智慧交通管理應用方案

一、項目背景

隨著(zhù)社會(huì )的進(jìn)步和科技的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和AI視覺(jué)分析技術(shù)日益成熟，為傳統交通監控領(lǐng)域帶來(lái)了新的發(fā)展機遇。AI視覺(jué)分析技術(shù)的引入，不僅提升了交通監控的智能化和自動(dòng)化水平，還顯著(zhù)減輕了交管部門(mén)的工作負擔，增強了其監控能力。

如今傳統的交通監管模式也逐漸顯露出其短板，無(wú)法全方位、準確地發(fā)現和管控復雜交通場(chǎng)景中的危險狀況，這在一定程度上導致了危險行為管控的遺漏。

二、傳統交通監控痛點(diǎn)

1、高度依賴(lài)人工：長(cháng)時(shí)間監控易疲勞，且易遺漏重要事件。

2、監控覆蓋不足：難以全面覆蓋交通道路，存在監控盲區。

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

4、數據處理能力有限：無(wú)法對大量監控數據進(jìn)行有效分析，決策支持不足。

5、缺乏智能識別：無(wú)法自動(dòng)識別違規行為、事故等關(guān)鍵事件。

6、預警功能缺失：無(wú)法實(shí)時(shí)預測和預警交通風(fēng)險。

7、監管效率低下：對違規行為無(wú)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(mén)協(xié)作困難：缺乏跨部門(mén)、跨區域的協(xié)作能力。

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

三、方案介紹 針對以上痛點(diǎn)問(wèn)題，訊維推出智慧交通視頻AI監控解決方案，為攝像頭加載AI算法，實(shí)現對道路危險區域、人員闖入、危險行為等實(shí)現自動(dòng)監測、智能化記錄與報警 ，將被動(dòng)監控轉變?yōu)橹鲃?dòng)防御 ，提升安全應急處置能力。

AI實(shí)時(shí)監測預警，賦能城市交通全方位、多層次決策，基于機器視覺(jué)分析技術(shù)，算法自適應強，可兼容市面主流廠(chǎng)商違法取證設備，提高圖片收集效率，實(shí)現證據采集標準化，證據剔除自動(dòng)化，流程監管常態(tài)化，助力交管部門(mén)開(kāi)啟智慧執法新時(shí)代。

邊緣部署+云端管理

1、項目在現有已安裝的攝像機和當前監控網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現功能最大化和經(jīng)濟性改造。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)接入支持GB/T-28181協(xié)議的網(wǎng)絡(luò )攝像頭，按照配置的算法對不同的視頻流進(jìn)行分析。

2、發(fā)現違規行為則記錄圖片或視頻信息，并且可以通過(guò)IP網(wǎng)絡(luò )音柱對電動(dòng)自行車(chē)超載等行為進(jìn)行語(yǔ)音提示，或發(fā)送信息到現場(chǎng)的LED顯示大屏設備進(jìn)行告警

3、 告警信息通過(guò)API接口提供給第三方的管理平臺進(jìn)行統一管理;也可以推送到手機微信小程序方便及時(shí)查看。 四、算法介紹

算法1：非機動(dòng)車(chē)道 電動(dòng)車(chē)載人檢測

基于A(yíng)I算法對街道行駛的電動(dòng)自行車(chē)進(jìn)行抓拍和分析，發(fā)現有電動(dòng)車(chē)載人的行為則進(jìn)行記錄和報警。

算法2：非機動(dòng)車(chē)道 電動(dòng)車(chē)未帶頭盔識別

對進(jìn)入檢測區域的電動(dòng)車(chē)駕駛人員進(jìn)行檢測，發(fā)現未佩戴頭盔騎行的行為進(jìn)行識別，并抓拍和告警。

算法3：機動(dòng)車(chē)道 未系安全帶檢測

機動(dòng)車(chē)車(chē)內人員未系安全帶存在安全隱患，對駕駛車(chē)輛未按照規定系好安全帶的行為進(jìn)行識別和告警。

算法4：機動(dòng)車(chē)道 開(kāi)車(chē)打電話(huà)識別

對駕駛員接打電話(huà)，不安全駕駛行為進(jìn)行抓拍，并識別記錄機動(dòng)車(chē)牌照號碼。

算法5：非機動(dòng)車(chē)道 電動(dòng)車(chē)牌識別

基于OCR算法識別其車(chē)牌號碼以便于對其違規行為進(jìn)行勸解和教育，或進(jìn)行大數據統計和分析。

算法6：機動(dòng)車(chē)道 機動(dòng)車(chē)車(chē)牌識別

對進(jìn)入檢測區域的車(chē)輛進(jìn)行車(chē)牌識別檢測，發(fā)現道路有違規車(chē)輛，會(huì )進(jìn)行抓拍和告警!

算法7：步行街 人流量統計

對在道路上通行的人員進(jìn)行識別，可以分時(shí)段對經(jīng)過(guò)的行人數量進(jìn)行統計。

算法8 機動(dòng)車(chē)道 車(chē)流量統計

對行駛在道路上的車(chē)輛進(jìn)行識別，統計途徑車(chē)輛的數量可匯總到大數據平臺進(jìn)行數據挖掘和分析。

算法9：非機動(dòng)車(chē)道停車(chē) 電動(dòng)車(chē)牌識別

對非停車(chē)區域，或在正常道路上長(cháng)時(shí)間違規停車(chē)的電動(dòng)車(chē)輛進(jìn)行抓拍和告警，并對車(chē)牌進(jìn)行識別。

算法10： 機動(dòng)車(chē)道停車(chē) 機動(dòng)車(chē)車(chē)牌識別

對進(jìn)入檢測區域的機動(dòng)車(chē)進(jìn)行檢測，發(fā)現車(chē)輛在非停車(chē)區域停車(chē)的行為進(jìn)行識別并抓拍和告警。

算法11：外部區域 火焰識別

基于A(yíng)I算法對街道等區域發(fā)生的火災進(jìn)行識別，識別產(chǎn)生的火焰與濃煙，并進(jìn)行報警記錄。

算法12：公共區域 人員非法聚集檢測

基于A(yíng)I算法對特定時(shí)間(如晚間)特定位置進(jìn)行監控，當人員聚集時(shí)進(jìn)行預警和抓拍。