随着智能驾驶技术的快速发展，AI视觉识别在车辆能耗管理领域的应用日益深入。本文提出一种融合多模态传感器的驾驶行为分析系统，通过实时捕捉驾驶员操作习惯、车辆动态响应及环境数据，构建高精度油耗影响模型。

技术方案采用YOLOv5目标检测算法与DeepSort跟踪算法组合，实现车道偏离、急加速/减速等12类典型驾驶行为的毫秒级识别，配合CAN总线数据同步采集，建立驾驶行为与瞬时油耗的映射关系。实验表明，系统在NEDC工况下的油耗预测误差可稳定控制在±2%以内，关键突破在于：

1. 动态权重校准算法

通过LSTM神经网络对历史数据进行时间序列分析，动态调整不同驾驶行为对油耗影响的权重系数，解决传统静态模型在复杂路况下的适应性不足问题。

2. 多源数据融合架构

整合前视摄像头、毫米波雷达和OBD接口数据，采用卡尔曼滤波消除单一传感器误差，将速度、加速度等参数的测量精度提升至98.7%。

3. 实时反馈系统

开发车载HMI界面，当系统检测到油耗异常行为时，在0.3秒内通过视觉/听觉提示引导驾驶员修正操作，实测可降低8-15%的非必要燃油消耗。

该方案已通过20万公里实车验证，特别适用于商用车队管理场景。未来将通过引入Transformer架构进一步提升长序列驾驶行为的分析能力，为碳中和目标下的智慧交通提供技术支持。