算法驱动的场景识别：规则引擎与机器学习的强大结合
引言
在智能驾驶系统、交通分析和安全监控等领域，场景识别是一项核心技术。传统的场景识别方法主要依赖人工标注，不仅耗时耗力，还容易受主观因素影响。随着技术的发展，算法驱动的场景识别方法逐渐兴起，通过结合规则引擎与机器学习技术，实现了更高效、更客观的场景自动识别。本文将深入探讨这种结合方式，特别是在车辆交互场景识别中的应用。
传统场景识别与算法驱动场景识别
传统场景识别方法
传统的场景识别主要依赖人工标注，专业人员根据预定义的标准，对收集到的数据进行分类和标记。这种方法存在多个显著缺点：
- 耗费大量人力和时间资源
- 标注质量依赖专业人员的经验和主观判断
- 难以处理海量数据
- 难以及时响应动态变化的场景
算法驱动的场景识别方法
算法驱动的场景识别方法结合了规则引擎与机器学习技术，形成了一种自动化的识别系统。规则引擎基于预定义的条件对数据进行筛选和分类，而机器学习技术则能从大量数据中自动学习模式和特征。这种方法的核心在于将明确的专家知识（规则）与数据驱动的学习能力（机器学习）结合起来，实现更高效、更准确的场景识别。
规则引擎在场景识别中的应用
规则引擎概述
规则引擎是一种能够将业务决策逻辑与应用程序代码分离的技术，通过定义一系列规则来处理复杂的判断逻辑。其中Rete算法是一种高效的模式匹配算法，广泛用于规则引擎中。Rete算法通过构建一个网络结构来避免重复计算，提高性能。在这个网络中，节点表示规则的条件部分，事实（数据）通过这个网络传播。
Rete算法的关键特性包括增量更新（只更新受影响的部分网络）和节点共享（多个规则共享相同条件时只构建一次共享子网络）。常见的节点类型包括根节点、单输入节点、双输入节点和终端节点，分别用于处理不同类型的条件和逻辑。
主流规则引擎比较
目前主流的规则引擎包括Drools（Java）、Easy Rules（Java）、Nools（Node.js）以及Python领域的CLIPSpy等。本文将重点关注Drools和CLIPSpy这两种成熟且功能丰富的规则引擎。
Drools (Java)是一个成熟且功能丰富的业务规则管理系统（BRMS），提供了声明式规则定义、复杂规则评估、时间规则、决策表支持等丰富功能。Drools基于ReteOO算法（Rete算法的面向对象增强版），广泛应用于金融、医疗、电商、物流等行业。
CLIPSpy (Python)是成熟的CLIPS专家系统的Python绑定，源自NASA开发的CLIPS，以其鲁棒性和多功能性而闻名。CLIPSpy实现了Rete算法，支持规则语言与Python集成，广泛应用于专家系统和AI应用开发。CLIPSpy具有以下特点：
- 源自NASA技术：CLIPS最初由NASA开发，被认为是人工智能领域的先进技术，并在大学课程中用于教授AI基础知识
- Lisp风格语法：提供了类似Lisp的语法结构，表达能力强
- Python集成：允许在CLIPS规则中嵌入Python代码，从而非常容易扩展
- 成熟稳定：经过多年发展，功能完善，性能稳定
- 优秀文档：提供了详细的文档支持，降低学习难度
规则引擎在场景识别中的优势
在场景识别中，规则引擎具有以下优势：
- 明确的逻辑表达：能够清晰地表达专家知识和领域规则
- 可解释性强：规则的触发和执行过程透明可追踪
- 灵活性高：规则可以根据需求动态调整和优化
- 高效处理复杂条件：通过模式匹配算法高效处理多条件组合判断
机器学习在场景识别中的应用
机器学习技术能够从大量数据中自动学习模式和规律，在场景识别中主要应用以下技术：
聚类算法
聚类算法根据数据的相似性将其分为不同的组，常用于发现数据中的潜在类别或模式。在场景识别中，常用聚类算法包括：
- K-means聚类：基于距离度量将数据分为K个簇
- DBSCAN：基于密度的聚类算法，能够识别任意形状的簇
- 层次聚类：通过构建树状的聚类结构来组织数据
异常检测
异常检测算法用于识别与正常模式显著不同的数据点。在场景识别中，常用以下方法：
- 基于统计的方法：使用统计量检测偏离正常分布的数据
- 基于邻近度的方法：检测与大多数数据点相去甚远的点
- 隔离森林：通过随机分区识别容易被隔离的异常点
- 单类SVM：将数据映射到高维空间，找出异常点
监督学习模型
监督学习通过标记数据训练模型，用于对新数据进行分类或回归预测：
- 决策树和随机森林：基于特征的树状决策模型
- 支持向量机（SVM）：寻找最优分类超平面的算法
- 深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）用于图像场景识别
规则引擎与机器学习的结合
规则引擎与机器学习各有优势，结合使用可以取长补短，实现更强大的场景识别系统。
结合方式
- 串行结合：
- 规则作为预处理：先用规则引擎筛选出潜在的场景，再用机器学习模型进行精细分类
- 规则作为后处理：先用机器学习模型识别基本场景，再用规则引擎应用业务约束和专家知识
- 并行结合：
- 同时使用规则引擎和机器学习处理相同的数据，然后融合结果
- 可以采用投票、加权平均等方式进行结果融合
- 嵌套结合：
- 规则中嵌入机器学习：规则条件中引用机器学习模型的输出
- 机器学习中嵌入规则：将规则引擎的输出作为机器学习模型的特征
结合优势
- 提高识别准确性：结合专家知识和数据驱动的学习能力
- 增强系统可解释性：机器学习模型提供预测，规则引擎提供解释
- 处理复杂场景：应对各种复杂的、多变的场景
- 减少标注需求：通过规则自动生成部分标签，减轻人工标注负担
案例研究：车辆交互场景识别
应用场景
在智能驾驶和交通安全分析中，识别潜在的危险或特殊交互场景至关重要。这些场景包括：
- 紧急制动场景
- 车辆切入场景
- 近距离跟车场景
- 车辆交叉汇入场景
- 车道变换冲突场景
关键参数
车辆交互场景识别主要基于以下关键参数：
- 车辆加速度：反映车辆动力学状态变化
- 相对距离：车辆间的空间位置关系
- 相对速度：车辆间的速度差异
- 时间距（Time Headway）：前后车之间的时间间隔
- TTC（Time-to-Collision）：预估碰撞时间，是评估风险的重要指标
实现方式
结合CLIPSpy规则引擎与Python机器学习的车辆交互场景识别系统实现方式如下：
