AI視頻大數(shù)據(jù) 助力智慧交通安全出行

          伴隨著城市化進(jìn)程不斷加快，城市交通發(fā)展面臨嚴(yán)峻形勢和新的挑戰(zhàn)。當(dāng)前，有關(guān)部門正通過建立5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈、超級計算等新技術(shù)與交通行業(yè)深度融合，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源賦能交通發(fā)展，加速交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)、運(yùn)輸服務(wù)網(wǎng)、能源網(wǎng)與信息網(wǎng)絡(luò)融合發(fā)展，構(gòu)建泛在先進(jìn)的交通信息基礎(chǔ)設(shè)施。而構(gòu)建綜合交通大數(shù)據(jù)中心體系，深化交通公共服務(wù)和電子政務(wù)發(fā)展，促進(jìn)城市交通體系相互融合，提升城市交通整體品質(zhì)是交通行業(yè)發(fā)展的大趨勢。

          發(fā)展智慧交通，不是單個行業(yè)就能解完成的任務(wù)。每一個行業(yè)都有一個相對比較深入的創(chuàng)新領(lǐng)域，但是最后要把它歸集成整體交通服務(wù)時，僅僅關(guān)注一個行業(yè)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。目前我國智慧交通面臨的挑戰(zhàn)主要有以下幾點：第一是數(shù)據(jù)感知，雖然現(xiàn)在已經(jīng)有大量的數(shù)據(jù)，但是仍然還有很多的數(shù)據(jù)是未知或者比較難獲??；第二是決策支撐，需要思考采集的數(shù)據(jù)如何真正創(chuàng)造價值，能為突發(fā)情況進(jìn)行決策提供技術(shù)支撐；第三是綜合管控，即針對城市治理者而言，目前尚未形成綜合管控網(wǎng)絡(luò)。

          一、AI視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

          AI視頻大數(shù)據(jù)可理解為視頻采集是基礎(chǔ)，人工智能(深度學(xué)習(xí))為載體，大數(shù)據(jù)應(yīng)用是靈魂。通過360°全景、180°全景、全景細(xì)節(jié)聯(lián)動、4K等多種高清視頻對高速公路、隧道、橋梁、飛機(jī)跑道、鐵路軌道、海關(guān)港口等場景的交通狀況、交通事故、氣象狀況和交通環(huán)境進(jìn)行實時的監(jiān)視，依靠先進(jìn)的車輛檢測、人臉識別、圖像識別繼續(xù)、計算機(jī)信息處理等人工智能技術(shù)，獲得有關(guān)交通狀況的信息，并根據(jù)收集到的信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)的處理分析，對交通進(jìn)行控制，協(xié)助交通管理人員進(jìn)行交通指揮調(diào)度、遏制交通違法、維護(hù)交通秩序，同時還可協(xié)助公*人員進(jìn)行治*防控、刑偵處突等。

          在國內(nèi)和國際重大場合，許多國家領(lǐng)*人對AI視頻大數(shù)據(jù)的重要意義給予闡述，當(dāng)今世界誰掌握AI視頻大數(shù)據(jù)越多，誰就能在信息化快速反應(yīng)能力方面強(qiáng)于他國。各國都想盡早獲得城市人員流動軌跡、交通運(yùn)行規(guī)律、應(yīng)急救援快速應(yīng)對方案以及森林、草原、海洋自然資源保護(hù)和開采等信息的精準(zhǔn)獲取和應(yīng)用，更好地為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會管理提供視頻大數(shù)據(jù)，也可為國防安全、國際社會公共安全提供重要的數(shù)字信息。下面重點介紹AI視頻大數(shù)據(jù)在大交通行業(yè)的應(yīng)用。

          二、業(yè)務(wù)應(yīng)用

          1.全面感知

          針對機(jī)場航站樓、飛行區(qū)、鐵路出發(fā)層、廣場、交通大路口、港航港口等大場景需使用多個攝像頭進(jìn)行視頻全覆蓋，大華使用360°全景設(shè)備實現(xiàn)一臺設(shè)備完成大場景全景監(jiān)控。在全景監(jiān)控的基礎(chǔ)上，可以使用高倍球機(jī)對細(xì)節(jié)進(jìn)行跟蹤?？?，實現(xiàn)全景和細(xì)節(jié)的跟蹤聯(lián)動，全面對大場景和細(xì)節(jié)進(jìn)行感知。同時也可以通過后端的拼接服務(wù)器對前端多個設(shè)備進(jìn)行拼接，實現(xiàn)一個畫面進(jìn)行全局的感知，可聯(lián)動球機(jī)進(jìn)行細(xì)節(jié)跟蹤。

圖1

          上圖1是在某機(jī)場飛行區(qū)跑滑區(qū)域及遠(yuǎn)/近機(jī)坪的全景視頻監(jiān)控，同時滿足在如雨、雪、霧、雷電及夜間等極端氣候環(huán)境下全景視頻監(jiān)看的效果?？蓪崿F(xiàn)與航班橋低位攝像機(jī)的高低點視頻關(guān)聯(lián)顯示，以及在全景視頻模式下的電子放大顯示，球機(jī)聯(lián)動監(jiān)視飛行器等移動物體的自動追視。

