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本文聚焦自动驾驶交通系统车内监控，综述车载动作识别（OBHAR）的挑战与进展。涵盖专用数据集、传统计算机视觉、深度学习及多模态方法，分析环境变化、多传感器融合等难点，为提升自动驾驶安全性提供技术参考。
自动驾驶交通系统车内监控与车载动作识别研究进展
一、研究背景与核心挑战
自动驾驶交通系统（如公交、地铁、火车、汽车）的普及带来便捷性提升，但乘客安全保障始终是核心议题。车内监控作为保障安全的关键环节，依赖高效的车载动作识别系统（On-Board Human Action Recognition, OBHAR）。与传统人体动作识别（Human Action Recognition, HAR）不同，OBHAR 面临独特挑战：
- 环境变异性：车内光照随区域（如车门附近亮度较高）和车辆移动产生动态变化，窗外光线引入背景滚动和局部明暗差异，车辆振动可能导致摄像头抖动，运行噪声（加速、刹车、开关门）影响多模态数据融合。
- 多传感器数据整合：拥挤场景下视频信息可能受限，需融合红外、音频等多模态数据，但跨传感器数据预处理与融合技术存在难点。
- 遮挡鲁棒性：公共交通（如地铁、公交）内人员密集，目标遮挡频繁，物体遮挡传感器可能降低识别精度。
- 实时处理需求：车载设备计算能力有限，深度学习模型需通过剪枝、量化等技术压缩规模，平衡模型大小与精度。
- 标注数据稀缺：隐私问题限制车内动作标注数据采集，不同交通工具的动作差异导致模型泛化性不足。
二、自动驾驶分级与车内监控需求
国际汽车工程师学会（SAE International）将道路车辆自动化分为 6 级（SAE 0-SAE 5），欧洲已实现 SAE 3 级，正推进 SAE 4 级研发（车辆可自主决策复杂场景）。轨道交通自动化分为 5 级（GoA 0-GoA 4），欧洲部分地铁已运行于 GoA 4 级，法、德、瑞士等国铁路计划 2024 年测试或部署更高自动化列车。
在最高自动化等级中，车内无工作人员，监控需求涵盖乘客计数、空座检测、 vandalism/assault 识别、物品盗窃监测及乘客健康状态（如突发疾病）。典型车载动作包括上下车、车窗涂写、跌倒、暴力行为等，其中上下车和车窗涂写为交通场景特有动作。
三、车载动作识别研究现状与数据集
尽管传统 HAR 研究热度在 2016 年达峰后有所下降，但交通场景 HAR 研究持续升温，尤其在汽车、火车、公交领域。现有综述多聚焦交通视频监控中的异常行为（如跌倒、车外暴力），缺乏对车内动作识别的系统性分析。
核心数据集：
- 覆盖公交、地铁、火车、汽车等场景，包含光照变化、拥挤度、动态背景等多样化条件。
- 数据类型包括单目 / 双目视频、红外图像、惯性传感器数据等，部分数据集涉及多模态融合。
- 但公开可用数据集较少，隐私问题限制大规模标注数据共享，制约模型训练与跨场景泛化。
四、技术方法与性能分析
（一）传统计算机视觉方法
早期研究依赖手工特征提取，如方向梯度直方图（HOG）、光流法，结合支持向量机（SVM）等分类器。此类方法在简单场景（如低拥挤度车内）表现尚可，但对复杂光照和遮挡鲁棒性不足。
（二）深度学习方法
- 卷积神经网络（CNN）：利用时空特征提取，如 3D CNN 捕捉视频序列的时间维度信息，适用于单人或稀疏人群动作识别。
- 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：处理时序数据，捕捉动作序列的上下文依赖，常用于分析连续动作（如乘客移动路径）。
- Transformer 架构：近年引入自注意力机制，提升长程依赖建模能力，在多目标交互场景中表现潜力。
- 多模态融合模型：结合视觉（视频）、听觉（音频）、惯性传感数据，通过早期融合（数据层）或晚期融合（决策层）提升复杂场景识别精度。
（三）性能对比与局限
现有方法在受控环境（如低光照变化、少遮挡）中准确率较高，但在真实公交 / 地铁场景中，环境噪声和遮挡导致泛化性下降。此外，深度学习模型对算力需求高，嵌入式部署需轻量化优化（如模型剪枝、量化）。
五、未来研究方向与展望
- 隐私保护与数据共享：探索联邦学习、合成数据生成等技术，在不暴露原始数据的前提下提升模型训练效率。
- 轻量化模型设计：开发高效架构（如 MobileNet、EfficientNet 变体），结合神经架构搜索（NAS）优化车载部署性能。
- 跨场景迁移学习：利用预训练模型（如在公开 HAR 数据集上预训练）结合小样本微调，缓解特定交通场景数据不足问题。
- 多任务联合学习：同时实现动作识别、乘客计数、异常检测等多任务，提升系统实用性。
- 标准化评测体系：建立统一的数据集与评估指标，推动不同方法的公平比较与技术迭代。
六、结论
车载动作识别是自动驾驶交通系统安全的核心技术，当前研究在深度学习驱动下取得进展，但受限于数据稀缺、环境复杂性和实时性要求。未来需通过跨学科技术融合（如隐私计算、轻量化 AI）与标准化建设，推动 OBHAR 从实验室走向实际部署，为智能交通的安全运营提供关键支撑。