- 规则引擎部分：
- 使用CLIPSpy定义场景识别规则，如"当TTC < 3秒且相对速度 > 10km/h时，判定为潜在紧急场景"
- 利用CLIPSpy的规则语言表达复杂逻辑，处理多条件组合
- 根据道路类型、天气条件等上下文信息调整规则阈值
- 机器学习部分：
- 使用Python科学计算库（如scikit-learn）实现聚类和异常检测
- 基于历史标记数据训练分类模型，预测场景类型及风险等级
- 使用深度学习框架（如PyTorch）处理复杂特征提取
- 结合策略：
- 规则引擎识别明确的场景和风险，机器学习处理模糊边界和未知场景
- 规则引擎的输出作为机器学习模型的特征输入
- 机器学习模型的结果用于动态调整规则参数
代码示例：CLIPSpy规则引擎与机器学习结合的场景识别系统
1. CLIPSpy规则定义
import clips
# 创建CLIPS环境
clips_env = clips.Environment()
# 定义模板（相当于Java中的类）
vehicle_template = """
(deftemplate vehicle
(slot id (type STRING))
(slot speed (type FLOAT))
(slot acceleration (type FLOAT)))
"""
interaction_template = """
(deftemplate interaction
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot relative-distance (type FLOAT))
(slot relative-speed (type FLOAT))
(slot ttc (type FLOAT))
(slot lateral-distance (type FLOAT)))
"""
ml_prediction_template = """
(deftemplate ml-prediction
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot scene-type (type STRING))
(slot confidence (type FLOAT))
(slot is-anomaly (type SYMBOL) (allowed-values TRUE FALSE))
(slot anomaly-score (type FLOAT)))
"""
scene_template = """
(deftemplate scene
(slot type (type STRING))
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot confidence (type FLOAT))
(slot evidence (type STRING)))
"""
# 定义规则
emergency_braking_rule = """
(defrule emergency-braking-scene
(vehicle (id ?id) (acceleration ?acc&:(< ?acc -4.0)))
(interaction (vehicle-id ?id) (ttc ?ttc&:(< ?ttc 3.0))
(relative-speed ?rs&:(> ?rs 10.0)))
=>
(assert (scene (type "EMERGENCY_BRAKING")
(vehicle-id ?id)
(confidence 0.9)
(evidence (str-cat "Hard braking with TTC=" ?ttc
", RelSpeed=" ?rs)))))
"""
cut_in_rule = """
(defrule cut-in-scene
(interaction (vehicle-id ?id)
(lateral-distance ?ld&:(< ?ld 2.0))
(ttc ?ttc&:(< ?ttc 5.0)))
(ml-prediction (vehicle-id ?id)
(scene-type "CUT_IN")
(confidence ?conf&:(> ?conf 0.7)))
=>
(assert (scene (type "CUT_IN")
(vehicle-id ?id)
(confidence 0.85)
(evidence (str-cat "Cut-in detected with ML confidence=" ?conf)))))
"""
anomaly_rule = """
(defrule anomaly-scene
(vehicle (id ?id))
(ml-prediction (vehicle-id ?id)
(is-anomaly TRUE)
(anomaly-score ?score&:(> ?score 0.8)))
=>
(assert (scene (type "ANOMALY_BEHAVIOR")
(vehicle-id ?id)
(confidence ?score)
(evidence (str-cat "Anomaly detected by ML with score=" ?score)))))
"""
# 加载模板和规则到环境
clips_env.build(vehicle_template)
clips_env.build(interaction_template)
clips_env.build(ml_prediction_template)
clips_env.build(scene_template)
clips_env.build(emergency_braking_rule)
clips_env.build(cut_in_rule)
clips_env.build(anomaly_rule)2. 机器学习模型集成
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
class VehicleSceneDetection:
def __init__(self):
