近年来，车载视频监控的市场需求呈飞速上涨之势。

随着人工智能技术不断融入社会，越来越多的行业进行了技术革新。车载监控作为监控视频行业的细分子行业，是视频监控在交通领域的重要应用。

5G、物联网、车联网等新技术的应用促使车载监控使用成本一降再降，商用的口子被一下子拉开，如今车载监控已成为增长最快的监控细分市场之一。

据调研报告显示，车载视频监控市场规模自2012年至2019年已从5.8亿美元增长至16.74美元，年复合增长率为16.34%，车载监控已成为了每辆智能汽车的标配。

什么是车载监控系统？

简单来说，车载监控系统就是将地面固定场所的视频监控功能应用到移动的车辆上。现今，AI与摄像头的结合使车载视频监控系统从“被动防御”向“主动预防”转变，在危险来临前实时、主动地发现风险。

具体功能上，车载监控增添了多种智能模式。除倒车测距、车前测距等基本功能外，还延伸出视频实时分析、异常信息探测、智能风险评估、移动物品识别等多种多样的新功能。

此外，车载视频监控的高清化也在为安全驾驶保驾护航。高清化摄像头提升了清晰度，在车载监控的智能应用中优势愈加明显，已成为智能车载监控中的主流。

而车载监控系统的诸多智能化功能，背后都离不开海量数据的支持。模型的养成是需要数据喂养的，经过标注处理后的数据，喂得越多模型越准，模型越准智能水平越高。因此，数据标注是车载监控智能化的关键。

那么，车载监控都会遇到哪些类型的数据标注任务？

车载监控系统涉及的标注类型

车牌标识：车牌识别通过车辆前、后安装的摄像头，对车前方和车后方的车辆进行识别。标注方法为OCR标注，不仅可以提取车牌上的文字信息，还可以识别出车辆的零配件信息，上险情况等，很好满足移动治安刑侦的需求。

人脸识别：人脸识别通过关键点对图像中人脸五官与轮廓进行定位，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇等部位。人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步，关键点数越多，识别就越精细。人脸识别常用于统计车内乘客的样貌与数量，将抓拍到的乘客人脸图片上传至监控中心进行对比，可以及时发现在逃通缉犯、小偷惯犯等，为公安部图像侦查提供相关证据。

驾驶员状态监测：驾驶员行为检测通常用视频标注完成，利用车内摄像头实时监控驾驶员的行为动作及反应状态，结合人工智能算法自主分析驾驶员的疲劳程度与不良行为，及时发出相应警报提示。

车辆行驶状态监测：汽车行驶过程中，常遇到偏离车道行驶、前车碰撞、后车追尾等问题，车辆行驶状态检测利用几十种图像标注与视频标注方法，帮助驾驶员提前预警车辆碰撞与路线偏移。此外，不仅机动车，车载监控系统也能识别行人及非机动车辆，并对车辆左右盲区进行实时监测，防止盲区事故的发生。

结语

尽管，与人工智能结合的车载系统进步神速，但目前我国车载监控技术能力仍处于初级阶段，产品价值附加值较低，智能安全驾驶问题仍是一大隐患。

随着自动驾驶量产步入新阶段，车载监控系统还有很长的路需要走。面对复杂多变的路段场景，车载监控系统还需提高自身灵敏度，探索挖掘更多易于驾驶安全的新功能。

而数据标注行业的责任同样重大，数据标注还需提升自身数据处理能力，以更好地满足感知算法与行车安全的需求。