浙江完成车端积水识别数据知识产权登记 吉利自研数据集赋能智能驾驶场景创新

随着全国数据要素市场化配置改革加速推进，高价值行业数据的知识产权确权、合规流通已成为数字经济与实体产业融合的核心抓手。作为国内领先的省级数据知识产权登记载体，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据权属存证、流通合规校验、价值评估支撑等核心职能，是浙江打造数据要素改革先行区的重要基础设施，此前已在政务、医疗、工业等多个领域落地了一批标杆登记案例。

近日，吉利汽车研究院（宁波）有限公司旗下车端积水识别数据正式完成该平台的知识产权登记，成为汽车智能驾驶感知类数据确权的重要落地成果。据了解，本数据集面向汽车行业环境感知、智能驾驶相关业务场景研发，聚焦车辆停稳后的车门周边路面识别，覆盖日常驻车、路侧临时停靠、乘客接送等全品类实际用车工况。

依托本数据集训练的感知能力，车辆可精准识别车门周边积水的具体位置、覆盖范围以及风险等级，并通过车载中控屏、语音播报、门把手交互提示等多模态载体，向驾乘人员直观反馈下车区域路面实际状况，辅助驾乘人员合理选择落脚位置，有效规避踩水湿鞋、地面湿滑带来的不便以及滑倒风险，切实提升日常用车的便利性、驾乘舒适性与出行安全水平。

从技术维度看，该数据集充分兼顾真实行车环境差异，覆盖多元光照条件、多样积水形态、各类环境干扰项以及不同地面材质，适配复杂多变的道路场景。其技术流程涵盖四大核心模块：（一）数据采集、标注与输入规范：数据集依托吉利自研车载数采平台，车辆停稳后自动唤起左右环视摄像头，同步采集车门附近1920×1536像素的路面高清图像，同步关联时间戳、图像ID和摄像头方位信息，标注人员同步完成采集时间、光照条件、积水颜色、干扰项、地面材质等字段标注与积水区域标记。（二）数据治理与积水区域表达：积水区域采用坐标点序列形式记录，积水质心坐标由区域横纵坐标平均值计算得出，无积水时相关字段记为NULL；图像可视化环节，积水区域采用青色填充、旁注多边形顶点坐标，质心标记为黄色十字并标注坐标值。（三）分块推理、概率融合与空间属性提取：针对车端高分辨率图像，采用640×640像素窗口、32像素重叠步长切分为多块子图，各子图经积水概率分割模型输出局部像素积水预测值，重叠区域预测结果通过加权平均融合得到整图概率，以0.5为阈值转换为积水/非积水二值掩码后，提取积水面积占比、最大连通区域面积占比等核心属性。（四）特征编码、风险评分与等级划分：风险模型以单帧图像对应的光照条件、积水颜色、干扰项等信息作为输入，经独热编码、特征拼接后输入轻量级多层感知机，输出层采用Sigmoid函数映射为0~1区间的风险评分：评分<0.4为低风险（地面干燥），0.4≤评分<0.8为中风险（地面湿润），评分≥0.8为高风险（地面有积水），风险等级划分经过大量真实场景验证，匹配实际出行需求。

该数据集除可直接应用于车端积水检测、下车风险预警功能研发外，还可支撑感知模型训练、算法效果验证与车载应用功能迭代优化。对于整车厂及行业技术服务商，完成确权后的数据集可通过合规授权实现行业复用，能够减少同类场景下的数据重复采集、人工标注与二次开发投入，显著降低同类功能研发成本，助力环视感知类车载功能快速落地；与此同时，该登记案例也为汽车行业规范化的数据授权、数据流通复用提供可靠的参考范式，助力相关智能用车功能跨车型适配与软件版本迭代升级。此外，该类交通场景感知数据经脱敏合规处理后，还可拓展应用于城市内涝预警、道路养护调度、车路协同积水信息上报等智慧城市治理场景，释放更大的公共服务价值。

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