DMS的爆发,从2020开始

ADAS系统中重要的功能部分,正在飞速发展。

DMS(Driver Monitor System),是驾驶员监测系统的简称,也是目前流行的ADAS(高级驾驶辅助系统)系统功能中很重要的一种,甚至是标配。

DMS驾驶员监控系统

因为,近年来出于公共出行安全考虑,欧盟和中国均已出台法律法规,国内已率先对“两客一危”等商用车车型安装DMS系统作出强制要求,乘用车搭载要求也在推进制定中。而E-NCAP发布2025路线图,要求从2022年7月开始新车都必须配备DMS。

随之,乘用车品牌如沃尔沃、凯迪拉克等也在搭载相关产品。这些车企动作的背后,是一大批Tier 1供应商的陆续入场和DMS应用的爆发。

DMS开始爆发

2006年,雷克萨斯LS 460首次配备主动DMS,摄像头安装在转向柱盖的顶部,带有六个内置近红外LED。但汽车公司对主动DMS一直不太感冒,一方面是成本关系,另一方面消费者不愿为此买单。

说一下什么叫主动式DMS。被动式DMS因为落伍就不提了。主动式DMS系统一般基于摄像头和近红外技术,从眼睑闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等,检测驾驶员状态。由于自动驾驶的发展,主动式DMS成为焦点。

DMS驾驶员监控系统

实际上,除了雷克萨斯,2015年4月,纽约车展全球首发的凯迪拉克 CT6因搭载“Super Cruise”的DMS系统而名噪一时。2019年3月,沃尔沃宣布到2020年代初期,将推出下一代可扩展模块架构(SPA2),届时所有基于SPA2架构的新车型都将引入DMS系统。

而从2018年开始,随着L2的量产和L3的即将量产,主动式DMS系统开始放量。根据佐思汽研数据,2019年中国主动DMS系统安装量为10,170套,同比增长174%。2020年第一季度安装量为5,137套,同比增长360%。

这其中,安装的车型包括长城VV6、奔腾T99、奇瑞星途、吉利星越、小鹏G3等,主要以顶配及次顶配为主,价格区间在15~20万元,而小鹏G3可以通过OTA推送DMS功能,据悉其余各家陆续计划在今年上半年推送。

当然,相比年销量2000万辆级别的车市来说,这点量实在微不足道。不过,如同光照进安全的裂隙,这种示范效应是很强烈的。

DMS驾驶员监控系统

长远地看,由于DMS技术属于智能驾驶(感知、决策和控制)中的感知环节,在L3状态下,当驾驶场景超出系统的能力范围后,驾驶权能不能安全地从机器交还到人类司机?如何确保人有能力接管?这就需要系统理解人类司机的当前状态,DMS就成了一个刚需。

对于一个未来千亿产值的市场,径卫视觉王波表示,“安全市场本身就很大。世界卫生组织的报告显示,全球每年有130多万人因为道路事故死亡,中国的死亡人数超过25万人。按一次事故平均损失120万元计算,仅国内就是3000多亿元的损失。做好安全就可以挽回这些事故的损失。”

DMS应用中的困难

目前,大部分Tier1已推出DMS完整解决方案,包括法雷奥、博世、大陆、电装、现代摩比斯、伟世通、维宁尔等。中国企业中的海康威视、商汤科技、百度、大华等公司的DMS产品,也已开始落地各个品牌车型。

不过,DMS系统的商业化量产落地仍然面临诸多难以解决的困难,最主要的是四点:

DMS驾驶员监控系统

1. 基于视觉的DMS在技术上的最大难点是面对强光或弱光状态下的表现。光线太强,图像表现出来全是白的。光线太弱,图像表现出来全是黑的。面对这种情况,算法再强也没有用。再比如,阳光从侧面车窗照射到人脸上时会产生阴阳脸现象,汽车进入隧道或者夜间行车时又会存在光线不足的问题。

2.DMS运行于车载计算平台,面临算力不足的挑战。因为现有的主流车载计算平台大多只有中低端ARM CPU/GPU,其算力甚至不如两年前的手机芯片。在这样的平台上运行诸如人脸检测、关键点检测、人脸识别、视线追踪、手势识别等算法,很难实现。也就是说,缺少车规级的能够支持深度学习的芯片。

