行业痛点
- 交通拥堵时间减少率、交通延误成本减少额
- 违法类型众多，数量庞大，违法取证质量较低，数据利用率低，废片多
- 交通管理部门依赖人工巡查和传统监控设备，难以对庞大的交通流量进行实时、全面的监测和分析；人工审核任务重，人工审核效率低
- 数据采集和处理手段落后，无法及时准确地获取交通信息，导致交通决策滞后
- 机动车违法事故频发，早高峰违法高发，加剧城市拥堵；违法事故行为识别不及时
智慧交通AI算法整体架构
整体架构与功能体系
平台层
- AI能力中心：整合了各种人工智能技术的核心模块，为系统提供智能化的分析和决策支持。与其他平台联动，如指挥调度系统、配置中心、交通小脑信号系统等，实现信息共享和协同工作，提高交通管理的效率和响应速度。
- AI算法引擎：包含多种具体的识别功能，如闯红灯识别、机动车识别、非机动车识别、车牌识别等，能够对交通违法行为进行精准监测。
展现层与应用层
- 实时研判一张图：为交通管理者提供直观的交通状况展示，使他们能够快速了解全局情况。
- 路口态势研判和违法态势研判：帮助管理者分析交通状况的趋势和问题的严重程度。
- 积分预警管理：对交通参与者的行为进行评估和预警，提高交通安全意识。
- 识别质量分析：用于评估算法的准确性和可靠性，为系统的优化提供依据。
基础层
- 包括服务器、网络设备、安全设备、存储设备、操作系统和数据库。这些组件为上层提供了稳定的运行环境和数据存储与管理能力。
智慧交通AI算法方案价值
- 基于AI视觉分析技术建立实时监控系统，为传统监控赋能，实现智能化、自动化，能够及时发现并处理AI算法在智慧交通管控中的异常情况。
- 废片智能拦截与剔除，减轻工作负担，提质增效，增强交管自动化监控能力。
- 系统性能监控能够实时分析AI算法的运行状态，一旦发现性能瓶颈或异常，立即触发预警机制，使运维团队能够迅速响应，确保交通管控的高效运行，提升城市交通流畅度。
- 借助AI算法对海量交通数据的实时分析和处理，交通管理部门能够更加全面、准确地掌握交通运行状况，及时发现交通违法行为和异常情况，提升交通管理的智能化水平和执法效率。
方案亮点与优势
方案亮点
- 全自动违法采集：跟踪车道中的所有车辆，识别车辆不按导向线行驶、不礼让行人等行为，并上传至交警部门违法处置系统。
- 交通拥堵智能诊断：建立交通知识图谱，精准挖掘历史和实时的路网供给能力画像、人车出行特征画像，为城市路口-道路-区域构建专属健康档案。
- 全域数据感知：将交通数据全量接入，进行多源数据录入、融合、共享和交换，构建“人-车-路-环境”实时动态数据指标体系。
- AI赋能业务闭环：强化交通情指勤督宣、监管执法、继续教育等业务闭环，构建监管精准、响应及时、决策合理的智慧化应用体系。
方案优势
- 算法先进性：采用深度学习、机器学习、强化学习等前沿AI技术，构建高精度的交通算法模型。
- 系统集成性：具备良好的系统集成能力，可以与现有的交通监控系统、交通信号控制系统等无缝对接。
- 数据融合性：整合多源交通数据，包括交通流量数据、车辆运行数据等，实现数据的互联互通和共享应用。
- 稳定可靠性：采用高性能计算平台和实时数据处理技术，确保系统的实时性和可靠性，通过数据备份、容错机制等技术手段保障系统的稳定运行。
算法方案应用场景
车辆检测
- 城市道路：车牌识别辅助违法查处与流量分析，车辆类型识别助力管控策略制定。
- 高速公路：车牌识别用于收费管理，车辆类型识别服务于分类统计。
- 智能停车场：车牌识别实现车辆自动进出与计费，车辆类型识别优化车位分配。
- 公共交通运营：车辆检测用于公交专用道监测以保障公交优先。
道路环境检测
- 城市道路：道路积水识别、路面破损识别、路面裂痕识别、交通拥堵识别、路面障碍检测。
- 高速公路：道路积水识别、路面破损识别与裂痕识别。
道路行人检测
- 行人检测：精准识别道路上的行人位置与运动轨迹，动态调整交通信号灯配时。
- 人流密度识别：实时监测特定区域的人群聚集程度，预防拥挤踩踏事故。
- 行人闯红灯识别：监测到行人闯红灯行为时，系统立即发出警示信号。
- 人员倒地识别：快速发现道路上可能遭遇突发状况的行人，及时通知附近交警或急救人员。
智慧交通AI算法示例
- 车辆违停识别
- 车牌识别
- 车辆速度检测
- 路面破损识别
- 行人闯红灯识别
- 交通标识牌识别