# 初始化机器学习模型
# 1. 聚类模型 - 识别自然形成的场景类型
self.clustering_model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
# 2. 异常检测模型 - 识别异常行为
self.anomaly_model = IsolationForest(contamination=0.05, random_state=42)
# 3. 数据标准化
self.scaler = StandardScaler()
# 存储历史数据
self.historical_data = []
def preprocess_data(self, data):
"""预处理数据"""
# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 计算特征
if len(df) > 0:
df['ttc_inverse'] = np.where(df['ttc'] > 0, 1.0 / df['ttc'], 10.0) # TTC倒数，TTC为0时设为较大值
df['risk_factor'] = df['relativeSpeed'] * df['ttc_inverse'] # 风险因子
# 标准化数值特征
features = ['acceleration', 'relativeDistance', 'relativeSpeed',
'ttc', 'ttc_inverse', 'risk_factor']
df_scaled = pd.DataFrame(
self.scaler.fit_transform(df[features]),
columns=features
)
return df_scaled, df
return None, df
def detect_clusters(self, features_scaled):
"""使用聚类识别场景类型"""
if features_scaled is None or len(features_scaled) == 0:
return []
# 应用DBSCAN聚类
clusters = self.clustering_model.fit_predict(features_scaled)
# 分析每个簇的特性
cluster_results = []
for cluster_id in set(clusters):
if cluster_id == -1:
continue # 跳过噪声点
cluster_points = features_scaled[clusters == cluster_id]
# 计算簇的中心和特性
centroid = cluster_points.mean().to_dict()
# 根据特性判断可能的场景类型
scene_type = self.interpret_cluster(centroid)
cluster_results.append({
'cluster_id': cluster_id,
'scene_type': scene_type,
'confidence': 0.8, # 可以基于簇的紧密度等指标计算置信度
'centroid': centroid
})
return cluster_results
def interpret_cluster(self, centroid):
"""解释聚类结果，映射到场景类型"""
# 基于簇的特征推断场景类型
if centroid['ttc_inverse'] > 0.5 and centroid['risk_factor'] > 0.7:
return "EMERGENCY_SCENARIO"
elif centroid['ttc'] < 0.3 and abs(centroid['acceleration']) > 0.5:
return "HARD_BRAKING"
elif centroid['relativeDistance'] < 0.2:
return "CLOSE_FOLLOWING"
elif centroid['relativeSpeed'] > 0.7:
return "APPROACHING_FAST"
else:
return "NORMAL_DRIVING"
def detect_anomalies(self, features_scaled, original_data):
"""使用异常检测识别异常行为"""
if features_scaled is None or len(features_scaled) == 0:
return []
# 应用隔离森林进行异常检测
anomaly_scores = self.anomaly_model.fit_predict(features_scaled)
# 转换分数（隔离森林中，-1表示异常，1表示正常）
# 转换为0-1范围内的异常分数，1表示最异常
normalized_scores = (1 - (anomaly_scores + 1) / 2)
anomaly_results = []
for i, score in enumerate(normalized_scores):
if score > 0.6: # 异常阈值
vehicle_id = original_data.iloc[i]['vehicleId']
anomaly_results.append({
'vehicle_id': vehicle_id,
'is_anomaly': True,
'anomaly_score': score,
'features': original_data.iloc[i].to_dict()
})
return anomaly_results
def process_vehicle_data(self, vehicle_data):
"""处理车辆数据，返回场景识别结果"""
# 添加到历史数据
self.historical_data.extend(vehicle_data)
# 仅保留最近的数据
if len(self.historical_data) > 10000:
