自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速進(jìn)步引發(fā)了廣泛關(guān)注，尤其是在提升道路安全性和交通效率方面。然而，隨著(zhù)技術(shù)的普及，駕駛行為的安全監管問(wèn)題日益凸顯。在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，安全管理員（駕駛員）的行為直接影響到行車(chē)安全，監控其行為對于事故責任的確定至關(guān)重要。為了應對這一挑戰，微云全息(NASDAQ: HOLO)開(kāi)發(fā)了一種基于多模態(tài)數據認證的自動(dòng)駕駛可信監管范式（TSPAD），旨在利用深度學(xué)習與區塊鏈技術(shù)，實(shí)現高效、安全、透明的駕駛行為監管。

目前，行業(yè)內缺乏一個(gè)被多個(gè)利益相關(guān)者廣泛接受的定量評估方法來(lái)監控駕駛行為。在傳統的監控系統中，駕駛行為的評估往往依賴(lài)于視頻監控與人工分析，既耗時(shí)又容易產(chǎn)生誤差。近年來(lái)，深度學(xué)習技術(shù)的進(jìn)步使得異常行為檢測的自動(dòng)化成為可能。我們通過(guò)結合深度學(xué)習與區塊鏈技術(shù)，提出了一種創(chuàng )新的監管范式，能夠在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中提供更為可信的行為評估。

近年來(lái)，深度學(xué)習技術(shù)在圖像處理和時(shí)間序列分析領(lǐng)域取得了顯著(zhù)突破，使得自動(dòng)檢測駕駛異常行為成為可能。通過(guò)訓練深度學(xué)習模型，我們能夠實(shí)時(shí)分析大量視頻數據，識別出異常行為，提高監控的精度與效率。自動(dòng)駕駛的安全監管需要綜合考慮多種數據源，包括視頻監控、傳感器數據、駕駛員行為等。因此，如何有效整合和認證多模態(tài)數據，成為確保監管有效性的關(guān)鍵。我們的研究旨在開(kāi)發(fā)一種新穎的監管范式，利用深度學(xué)習與區塊鏈的結合，實(shí)現高效、可信的駕駛行為監管。

區塊鏈技術(shù)作為一種去中心化、不可篡改的分布式賬本，提供了數據安全與透明共享的解決方案。在自動(dòng)駕駛監管中，區塊鏈可以用于存儲關(guān)鍵的監控數據，確保數據的真實(shí)性和可追溯性，為事故責任的確定提供可靠證據。

微云全息(NASDAQ: HOLO)基于多模態(tài)數據認證的自動(dòng)駕駛可信監管范式（TSPAD）為自動(dòng)駕駛行業(yè)帶來(lái)了創(chuàng )新的監管解決方案。通過(guò)結合深度學(xué)習與區塊鏈技術(shù)，不僅提高了駕駛行為檢測的準確性和效率，也為事故責任判定提供了可靠的證據基礎。

該模型的核心是一個(gè)基于關(guān)鍵幀自適應選擇的深度學(xué)習框架，能夠實(shí)時(shí)檢測駕駛過(guò)程中的異常行為。具體而言，微云全息采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）和長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )（LSTM）的結合，以提升對時(shí)間序列數據的理解能力。模型通過(guò)分析駕駛視頻流，自動(dòng)識別出關(guān)鍵幀，并在此基礎上進(jìn)行異常行為的量化評估。

在駕駛行為監測中，所有幀的數據量龐大，處理效率低下。因此，微云全息的模型首先通過(guò)對視頻數據的幀提取，自動(dòng)選擇出代表性關(guān)鍵幀，這些幀能夠有效反映駕駛行為的特點(diǎn)。關(guān)鍵幀的選擇基于多種因素，包括運動(dòng)模式、速度變化和周邊環(huán)境。利用深度學(xué)習模型，能夠識別出如急剎車(chē)、異常加速、分心駕駛等不安全行為。這些行為一旦被檢測到，系統會(huì )立即發(fā)出警報，并記錄相關(guān)數據以備后續分析。

在數據存儲與分享方面，區塊鏈技術(shù)提供了一種去中心化且防篡改的解決方案。通過(guò)區塊鏈，所有監控數據都能安全地存儲，并為監管機構、物流平臺和企業(yè)提供透明的信息共享。微云全息的系統采用數據加密技術(shù)，將關(guān)鍵幀及其分析結果存儲在區塊鏈上，確保數據在傳輸和存儲過(guò)程中的安全性。同時(shí)，通過(guò)智能合約，確保數據的訪(fǎng)問(wèn)權限和使用規則，避免未授權訪(fǎng)問(wèn)和數據篡改。

為了確保數據的可靠性，微云全息設計了一種證書(shū)存儲機制，所有經(jīng)過(guò)驗證的異常行為檢測結果將被記錄在區塊鏈上，形成不可篡改的證據鏈。在發(fā)生事故時(shí)，相關(guān)方可以通過(guò)區塊鏈上的數據，快速獲取事件的真實(shí)情況，為責任判定提供有力支持。

在多方數據共享的過(guò)程中，信息量與效率之間的平衡至關(guān)重要。通過(guò)關(guān)鍵幀選擇和圖像壓縮編碼技術(shù)，減少數據傳輸量的同時(shí)，保證了數據的完整性與有效性。這種方法不僅提高了數據處理的效率，還確保了監管部門(mén)能夠及時(shí)獲取到關(guān)鍵信息。

微云全息(NASDAQ: HOLO)TSPAD范式的設計還考慮到了監管機構與企業(yè)之間的互信機制。通過(guò)區塊鏈的透明性和可追溯性，各方在駕駛過(guò)程中的監督與合作能夠更加高效。監管部門(mén)可以實(shí)時(shí)監控駕駛行為，物流平臺能夠及時(shí)調整運輸安排，而企業(yè)則能在保障安全的前提下提升運營(yíng)效率。

微云全息基于多模態(tài)數據認證的自動(dòng)駕駛可信監管范式（TSPAD）為提升自動(dòng)駕駛安全性提供了創(chuàng )新的解決方案。通過(guò)深度學(xué)習模型的實(shí)時(shí)異常行為檢測和區塊鏈技術(shù)的數據安全存儲，該系統能夠高效、準確地監控駕駛行為，確保事故責任的透明追溯。