          在高速公路和公路道路上傳統(tǒng)視頻檢測監(jiān)控范圍在15-80米范圍，但是雷達(dá)有效檢測距離可達(dá)200米，在視頻內(nèi)融合雷達(dá)數(shù)據(jù)，可有效提升感知范圍，為上層應(yīng)用提供更加豐富的數(shù)據(jù)包。大華利用雷達(dá)結(jié)合視頻監(jiān)控相當(dāng)于雷達(dá)長了可視化的眼睛，雷達(dá)的探測功能有了畫面可以做到實時監(jiān)控、事后取*與回溯。

          在公路道路、地鐵站等場景存在傳統(tǒng)短焦槍機(jī)看得清近景但看不清遠(yuǎn)景的問題，長焦槍機(jī)為了看清楚遠(yuǎn)景，近處就會存在盲區(qū)的問題，俗話稱“近視眼和遠(yuǎn)視眼”。大華視圖動態(tài)拼接融合技術(shù)在雙目相機(jī)上可以做到在同一畫面上，融合短焦與長焦的兩幅畫面，實現(xiàn)兼顧近景與遠(yuǎn)景的違法行為抓拍和車牌識別，實現(xiàn)“千里眼”功能，做到“不遠(yuǎn)視、不近視”。

          針對各個場景視頻感知的難題，大華通過視頻拼接技術(shù)、重瞳技術(shù)、雙幀融合技術(shù)等多種技術(shù)確保各個場景感知到的數(shù)據(jù)看得見、看得遠(yuǎn)、看得清，通過智能算法看得懂。

          2.綜合管控

          圍繞大交通各個應(yīng)用場景，大華基于視頻感知能力的提升，以及對算法和算力的和諧分布，對交通數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和規(guī)整，剔除無用、錯誤和冗余的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，通過分層分級的整合，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析模型。同時能夠通過不斷迭代更新數(shù)據(jù)輸入、模型測試及評價，形成一套科學(xué)合理、針對性強(qiáng)的綜合交通模型庫，從而提升整個綜合管控的交通安全監(jiān)測系統(tǒng)平臺。以下圖2是在某地打造的一個“車易管”綜合管控的大數(shù)據(jù)平臺。

圖2

          “車易管”基于GIS地圖展現(xiàn)在建工地信息、消納場靜態(tài)信息、車輛動態(tài)信息、路徑信息等。例如以渣土OD的方式展示當(dāng)日渣土運(yùn)輸情況：每個在建工地運(yùn)輸出多少輛渣土車，每個消納場處理了多少輛渣土車，有多少輛渣土車通過碼頭中轉(zhuǎn)。對全市當(dāng)天車輛的在離線狀態(tài)數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)等進(jìn)行可視化展示，對渣土車車輛的實時位置及渣土車運(yùn)輸全程進(jìn)行實時監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)有違規(guī)行為則系統(tǒng)進(jìn)行自動告警。以數(shù)字化形式進(jìn)行展現(xiàn)統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)，可為管理部門對渣土車的監(jiān)管起到輔助決策的作用，提高監(jiān)管執(zhí)*效率。

          此外，圍繞街道基層治理痛難點，以事件閉環(huán)為主線，實現(xiàn)一張圖管全局對象，一個平臺多方協(xié)同，滿足基層社會治理多個場景需要。針對違章停車、出店經(jīng)營、流動攤販等城市管理痛點，改變以往人工發(fā)現(xiàn)處置方式，通過“以機(jī)代人”實現(xiàn)前端智能感知報警、平臺自動流轉(zhuǎn)，減輕基層工作負(fù)擔(dān)，提升管理效率。針對違章停車，一旦違停區(qū)域有車輛進(jìn)入，前端自動感知并聯(lián)動現(xiàn)場喇叭遠(yuǎn)程喊話，提醒車主及時駛離。

          三、應(yīng)用趨勢

          交通強(qiáng)國提出大數(shù)據(jù)是下階段由交通大國到交通強(qiáng)國轉(zhuǎn)變的戰(zhàn)略資源。交通運(yùn)輸部《推進(jìn)綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》也明確提出：“構(gòu)建綜合性大數(shù)據(jù)分析技術(shù)模型，研究建立具有較強(qiáng)應(yīng)用價值的綜合性、全局性大數(shù)據(jù)分析模型”。將來可以通過整合匯聚多部門、多系統(tǒng)、多層級、多區(qū)域的AI視頻大數(shù)據(jù)形成整體的大數(shù)據(jù)資源池，利用大數(shù)據(jù)模型庫和算法庫深度挖掘大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，以數(shù)字化、圖像化、全景化的方式展現(xiàn)整個綜合交通運(yùn)行情況、運(yùn)動態(tài)勢和發(fā)展水平，以此作為交通管理者實時監(jiān)測和分析提供關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)支撐，實現(xiàn)經(jīng)驗決策到數(shù)據(jù)決策的改變。

          此外，大數(shù)據(jù)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)，可以建設(shè)各種基于交通出行的場景建設(shè)信息服務(wù)系統(tǒng)，利用移動終端結(jié)合移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合各系統(tǒng)資源，構(gòu)筑全場景的交通出行生態(tài)圈。

          結(jié)語

          智慧交通AI視頻大數(shù)據(jù)的建設(shè)需要不斷完善建設(shè)思路，持續(xù)推動價值挖掘，積極加強(qiáng)AI視頻大數(shù)據(jù)開放共享，才能為整個AI視頻大數(shù)據(jù)中心建設(shè)、數(shù)據(jù)治理等工作提供借鑒意義，最終的目的用來服務(wù)社會、服務(wù)百姓。