背景分析

隨著社會的進步和科技的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和AI視覺分析技術(shù)日益成熟，為傳統(tǒng)交通監(jiān)控領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展機遇。AI視覺分析技術(shù)的引入，不僅提升了交通監(jiān)控的智能化和自動化水平，還顯著減輕了交管部門的工作負擔(dān)，增強了其監(jiān)控能力。

如今傳統(tǒng)的交通監(jiān)管模式也逐漸顯露出其短板，無法全方位、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和管控復(fù)雜交通場景中的危險狀況，這在一定程度上導(dǎo)致了危險行為管控的遺漏。

傳統(tǒng)交通監(jiān)控痛點

1、高度依賴人工：長時間監(jiān)控易疲勞，且易遺漏重要事件。

2、監(jiān)控覆蓋不足：難以全面覆蓋交通道路，存在監(jiān)控盲區(qū)。

3、反應(yīng)速度遲緩：處理交通事件時，人工響應(yīng)速度較慢，尤其在復(fù)雜情況下。

4、數(shù)據(jù)處理能力有限：無法對大量監(jiān)控數(shù)據(jù)進行有效分析，決策支持不足。

5、缺乏智能識別：無法自動識別違規(guī)行為、事故等關(guān)鍵事件。

6、預(yù)警功能缺失：無法實時預(yù)測和預(yù)警交通風(fēng)險。

7、監(jiān)管效率低下：對違規(guī)行為無法快速識別和處理。

8、資源消耗大：維護和管理成本較高。

9、跨部門協(xié)作困難：缺乏跨部門、跨區(qū)域的協(xié)作能力。

10、升級維護難：技術(shù)更新和系統(tǒng)維護困難，難以滿足新需求。

方案介紹

針對以上痛點問題，萬物縱橫推出智慧交通算法一體機解決方案，為攝像頭賦能AI算法，實現(xiàn)對道路危險區(qū)域、人員闖入、違章行為等實現(xiàn)自動監(jiān)測、智能化記錄與報警 ，將被動監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃烙?，提升安全應(yīng)急處置能力。

智慧交通算法一體機采用AI實時監(jiān)測預(yù)警，賦能城市交通全方位、多層次決策，并基于機器視覺分析技術(shù)，算法自適應(yīng)強，可兼容市面主流廠商攝像設(shè)備，提高圖片收集效率，實現(xiàn)證據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化，證據(jù)剔除自動化，流程監(jiān)管常態(tài)化，助力交管部門開啟智慧執(zhí)法新時代。

邊緣部署+云端管理：

1、項目在現(xiàn)有已安裝的攝像機和當(dāng)前監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中部署算法一體機，實現(xiàn)功能最大化的經(jīng)濟性改造。通過互聯(lián)網(wǎng)接入支持GB/T-28181協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)攝像頭，算法一體機按照配置的算法對不同的視頻流進行分析。

2、發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為則記錄圖片或視頻信息，并且可以通過IP網(wǎng)絡(luò)音柱對電動自行車超載等行為進行語音提示，或發(fā)送信息到現(xiàn)場的LED顯示大屏設(shè)備進行告警.

3、 告警信息通過API接口提供給第三方的管理平臺進行統(tǒng)一管理;也可以推送到手機微信小程序方便及時查看。

十字路口AI算法應(yīng)用

算法1：非機動車道 電動車載人檢測

基于AI算法對街道行駛的電動自行車進行抓拍和分析，發(fā)現(xiàn)有電動車載人的行為則進行記錄和報警。

算法2：非機動車道 電動車未帶頭盔識別

對進入檢測區(qū)域的電動車駕駛?cè)藛T進行檢測，發(fā)現(xiàn)未佩戴頭盔騎行的行為進行識別，并抓拍和告警。

算法3：機動車道 未系安全帶檢測

機動車車內(nèi)人員未系安全帶存在安全隱患，對駕駛車輛未按照規(guī)定系好安全帶的行為進行識別和告警。

算法4：機動車道 開車打電話識別

對駕駛員接打電話，不安全駕駛行為進行抓拍，并識別記錄機動車牌照號碼。

算法5：非機動車道 電動車牌識別

基于OCR算法識別其車牌號碼以便于對其違規(guī)行為進行勸解和教育，或進行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析。

算法6：機動車道 機動車車牌識別

對進入檢測區(qū)域的車輛進行車牌識別檢測，發(fā)現(xiàn)道路有違規(guī)車輛，會進行抓拍和告警!

算法7：步行街 人流量統(tǒng)計

對在道路上通行的人員進行識別，可以分時段對經(jīng)過的行人數(shù)量進行統(tǒng)計。

算法8 機動車道 車流量統(tǒng)計

對行駛在道路上的車輛進行識別，統(tǒng)計途徑車輛的數(shù)量可匯總到大數(shù)據(jù)平臺進行數(shù)據(jù)挖掘和分析。

算法9：非機動車道停車 電動車牌識別

對非停車區(qū)域，或在正常道路上長時間違規(guī)停車的電動車輛進行抓拍和告警，并對車牌進行識別。

算法10： 機動車道停車 機動車車牌識別

對進入檢測區(qū)域的機動車進行檢測，發(fā)現(xiàn)車輛在非停車區(qū)域停車的行為進行識別并抓拍和告警。

算法11：外部區(qū)域 火焰識別

基于AI算法對街道等區(qū)域發(fā)生的火災(zāi)進行識別，識別產(chǎn)生的火焰與濃煙，并進行報警記錄。

算法12：公共區(qū)域 人員非法聚集檢測

基于AI算法對特定時間(如晚間)特定位置進行監(jiān)控，當(dāng)人員聚集時進行預(yù)警和抓拍。