self.historical_data = self.historical_data[-10000:]
# 预处理数据
features_scaled, original_data = self.preprocess_data(vehicle_data)
# 检测聚类
cluster_results = self.detect_clusters(features_scaled)
# 检测异常
anomaly_results = self.detect_anomalies(features_scaled, original_data)
# 准备机器学习预测结果
ml_predictions = []
# 添加聚类结果
for result in cluster_results:
ml_predictions.append({
'vehicle_id': '', # 在实际应用中应关联到特定车辆
'scene_type': result['scene_type'],
'confidence': result['confidence'],
'is_anomaly': False,
'anomaly_score': 0.0
})
# 添加异常检测结果
for result in anomaly_results:
ml_predictions.append({
'vehicle_id': result['vehicle_id'],
'scene_type': 'ANOMALY',
'confidence': 0.5, # 场景类型置信度设为中等
'is_anomaly': True,
'anomaly_score': result['anomaly_score']
})
return ml_predictions3. 主程序：集成CLIPSpy和机器学习
import clips
import json
import numpy as np
import pandas as pd
class SceneRecognitionSystem:
def __init__(self):
# 初始化CLIPS环境
self.clips_env = clips.Environment()
# 加载规则（实际应用中可从文件加载）
self.load_clips_rules()
# 初始化机器学习模型
self.ml_detector = VehicleSceneDetection()
# 存储检测到的场景
self.detected_scenes = []
def load_clips_rules(self):
"""加载CLIPS规则和模板"""
# 在实际应用中，这些定义可以从文件加载
templates_and_rules = [
"""
(deftemplate vehicle
(slot id (type STRING))
(slot speed (type FLOAT))
(slot acceleration (type FLOAT)))
""",
"""
(deftemplate interaction
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot relative-distance (type FLOAT))
(slot relative-speed (type FLOAT))
(slot ttc (type FLOAT))
(slot lateral-distance (type FLOAT)))
""",
"""
(deftemplate ml-prediction
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot scene-type (type STRING))
(slot confidence (type FLOAT))
(slot is-anomaly (type SYMBOL) (allowed-values TRUE FALSE))
(slot anomaly-score (type FLOAT)))
""",
"""
(deftemplate scene
(slot type (type STRING))
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot confidence (type FLOAT))
(slot evidence (type STRING)))
""",
"""
(defrule emergency-braking-scene
(vehicle (id ?id) (acceleration ?acc&:(< ?acc -4.0)))
(interaction (vehicle-id ?id) (ttc ?ttc&:(< ?ttc 3.0))
(relative-speed ?rs&:(> ?rs 10.0)))
=>
(assert (scene (type "EMERGENCY_BRAKING")
(vehicle-id ?id)
(confidence 0.9)
(evidence (str-cat "Hard braking with TTC=" ?ttc
", RelSpeed=" ?rs)))))
""",
"""
(defrule cut-in-scene
(interaction (vehicle-id ?id)
(lateral-distance ?ld&:(< ?ld 2.0))
(ttc ?ttc&:(< ?ttc 5.0)))
(ml-prediction (vehicle-id ?id)
(scene-type "CUT_IN")
(confidence ?conf&:(> ?conf 0.7)))
=>
(assert (scene (type "CUT_IN")
(vehicle-id ?id)
(confidence 0.85)
(evidence (str-cat "Cut-in detected with ML confidence=" ?conf)))))
""",
"""
(defrule anomaly-scene
(vehicle (id ?id))
