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ISCC 2023|智能防护技术专题内容抢先看

ISCC 2023|智能防护技术专题内容抢先看 Automotive Innovation
2023-07-05
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导读:ISCC 2023-智能防护技术专题演讲精彩预告

第五届世界智能安全大会(ISCC 2023)将在重庆举行

聚焦自动驾驶安全,汇聚全球专家共探智能交通前沿技术

ISCC 2023

第五届世界智能安全大会(FISITA Intelligent Safety Conference China, ISCC 2023)将于2023年7月17日至19日在重庆举办。作为由世界汽车工程师学会联合会(FISITA)与中国汽车工程学会联合打造的国际交流平台,ISCC聚焦自动驾驶安全,围绕预期功能安全、信息安全、人因工程、安全测试评价、智能防护、人工智能等核心议题展开深入研讨,邀请全球专家学者及科技从业者共同参与。

大会主席

  • 李骏
    中国工程院院士、中国汽车工程学会理事长、清华大学教授、Automotive Innovation主编
  • 赵福全
    清华大学车辆与运载学院教授、汽车产业与技术战略研究院院长、FISITA终身名誉主席、Automotive Innovation主编
  • Nadine Leclair
    FISITA主席、FISITA智能安全工作组主席

智能防护分会场主席

周青
清华大学车辆与运载学院教授、清华大学学术委员会委员

智能防护分会场联席主持人

聂冰冰
清华大学车辆与运载学院副教授

分会场日程

演讲摘要

黄合来
中南大学交通运输工程学院教授、智慧交通湖南省重点实验室主任

演讲题目:智能网联交通安全研究

演讲摘要:报告系统梳理了全球道路交通安全发展历程,评述主动式、交互式、自主式三大新兴交通安全技术体系及其关键挑战,提出“智能网联交通安全Haddon矩阵”。面向我国交通强国战略需求,提炼出智慧交通设施安全保障、智能载运工具安全运用、交通系统运行安全调控、交通安全法规伦理约束四大前瞻性科研方向,为行业提供理论支撑与发展参考。

Francisco J. Lopez-Valdes
卡米亚斯大主教大学副教授、MOBIOS实验室主任

演讲题目:后倾坐姿乘员保护策略

演讲摘要:随着座椅后倾角度增加,乘员下潜风险上升,可能导致腰椎骨折与腹部损伤。报告综述全球关于后倾坐姿乘员损伤的研究成果,涵盖三点式安全带、预紧装置、拉力限制器、碰撞速度(35~50 km/h)、半刚性座椅设计等关键变量。重点分析引发下潜行为的因素,并介绍欧洲“ENOP项目”研究成果,评估后倾姿势对伤害风险的影响,推动更安全的乘员保护方案设计。

尹志勇
中国汽车工程研究院交通安全技术总监

演讲题目:助力智能驾驶,让典型事故成为检验车辆安全的一次试验

演讲要点:全球每年约130万人死于交通事故,其中超90%源于人为因素。尽管智能驾驶有助于降低风险,但软硬件故障仍存隐患。当前被动安全评测难以覆盖复杂场景,智能车辆测评缺乏统一标准且更新滞后,传统事故调查亦无法全面还原事发前状态。为此,需建立多维证据采集体系,通过深度事故调查反向验证车辆安全性,提升智能驾驶系统的可靠性。

任凡
长安汽车L3级自动驾驶项目组开发经理

演讲题目:NOA导航辅助驾驶的安全挑战和对策

演讲摘要:NOA(Navigate on Autopilot)在中国市场渗透率快速提升,其自动调速、变道、上下匝道等功能带来便利的同时也引发新的安全问题。部分系统行为易使驾驶员产生不安感。报告从X、Y、Z三个空间维度分析NOA面临的安全挑战,并提出相应优化策略,旨在提升用户信任度与系统安全性。

Shimul (Md Mazharul) Haque
昆士兰科技大学土木与环境工程学院交通工程教授

演讲题目:用于主动道路安全评价的人工智能视频分析

演讲亮点:传统道路安全评估依赖事故数据积累,但在发展中国家常面临数据缺失、记录不全等问题。基于人工智能的视频分析技术为解决这一难题提供了新路径。报告介绍交通冲突技术(TCT)最新进展,展示如何利用AI视频分析评估交通设施碰撞风险,并结合多个实际案例说明其在安全评估与工程前后对比中的应用价值。

Mazdak Ghajari
帝国理工大学高级讲师

演讲题目:自动化交通:车载传感器能否预测道路交通碰撞中的脑损伤风险?

演讲要点:道路交通事故中70%的致命伤涉及头部损伤。现代车辆配备的传感器可记录碰撞动态数据。研究基于RAIDS数据库,分析不同道路使用者脑外伤(TBI)的严重程度与病理特征,建立其与车辆动力学参数(如delta-V)之间的关联模型。结果表明,delta-V可用于预测TBI风险等级。未来将进一步探索利用车载传感器实现事故后快速响应与医疗干预。

封硕
清华大学自动化系助理教授

演讲题目:智能汽车安全防护加速测试

演讲摘要:自动驾驶大规模落地受限于测试效率低下的“稀疏度灾难”问题。本研究提出等效加速测试防控方法,基于大规模自然驾驶数据,采用密集强化学习(Dense Deep Reinforcement Learning)生成高危测试场景,显著提升测试效率,实现安全验证数量级的加速。

*中文演讲摘要仅供参考

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会议概况

承办单位

智能汽车安全技术全国重点实验室
高端汽车集成与控制全国重点实验室
重庆大学卓越工程师学院
Automotive Innovation

合作伙伴

长安汽车
中国一汽
中国汽车工程研究院

赞助企业

维克多汽车技术(上海)有限公司
上海测迅汽车科技有限公司

支持单位

重庆市江北区人民政府
中国智能网联汽车产业创新联盟
国家智能网联汽车创新中心
清华大学智能汽车设计与安全性研究中心
重庆大学机械与运载学院
公安部道路交通安全研究中心
CAICV-预期功能安全工作组
CAICV-信息安全工作组

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