智慧交通监控

背景分析

随着社会的进步和科技的不断发展，互联网技术和AI视觉分析技术日益成熟，为传统交通监控领域带来了新的发展机遇。AI视觉分析技术的引入，不仅提升了交通监控的智能化和自动化水平，还显著减轻了交管部门的工作负担，增强了其监控能力。

如今传统的交通监管模式也逐渐显露出其短板，无法全方位、准确地发现和管控复杂交通场景中的危险状况，这在一定程度上导致了危险行为管控的遗漏。

传统交通监控痛点

1、高度依赖人工：长时间监控易疲劳，且易遗漏重要事件。

2、监控覆盖不足：难以全面覆盖交通道路，存在监控盲区。

3、反应速度迟缓：处理交通事件时，人工响应速度较慢，尤其在复杂情况下。

4、数据处理能力有限：无法对大量监控数据进行有效分析，决策支持不足。

5、缺乏智能识别：无法自动识别违规行为、事故等关键事件。

6、预警功能缺失：无法实时预测和预警交通风险。

7、监管效率低下：对违规行为无法快速识别和处理。

8、资源消耗大：维护和管理成本较高。

9、跨部门协作困难：缺乏跨部门、跨区域的协作能力。

10、升级维护难：技术更新和系统维护困难，难以满足新需求。

方案介绍

针对以上痛点问题，万物纵横推出智慧交通算法一体机解决方案，为摄像头赋能AI算法，实现对道路危险区域、人员闯入、违章行为等实现自动监测、智能化记录与报警 ，将被动监控转变为主动防御 ，提升安全应急处置能力。

智慧交通算法一体机采用AI实时监测预警，赋能城市交通全方位、多层次决策，并基于机器视觉分析技术，算法自适应强，可兼容市面主流厂商摄像设备，提高图片收集效率，实现证据采集标准化，证据剔除自动化，流程监管常态化，助力交管部门开启智慧执法新时代。

边缘部署+云端管理：

1、项目在现有已安装的摄像机和当前监控网络中部署算法一体机，实现功能最大化的经济性改造。通过互联网接入支持GB/T-28181协议的网络摄像头，算法一体机按照配置的算法对不同的视频流进行分析。

2、发现违规行为则记录图片或视频信息，并且可以通过IP网络音柱对电动自行车超载等行为进行语音提示，或发送信息到现场的LED显示大屏设备进行告警.

3、 告警信息通过API接口提供给第三方的管理平台进行统一管理;也可以推送到手机微信小程序方便及时查看。

十字路口AI算法应用

算法1：非机动车道 电动车载人检测

基于AI算法对街道行驶的电动自行车进行抓拍和分析，发现有电动车载人的行为则进行记录和报警。

算法2：非机动车道 电动车未带头盔识别

对进入检测区域的电动车驾驶人员进行检测，发现未佩戴头盔骑行的行为进行识别，并抓拍和告警。

算法3：机动车道 未系安全带检测

机动车车内人员未系安全带存在安全隐患，对驾驶车辆未按照规定系好安全带的行为进行识别和告警。

算法4：机动车道 开车打电话识别

对驾驶员接打电话，不安全驾驶行为进行抓拍，并识别记录机动车牌照号码。

算法5：非机动车道 电动车牌识别

基于OCR算法识别其车牌号码以便于对其违规行为进行劝解和教育，或进行大数据统计和分析。

算法6：机动车道 机动车车牌识别

对进入检测区域的车辆进行车牌识别检测，发现道路有违规车辆，会进行抓拍和告警!

算法7：步行街 人流量统计

对在道路上通行的人员进行识别，可以分时段对经过的行人数量进行统计。

算法8 机动车道 车流量统计

对行驶在道路上的车辆进行识别，统计途径车辆的数量可汇总到大数据平台进行数据挖掘和分析。

算法9：非机动车道停车 电动车牌识别

对非停车区域，或在正常道路上长时间违规停车的电动车辆进行抓拍和告警，并对车牌进行识别。

算法10： 机动车道停车 机动车车牌识别

对进入检测区域的机动车进行检测，发现车辆在非停车区域停车的行为进行识别并抓拍和告警。

算法11：外部区域 火焰识别

基于AI算法对街道等区域发生的火灾进行识别，识别产生的火焰与浓烟，并进行报警记录。

算法12：公共区域 人员非法聚集检测

基于AI算法对特定时间(如晚间)特定位置进行监控，当人员聚集时进行预警和抓拍。