(ml-prediction (vehicle-id ?id)
(is-anomaly TRUE)
(anomaly-score ?score&:(> ?score 0.8)))
=>
(assert (scene (type "ANOMALY_BEHAVIOR")
(vehicle-id ?id)
(confidence ?score)
(evidence (str-cat "Anomaly detected by ML with score=" ?score)))))
"""
]
# 加载模板和规则
for item in templates_and_rules:
self.clips_env.build(item)
def process_vehicle_data(self, vehicle_data_list):
"""处理车辆数据，返回场景识别结果"""
# 清除之前的事实
self.clips_env.reset()
self.detected_scenes = []
# 处理数据生成机器学习预测
ml_predictions = self.ml_detector.process_vehicle_data(vehicle_data_list)
# 将车辆数据和机器学习预测转换为CLIPS事实
for data in vehicle_data_list:
# 创建车辆事实
vehicle_fact = self.clips_env.assert_string(
f'(vehicle (id "{data["vehicleId"]}") '
f'(speed {data["speed"]}) '
f'(acceleration {data["acceleration"]}))'
)
# 创建交互事实
interaction_fact = self.clips_env.assert_string(
f'(interaction (vehicle-id "{data["vehicleId"]}") '
f'(relative-distance {data["relativeDistance"]}) '
f'(relative-speed {data["relativeSpeed"]}) '
f'(ttc {data["ttc"]}) '
f'(lateral-distance {data["lateralDistance"]}))'
)
# 添加机器学习预测事实
for pred in ml_predictions:
is_anomaly_str = "TRUE" if pred["is_anomaly"] else "FALSE"
ml_fact = self.clips_env.assert_string(
f'(ml-prediction (vehicle-id "{pred["vehicle_id"]}") '
f'(scene-type "{pred["scene_type"]}") '
f'(confidence {pred["confidence"]}) '
f'(is-anomaly {is_anomaly_str}) '
f'(anomaly-score {pred["anomaly_score"]}))'
)
# 运行规则
self.clips_env.run()
# 收集检测到的场景
for fact in self.clips_env.facts():
# 检查是否是场景事实
if fact.template.name == 'scene':
scene = {
'type': fact['type'],
'vehicleId': fact['vehicle-id'],
'confidence': fact['confidence'],
'evidence': fact['evidence']
}
self.detected_scenes.append(scene)
return self.detected_scenes
def get_detected_scenes(self):
"""获取检测到的场景列表"""
return self.detected_scenes
# 测试函数
def test_scene_recognition():
# 初始化场景识别系统
system = SceneRecognitionSystem()
# 生成测试数据
test_data = [
{
"vehicleId": "V001",
"speed": 80.0,
"acceleration": -5.2,
"relativeDistance": 15.0,
"relativeSpeed": 30.0,
"ttc": 2.0,
"lateralDistance": 0.5
},
{
"vehicleId": "V002",
"speed": 60.0,
"acceleration": -0.5,
"relativeDistance": 8.0,
"relativeSpeed": 2.0,
"ttc": 4.0,
"lateralDistance": 0.2
},
{
"vehicleId": "V003",
"speed": 50.0,
"acceleration": 0.0,
"relativeDistance": 50.0,
"relativeSpeed": 0.0,
"ttc": 999.0,
"lateralDistance": 1.8
}
]
# 处理数据
scenes = system.process_vehicle_data(test_data)
# 输出检测结果
print(f"Detected {len(scenes)} scenes:")
for scene in scenes:
print(f"Scene[type={scene['type']}, vehicle={scene['vehicleId']}, "
f"confidence={scene['confidence']}, evidence={scene['evidence']}]")
if __name__ == "__main__":
test_scene_recognition()4. 使用CLIPSpy的Python/CLIPS集成示例
import clips
