IAEIS 2026国际汽车电子产业峰会合作企业 | 南京行车宝智能科技有限公司

来源：市场资讯

（来源：深圳市汽车电子行业协会）

南京行车宝智能科技有限公司成立于2015年，是一家专注于为客户提供车载AI/视觉算法和方案的创新型科技企业。核心团队来自中科院自动化所，拥有超过20年的AI/视觉算法产业化经验。已经量产的功能和方案包括AVM、APA、ADAS、DMS、哨兵模式、BSD等，功能极为全面，且已经在高通、全志、紫光展锐、芯驰、瑞芯微、杰发科、联发科、TI等多家芯片平台上大规模落地，装车量超过百万。

除了自身的研发团队外，公司还和中科院自动化所、北京航空航天大学、航天科工集团建立了合作关系，在新技术、新方案的开发过程中，可以根据客户需求，通过联合开发设计、技术引进、合作开发等方式，使相关研发成果尽快转化为生产力，为企业创造效益。

目前，公司已经先后建立了南京数据中心、北京人工智能研究院、深圳研发中心，通过整合不同区域的人才和资源优势，更好地为广大客户提供服务。

我们本着“开拓创新，共创，共赢”的原则，期望通过领先的核心算法和方案与深度行业化的相关汽车电子厂商合作来深耕中国的汽车电子市场。

二、方案介绍

2.1 AVM方案

全景环视系统通过将多个鱼眼摄像头采集到的车周影像进行无缝拼接技术以及智能畸变矫正后，最终形成一幅车辆四周的全景俯视图显示在屏幕上。该系统可以让驾驶员对车辆周边环境整体态势进行精准把控，从而有效减少刮蹭、碰撞、陷落等事故的发生。

图1. 环视拼接效果示例

图2. 哨兵模式检测示例

量产平台：全志T5/T7/T527，高通8155/8255/6125，杰发科8015/8025，RK3588/3568，芯驰X9，紫光展锐7870，联发科MT8791/8371，RTD1861，凌阳8368PU等。

与传统AVM方案商比，行车宝AVM的优势

功能全面。除了2D+3D的基本功能外，AVM+ADAS+车道线标定+透明底盘+BSD已经全面在车厂大规模量产。 普通AVM方案商很难具备更深入的算法功能开发能力。

透明底盘，在方向盘大角度情况下拼接效果非常好，如下图示例：

具备围绕环视的AI功能定制能力

如：APA、BSD、avm+adas、哨兵模式等

2.2 APA视觉感知方案

该方案通过融合视觉感知车位线和障碍物，弥补雷达在空旷地带和低矮物体检测上的不足。视觉功能包括车位检测、障碍物检测以及可行驶区域分割。

车位检测：

车位检测框图以及对应的车位线类别，如下：

图3. 车位检测示意图

障碍物检测的种类包括限位器、雪糕桶、地锁（打开、关闭）、警示牌、机动车、非机动车、墙柱等，如下：

图4. 障碍物检测示意

可行驶区域分割主要将图像当中可行驶的部分分割，并构建栅格地图用于规控后续处理。可行驶区域分割结果示例如下：

图5. 可行驶区域分割示意

相关算法已经在地平线J3、TDA4、黑芝麻A1000L上落地和量产。除此之外，本算法方案也已经在高通8155/8255，芯驰X9sp，紫光展锐7870等智能座舱平台（舱泊）上移植并落地。

2.3 电子后视镜随动算法方案

如下图所示在挂车的电子后视镜应用中，当挂车和拖车车头转角超过一定阈值后，挂车后轮将会离开后视镜窗口，从而司机无法观测到潜在风险。

图6. 随动算法示意图

算法的流程图如下：

本方案基于视觉检测原理获取尾部车轮在图像中位置，并控制车轮显示在窗口中心。该方案已经在CV22平台量产。

2.4 前车防撞预警

前方碰撞预警系统FCW以前视摄像头为主要传感器，基于机器视觉、人工智能技术探测并跟踪前方车辆，判断本车于前车之间的距离、方位及相对速度，当存在潜在碰撞危险时对驾驶者进行警告。

