、前车碰撞预警、盲区检测预警、行人碰撞预警和标识识别等。目前护驾卫士已经实现小批量生产，将交付给长途客运和货运公司。
商用车市场为主，乘用车市场刚兴起
产品落地，随之而来的是推向市场。对疲劳驾驶预警系统有刚性需求的是商用车，因为职业驾驶员连续驾驶时间较长，产生疲劳的概率大，而且出现疲劳驾驶，产生的事故都很严重。
在乘用车市场，疲劳驾驶预警对个人消费者不是必需，而是锦上添花。但近来随着成本下降，主机厂开始主动拥抱疲劳驾驶预警系统，一是对车主有用、降低车辆事故，二是在不显著影响价格的前提下可以增加一个卖点。
与主机厂合作主要是在前装市场，清研微视目前已达成合作的主机厂有：一汽、北汽、广汽、福田、江淮、重汽等。面对主机厂的销售，清研微视会自己做，也会通过合作伙伴，包括先锋电子和主机厂的知名一级供应商。
疲劳驾驶预警系统
在清研微视2016年的营收构成中，后装市场占比90%，前装市场占比10%。后装市场的客户主要是物流公司，即将量产的护驾卫士也主要是面向后装市场。与主机厂的前装合作，产品推向市场的时间周期较长，因为疲劳驾驶系统尚处于试验状态，未成为所有车型的标配；在主机厂选定搭载疲劳驾驶系统的车型中，下线的周期，相比后装市场也长很多。
据张博介绍，国内的商用车在800万辆左右，市场规模在数十亿级别，如果加上每年2,500万辆的乘用车销量，市场空间足以跑出2个以上百亿市值公司。
图像识别实现公交客流统计92%准确率，助力智能公交
清研微视的疲劳驾驶预警，已能够实现复杂情况下的人脸表情识别，帮助公交车统计客流只是机器视觉识别技术的一个自然延伸，而公交车客流统计也是出行市场一大痛点。
公交车客流量统计系统，就是用机器代替人工，实现公交站点和线路的人数统计。人流数据可支撑公交线路优化、客流的实时动态分析与预测、公交调度的决策和调控。准确易用的客流统计系统是实现智能公交不可或缺的配置。
回顾公交车客流统计系统的发展历史，历经IC卡、压力踏板、红外线等检测方案，但这些方案在实际过程中，均存在众多问题。IC卡只能反映本地乘客的数据规律，无法囊括游客乘车情况；压力板根据踩踏次数和重量来判断人数，接触式检测设备故障频率高，维修成本高，且因体重差异、单/双脚踩踏、原地踏步等原因，导致检测准确率不高；红外计数使用的是对射原理，过人时阻断红外线，形成“一个”计数，在人流高峰阶段，多人并行的情况会导致漏检率高。
清研微视是利用摄像头，从头顶采集头部图像，利用视频图像处理、模式识别等技术，对“人头”进行检测与跟踪，实现人数统计。客流量统计也面临着表情识别类似的诸多难题，例如乘客拥挤、光照、发色、帽饰等都影响识别准确性。
公交车客流统计系统
清研微视的检测跟踪算法，是摄像头拍摄的图像以每秒25帧的速度处理，实时提取图像中人头部的形状、发色和头部运动，与数据库中积累的样本特征数据对比，确定目标是否为同一个人；算法要同时对多个目标同步跟踪，精确跟踪每个乘客的行动轨迹，确定乘客从上车到下车，以完成“一个”计数。
在提供客流统计系统硬件和算法之外，清研微视还为公交公司提供后端网络平台，获取车辆位置信息、客流信息，结合线路表和站点，可帮助实现智能调度。
清研微视的公交客流统计系统，落地的第一个城市是银川，1500套系统覆盖了这座中等城市的所有公交车。银川之外，这套系统也在淮安等城市落地；截止2016年9月，公交客流统计系统的销售量达到6000多台。
近期，爱分析对清研微视创始人&CEO张伟博士进行了调研访谈，节选部分与您分享。
Q：目前ADAS的技术水平距离无人驾驶还有多远？
A： 要实现无人驾驶，有两个方面：一个是车辆控制，一个是环境识别。车辆控制包括纵向控制（加速、减速）和横向控制（与方向盘相关），车辆控制的技术已经比较成熟；难点是环境识别，包括行人识别，道路识别等。靠传感器去感知外界的环境，这个需要多传感器融合，目前激光雷达等成本还太高；另外需要的条件是，精准的地图、精确定位和一个精确计算的安全平台。
微观上，车的感知和控制越来越智能化，这依赖于多传感器融合的识别；宏观上，把车看成一个点，就依赖于高精度的定位，从网络平台对它进行调控。这两个结合，才能达到真正的无人驾驶。
Q：您觉得激光雷达的成本会下降到什么程度，预计多长时间？
A： 激光雷达实现固态化，低成本就达成了。在2016年的CES大会上，已经有公司做出了全固态激光雷达，清华汽车研究院也在进行全固态激光雷达的研发，所以我觉得激光雷达的成本降下来不是问题。成本下降的程度，国外公司给的是能下降到300-500美元，按我们的技术路线，能在600人民币以内，我们规划的是2年时间实现。等成本降下来，全固态激光雷达就会成为汽车的标配。
Q：特斯拉抛弃Mobileye而选择与英伟达合作，可能的原因是什么？
A： 深度学习的技术越来越成熟，只要硬件资源足够，达到Mobileye的水平不成问题。特斯拉在自动驾驶方面，对于各类技术都尝试过，不一定全部都自己做，但它要挑选最合适的供应商。自动驾驶的算法复杂度很高，计算对硬件资源要求比较高，在小小的电路板上要把复杂的算法跑起来，英伟达技术有一个GPU加速的功能，利用GPU加速，让算法跑起来，所以选择跟英伟达合作。
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