为什么这么说呢?深度学习技术的运用,才能更好地实现人工智能。在DMS系统中采用深度学习技术中的卷积神经网络,可以更准确将特征进行识别和表达。普通神经网络由于训练代价较高,一般只有3-4层,而卷积神经网络由于采用了特殊的训练方法加上一些小trick,可以达到8-10层。也就是说,深度神经网络能够捕捉到数据中的深层联系,从而能够得到更精准的模型。

DMS驾驶员监控系统

3.数据采集与标注面临很大挑战。计算机视觉算法(如基于深度学习的算法)对图像质量有较高要求,同一算法在不同摄像头下性能差异可能会很大。此外,信噪比、对比度千差万别、图像的遮挡与抖动、不同天气和时间段的光线差异导致图像亮度不同。

4.视觉DMS算法面临驾驶员状态多变的挑战。汽车驾驶员有不同性别、年龄、种族,可能会穿戴帽子、口罩、眼镜(包括墨镜),驾驶过程中头部会出现各种姿态,可谓“72变”。这些复杂状况同样会对算法构成很大挑战。

此外,如何量化界定疲劳状态、瞌睡状态也是DMS面临的瓶颈。如何测量疲劳?疲劳与体温、皮肤电阻、眼球运动、呼吸频率、心率和大脑活动之间存在关系,最有效的方法是测量脉搏和心跳变异HRV,但这方面技术还不够成熟。

上面这些因素阻碍了很多公司的进入。目前国内能够具备DMS乃至整个ADAS系统前装量产能力的公司仍为数不多。当然,随着行业内技术的不断进步,这些短板都在快速消除。

目前DMS的应用仅停留在预警阶段,不过,一旦与ADAS/AD系统结合,还可以实现个性化车身控制等功能。比如,通过人脸、性别和表情的识别, 实现身份认证,以及更丰富的人车交互等等。而且,随着L2/L3的大规模应用,未来DMS系统还将演进为座舱监控系统。

DMS驾驶员监控系统

当然,这些丰富的功能单靠Tier1供应商在短期内是无法完成的,所以DMS系统还得靠Tier1+算法厂商合作来实现,比如EyeSight、Smart Eye、FotoNation、Seeing Machine等软件算法公司。所以说,算法决定未来,真的不是一句空话。

DMS在商用车领域

除了乘用车,近几年DMS所代表的ADAS技术在货运领域的渗透率也获得了较快提升,并有望在未来几年随着相关法规、标准的持续落地,进一步增长,达到百亿级市场规模。这其中,DMS的应用可谓是分量很重的部分。

根据《中国公路货运行业智慧安全白皮书》的统计数据,截止2019年我国公路货运量突破416亿吨,货物周转量接近8万亿吨公里,载货汽车保有量超过1300万辆,成为全球第一大市场。但是,截止 2019年,我国公路货运事故数为3.7起/百万公里,而美国公路货运事故数早在2014年就已经降到了0.1起/百万公里左右。

深入分析就能发现,这些事故中因司机因素导致的事故占比为37%,其中80%的事故是由司机激进驾驶行为所导致,15%的事故由司机疲劳驾驶所导致;4%的事故由驾驶员注意力分散引发,如打电话、看手机、抽烟等;1%的事故由司机危险驾驶行为引发。

DMS驾驶员监控系统

所以,强制安装DMS系统,带来的安全效应也将是非常明显的。就像文章开头所说,四川省今年3月底前,全省21个市(州)3.13万辆“两客一危”重点营运车辆的车载主动安全智能防控设备已全部实现对驾驶员不安全行为的自动识别和实时提醒。

而如此大的安全市场应用规模,近几年吸引了大量玩家的进入,如福瑞泰克、智驾科技、清智科技、极目智能、MINIEYE等。此外,商用车气动系统公司瑞立集团和国内商用车龙头企业潍柴集团也纷纷选择对相关的企业进行投资,入局商用车ADAS领域。

不过,目前本土企业的技术积累大多是在感知预警领域,在执行层面与外资零部件巨头仍有一定的差距。因此,随着ADAS功能逐渐从单纯提供预警功能向制动功能演变,也逼迫着这些执行层面技术薄弱的企业去进化自己的能力。

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