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np
def clips_python_integration_example():
"""
演示如何在CLIPS规则中调用Python函数
"""
# 创建CLIPS环境
env = clips.Environment()
# 定义一个Python函数，用于异常检测
def detect_anomaly(acceleration, relative_speed, ttc):
"""使用隔离森林检测异常"""
# 创建简单的数据集
X = np.array([[acceleration, relative_speed, ttc]])
# 创建并训练隔离森林模型
model = IsolationForest(contamination=0.1, random_state=42)
model.fit(X)
# 预测异常分数（-1表示异常，1表示正常）
score = model.score_samples(X)[0]
# 转换为0-1范围，1表示异常可能性高
anomaly_score = 1 - (score + 0.5)
return anomaly_score > 0.7, anomaly_score
# 将Python函数注册到CLIPS
env.define_function(detect_anomaly)
# 定义使用Python函数的CLIPS规则
python_rule = """
(defrule python-ml-anomaly-detection
(vehicle (id ?id) (acceleration ?acc))
(interaction (vehicle-id ?id) (relative-speed ?rs) (ttc ?ttc))
=>
(bind ?result (python-call detect_anomaly ?acc ?rs ?ttc))
(bind ?is_anomaly (nth$ 1 ?result))
(bind ?score (nth$ 2 ?result))
(if ?is_anomaly
then
(assert (scene (type "ML_DETECTED_ANOMALY")
(vehicle-id ?id)
(confidence ?score)
(evidence (str-cat "ML anomaly detection with score=" ?score))))))
"""
# 加载规则
env.build("""
(deftemplate vehicle
(slot id (type STRING))
(slot speed (type FLOAT))
(slot acceleration (type FLOAT)))
""")
env.build("""
(deftemplate interaction
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot relative-distance (type FLOAT))
(slot relative-speed (type FLOAT))
(slot ttc (type FLOAT))
(slot lateral-distance (type FLOAT)))
""")
env.build("""
(deftemplate scene
(slot type (type STRING))
(slot vehicle-id (type STRING))
(slot confidence (type FLOAT))
(slot evidence (type STRING)))
""")
env.build(python_rule)
# 插入测试数据
env.assert_string('(vehicle (id "V001") (speed 80.0) (acceleration -5.2))')
env.assert_string('(interaction (vehicle-id "V001") (relative-distance 15.0) (relative-speed 30.0) (ttc 2.0) (lateral-distance 0.5))')
# 运行规则
env.run()
# 输出结果
print("检测到的场景:")
for fact in env.facts():
if fact.template.name == 'scene':
print(f"Scene[type={fact['type']}, vehicle={fact['vehicle-id']}, "
f"confidence={fact['confidence']}, evidence={fact['evidence']}]")
if __name__ == "__main__":
clips_python_integration_example()
结论与未来展望
算法驱动的场景识别技术通过结合规则引擎与机器学习，为车辆交互分析和智能驾驶系统提供了强大的支持。特别是CLIPSpy等成熟的规则引擎与Python机器学习生态系统的结合，充分利用了规则引擎的明确逻辑表达和机器学习的模式识别能力，实现了高效、准确且具有良好可解释性的场景识别。
与其他规则引擎相比，CLIPSpy具有如下优势：
- 源自NASA的专业AI技术，成熟稳定
- 与Python生态系统的无缝集成
- 支持规则语言与Python代码的混合使用
- 采用了效率高的Rete算法
- 良好的文档和社区支持
未来，这种结合方式可以进一步扩展和优化：
- 增强在线学习能力：使系统能够从新数据中持续学习，动态调整规则和模型
- 融合多模态数据：整合视觉、雷达、V2X通信等多源数据，提高识别精度
- 边缘计算部署：优化算法效率，实现在车载计算平台上的实时场景识别
- 大规模知识图谱集成：将场景知识表示为知识图谱，增强系统的推理能力
通过CLIPSpy规则引擎与机器学习的深度结合，算法驱动的场景识别系统将继续在智能交通、自动驾驶和交通安全等领域发挥关键作用，推动智能交通系统的快速发展。