系统启动条件：

1) 系统上电启动自检完成；

2) FCW功能开关打开；

3) 车辆行驶速度范围：15KM/H - 120KM/H；

4) 能见度>200m，除大雨、大雾及冰雪路面。

性能指标如下：

1) 快速精准的预警，单帧处理时间<0.05 秒；

2) 碰撞预警时间从1.5秒-3.5 秒动态可调；

3) 可有效处理逆光等恶劣环境；

4) 最远作用距离>80 米；

5) 报警准确率>99%，虚警率<1%；

6) 嵌入式系统上，内存消耗<1M；

7) 能稳定给出前车轨迹（用于判断前车是否从旁边车道切入）、车辆相对速度、相对碰撞时间等信息；

8) 能有效检测各种轿车、SUV、MPV、卡车、公交车、特种车辆；

9) 雨刮器不影响功能运行。

图7展示了我们算法在低质量图像中对前方车辆检测和跟踪的效果，从图中可以看出我们的产品对图像质量有很高的鲁棒性，同时对目标检测和跟踪的稳定性也非常高。

图7. 前车检测和跟踪示例

与同行相比，其优势为：

1) 车辆检测检测性能稳定，能够提供本车和前车的相对速度以及相对碰撞时间；

2) cpu占用率低，内存消耗少。目前已经在安霸 a7 平台上应用，分配主频<300M；

3) 对复杂环境的鲁棒性高，准确率高，误报率低。目前，前车防撞功能能够在大暴雨中实现稳定报警；

4) 可以针对大卡车进行预警，从而可以减少报警次数，进一步提高报警性能。

该功能模块的潜在客户为：汽车电子厂家、底盘厂家等前装供应链企业，以及公交车队等准前装客户。可用于前车防撞预警、紧急制动刹车等功能。

2.5 车道偏离预警

当车道偏离系统开启时，摄像头（一般安置在车身侧面或后视镜位置）会时刻采集行驶车道的标识线，通过图像处理获得汽车在当前车道中的位置参数，当检测到汽车偏离车道时，传感器会及时收集车辆数据和驾驶员的操作状态，之后由控制器发出警报信号。

系统启动条件：

1) LDW功能开关打开；

2) 车辆行驶速度大于功能阈值（默认值60KM/H，可标定界面设置，参数范围40 KM/H - 60 KM/H）；

3) 天气良好（能见度>1km）；

4) 道路标线清晰且符合GB5768。

性能指标：

1) 处理帧率>25Hz；

2) 可以同时通过TLC和Offset进行报警；

3) 预警灵敏度3级可调；

4) 识别率：白天：识别率＞99% 误识别率＜0.1%，夜间：识别率＞98% 误识别率＜0.5%；

5) 识别精度：车辆与左右车道线距离，误差小于10%

车辆行驶偏向角度，误差小于1deg

车辆横向偏移速度，误差小于0.5m/s

6) 自适应车道宽度的变化；

7) 可有效处理逆光等恶劣环境；

8) 可有效处理阴影，马路裂缝等干扰；

9) 可以实现对弧度很大的车道线进行检测。

图8显示了算法在不同环境下的车道线检测效果，显示出了算法在大曲率复杂环境下的鲁棒性。

(a) 白天车道线被严重遮挡的检测效果

（b）晚上光线较为复杂的检测效果

(c) 低对比度环境下的车道线检测效果

图8. 不同环境下车道线检测效果

与同行相比，其优势为：

1. 系统图像处理算法具备大转角车道线的检测能力，因此提前判断车道线的变化趋势，提高系统的应变能力，同时可以提供更可靠的车道线检测精度；

2. 基于大数据训练的车道检测算法可以有效区分车道和噪声干扰，提高车道线检测在复杂环境下的鲁棒性，如图8(c)所示；

3. LKAS采用自动标定技术满足整车厂生产节拍，标定流程简单方便。

该功能模块的潜在客户为：汽车电子厂家、底盘厂家等前装供应链企业，以及公交车队等准前装客户。可用于车道偏离预警、LKAS等功能。

2.6 疲劳驾驶预警

疲劳驾驶预警系统是基于机器视觉技术的多元信息融合驾驶辅助预警系统。系统使用图像传感器采集驾驶员的面部信息，采用高速数字信号处理器进行图像的处理与分析，基于疲劳检测算法对驾驶员的疲劳等不安全状态进行实时监控。同时通过对驾驶员的操作特性进行分析，包括对车速、方向盘、油门、刹车灯操作特征的提取和判断，辅助驾驶员的疲劳状态监控。图9为疲劳驾驶的控制逻辑。

图9. 疲劳驾驶检测的控制逻辑

系统启动条件：

1) 发动机启动；

2) 车速＞50km/h；

3) 控制器检测到驾驶员疲劳驾驶。

系统性能：

1) 疲劳检测的准确率>97%；

2) 嵌入式车载设备上的运行速度>20fps/s；

3) 检测灵敏度动态可调；

4) 可有效处理逆光等所造成的光线不均匀造成的干扰。

该功能模块的潜在客户为：汽车电子厂家等前装供应链企业，以及公交车队等准前装客户。可用于疲劳驾驶检测预警功能。

三、团队优势

1. 专业的人工智能研发队伍以及多样化的技术分工。北京研究院有多位在人工智能研发和产业化方面具有丰富经验的专家。除此之外，研发团队还包括了软件、测试等研发人员，能够为不同客户需求提供完善的解决方案；

2. 合理的研发布局。公司在北京、长三角（南京）、珠三角（深圳）都建立了研发中心，充分利用不同区域的特点，进行优势互补，更好保障有竞争力的产品研发；

3. 清晰的目标。公司目前已经把所有研发都聚焦在ADAS、3D高清环视相关功能和方案的研发，力争为相关tier1客户提供一流服务；

4. 高效的团队执行力。团队成员目标统一，互补性强，能够快速高效的为客户进行服务。团队成立时间不长，但已经为tier1客户开发了多款难度较大功能和方案。同时，团队的平均年龄很年轻，具备很强的可塑性；

5. 卓越的产品创新能力。合理的管理方式能够让具备人工智能技术背景的技术人员与具备深厚行业背景的技术人员充分沟通、碰撞火化，已经在国内首先研发出了三路流媒体后视镜等产品。