自動駕駛技術的快速進步引發了廣泛關注，尤其是在提升道路安全性和交通效率方面。然而，隨著技術的普及，駕駛行為的安全監管問題日益凸顯。在自動駕駛場景中，安全管理員（駕駛員）的行為直接影響到行車安全，監控其行為對于事故責任的確定至關重要。為了應對這一挑戰，微云全息(NASDAQ: HOLO)開發了一種基于多模態數據認證的自動駕駛可信監管范式（TSPAD），旨在利用深度學習與區塊鏈技術，實現高效、安全、透明的駕駛行為監管。
目前，行業內缺乏一個被多個利益相關者廣泛接受的定量評估方法來監控駕駛行為。在傳統的監控系統中，駕駛行為的評估往往依賴于視頻監控與人工分析，既耗時又容易產生誤差。近年來，深度學習技術的進步使得異常行為檢測的自動化成為可能。我們通過結合深度學習與區塊鏈技術，提出了一種創新的監管范式，能夠在自動駕駛場景中提供更為可信的行為評估。
近年來，深度學習技術在圖像處理和時間序列分析領域取得了顯著突破，使得自動檢測駕駛異常行為成為可能。通過訓練深度學習模型，我們能夠實時分析大量視頻數據，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數據，成為確保監管有效性的關鍵。我們的研究旨在開發一種新穎的監管范式，利用深度學習與區塊鏈的結合，實現高效、可信的駕駛行為監管。
區塊鏈技術作為一種去中心化、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。在自動駕駛監管中，區塊鏈可以用于存儲關鍵的監控數據，確保數據的真實性和可追溯性，為事故責任的確定提供可靠證據。
微云全息(NASDAQ: HOLO)基于多模態數據認證的自動駕駛可信監管范式（TSPAD）為自動駕駛行業帶來了創新的監管解決方案。通過結合深度學習與區塊鏈技術，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基于關鍵幀自適應選擇的深度學習框架，能夠實時檢測駕駛過程中的異常行為。具體而言，微云全息采用了卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的結合，以提升對時間序列數據的理解能力。模型通過分析駕駛視頻流，自動識別出關鍵幀，并在此基礎上進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對視頻數據的幀提取，自動選擇出代表性關鍵幀，這些幀能夠有效反映駕駛行為的特點。關鍵幀的選擇基于多種因素，包括運動模式、速度變化和周邊環境。利用深度學習模型，能夠識別出如急剎車、異常加速、分心駕駛等不安全行為。這些行為一旦被檢測到，系統會立即發出警報，并記錄相關數據以備后續分析。
在數據存儲與分享方面，區塊鏈技術提供了一種去中心化且防篡改的解決方案。通過區塊鏈，所有監控數據都能安全地存儲，并為監管機構、物流平臺和企業提供透明的信息共享。微云全息的系統采用數據加密技術，將關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程中的安全性。同時，通過智能合約，確保數據的訪問權限和使用規則，避免未授權訪問和數據篡改。
為了確保數據的可靠性，微云全息設計了一種證書存儲機制，所有經過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。在發生事故時，相關方可以通過區塊鏈上的數據，快速獲取事件的真實情況，為責任判定提供有力支持。
在多方數據共享的過程中，信息量與效率之間的平衡至關重要。通過關鍵幀選擇和圖像壓縮編碼技術，減少數據傳輸量的同時，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，還確保了監管部門能夠及時獲取到關鍵信息。
微云全息(NASDAQ: HOLO)TSPAD范式的設計還考慮到了監管機構與企業之間的互信機制。通過區塊鏈的透明性和可追溯性，各方在駕駛過程中的監督與合作能夠更加高效。監管部門可以實時監控駕駛行為，物流平臺能夠及時調整運輸安排，而企業則能在保障安全的前提下提升運營效率。
微云全息基于多模態數據認證的自動駕駛可信監管范式（TSPAD）為提升自動駕駛安全性提供了創新的解決方案。通過深度學習模型的實時異常行為檢測和區塊鏈技術的數據安全存儲，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。
