安防智能巡逻车：融合AI与5G的关键技术与应用

本文主要探讨了面向安防场景的智能网联巡逻车的关键技术及其应用。在当今人工智能技术广泛应用的背景下，解决行业场景中的实际问题是研究的重点。智能网联巡逻车作为无人驾驶技术的一种实践形式，其感知系统集成了视觉、雷达、惯性导航等多种传感器，这些传感器通过人工智能和数据融合技术，实现了对车辆本身状态、道路环境以及目标行为的精确识别。 文章强调了混合智能的认知系统构建，即结合人类经验和人工智能的计算认知。人类智能（HI）提供了场景理解和情境判断，而人工智能（AI）则提供了高效的数据处理和决策能力。这种混合智能使得系统能够更好地适应复杂多变的安防场景，提升决策的准确性。 文章的核心技术支撑包括“人在回路”系统架构，即在自动驾驶过程中，人的干预和决策依然扮演重要角色，同时依赖于5G通信技术的高速传输和V2X（Vehicle-to-Everything，万物互联）技术，车辆能够实时接收和共享周边环境信息。边缘计算技术的应用则确保了数据处理的实时性和安全性，减少了云端通信延迟，提高了系统的响应速度和稳定性。 此外，文章着重讨论了人机交互设计，设计了多种交互模式，如驾驶员与车辆、车辆与其他交通参与者之间的有效沟通，以确保在自动驾驶和指挥调度过程中的协同工作。这种交互模式不仅提升了操作的便捷性，还保证了系统的整体安全运行。 本文针对安防场景下的智能网联巡逻车，探讨了关键的自动驾驶、指挥调度、5G通信、混合智能以及人机交互技术，并强调了这些技术如何协同作用，以提高工作效率并保障系统的安全可靠性。这项研究对于推动智能交通的发展，尤其是在公共安全领域，具有重要的理论和实践价值。