1、淺析人工智能在交通視頻領域的未來暢想淺析人工智能在交通視頻領域的未來暢想交通運輸部路網監測與應急處置中心倪艷交通運輸部路網監測與應急處置中心nAI視頻的應用現狀nAI視頻應用的場景展望目錄CONTENTS模式創新：交通+商業服務創新：互聯網+出行技術創新：車聯網、AI不斷創新的技術成為交通數字化轉型基石人工智能5G云計算車路協同物聯網大數據政策引領技術驅動智慧交通十九大明確“交通強國”建設目標：2035年進入世界交通強國行列從“交通大國”邁向“交通強國”，數字化轉型成為必由之路大力發展智慧交通，構建泛在先進的交通信息基礎設施，加強運行監測交通強國建設綱要國家綜合立體交通網規劃綱要1990s 階

2、段 I模擬監控系統2006s 階段 II“模擬+數字”監控系統2010s 階段 III數字視頻監控系統2015 階段 智能監控云以DVR/NVR為核心，采用硬盤存儲，增強了客戶端管理功能基于模擬技術，以視頻矩陣為核心+閉路電視以IP網為核心+視頻壓縮格式+簡單智能的專有管理平臺管理基于云架構技術+可靠存儲技術，集智能化、高清化、聯網開放共享、彈性擴展、云邊協同、高效運維等特性于一體的視頻監控系統看不到 前端在線率低 互通共享不夠看不全 覆蓋區域不全 關鍵點位采集不全問題：16萬公里高速,20萬路監控視頻,如何服務好“人民滿意、保障有力、世界前列”的要求看不清看不懂 視頻分析功能簡單 智能分析準

3、確率低 視頻監控高清化不足 視頻質量無法監控資源割裂問題突出組織間：路段、省中心、部中心、其他部門業務間：運營、養護、監測、出行上述情況對支持智慧路網建設要求，適應未來車路協同，自動駕駛等需求存在差距 實現智慧監控，初步建成視頻云聯網智慧監測與管控體系 全面推進視頻聯網，實現高速公路沿線視頻資源聯網 加速存量&增量，高清化、數字化質量升級全國高速公路視頻聯網工作實施方案及全國高速公路視頻云聯網技術要求目標：“可視、可測、可控、可服務”高速運行監測體系建設原則：部省聯動、分步實施、聯網聯控、智慧監測技術路線：“視頻云聯網”，構建“云、管、端”一體化的部、省兩級視頻云聯網平臺2020年1月2020

4、年6月2020年12月2021年6月 推動北京，遼寧，江蘇，河南，湖南，廣東，重慶，貴州，陜西等省份率先開展視頻云平臺建設并與部級平臺聯網；推動國家高速公路7條放射線（G1G7）中具備聯網條件的視頻資源與部級平臺實現聯網共享。交通運輸部標準發布各級領導高度重視四個關鍵時間節點截止2021年3月底：已匯聚全國高速公路沿線視頻超過13萬路已聯通除海南和西藏外的全部省份開展了對接入視頻的質量檢測分析（丟失/清晰度/噪聲/凍結/遮擋）各省的視頻質量差異較大視頻AI分析、應用的進展不一部級平臺建設進展省級平臺建設情況識別車型識別車型轎車、面包車、越野車/SUV、商務車/MPV、輕型客車、中大型客車、公交

5、車、校車、微型貨車、輕型貨車等車牌號碼，藍牌、黃牌、警牌、軍牌、武警牌、農用車牌、新能源車牌等；車牌顏色：藍、黃、白、黑、綠、黃綠6種；車牌類型，包括單行、雙行2種；識別號牌識別號牌識別車身顏色識別車身顏色白色、橙色、粉色、黑色、紅色、黃色、灰色、藍色、綠色、銀色、紫色、棕色等共計12種主/副駕駛未系安全帶、主駕開車打電話、遮擋面部、危險品車副駕無人、非機動車違法載人識別違章行為識別違章行為車型分類：車型分類：自行車、摩托車/電瓶車、三輪車 車輛姿態：車輛姿態：正面、側右、側左、背面車身顏色：車身顏色：白、灰、黑、綠、藍、棕乘客性別：乘客性別：男、女頭部特征：頭部特征：眼鏡、帽子、頭盔、口罩附

6、屬物品：附屬物品：單肩/斜挎包、雙肩包上身顏色：上身顏色：白、灰、黑、綠、花色性別:女年齡:年輕帽子:無眼鏡:無口罩:無胡須:無發型:短發表情:微笑 ID:301性別:女年齡:年輕帽子:否發型:長發上衣:粉色下裝:藍色帶包:是注：視頻圖像質量與檢測效果成正比智能分析應用服務，能夠根據攝像機視頻對擁堵事件、交通事故、平均速度、公路流量、公路氣象、車輛違停、車輛逆行、行人闖入等開展監測分析天氣能見度平均速度擁堵事件公路流量交通事故行人闖入車輛逆行車輛違停232425113113.2113.4113.6113.8單車事故碰撞追尾廣東某高速智能分析u 各時間段事故平均值為19件，凌晨4時發生29件事故

7、事件為第一個高峰期，第二個高峰期為早上10時發生26件事故事件，下午15時-16時發生29件事故事件為第三個高峰期，發生事故事件的高峰期集中在樂廣高速車流量較大的時間段里。另外低峰期為凌晨1時-2時、早上8時-9時，晚上20時，事件事故數均為13件。江西省公路網多元統計分析u 大規模高并發道路視頻AI分析u 公路網基礎設施運行狀況：公路網基本情況、橋梁、隧道基本情況分析。u 交通運行情況：交通量觀測站點狀況、交通運行總體狀況、交通流量分析、公路行駛量、公路服務水平路線里程。u 交通運行特征分析：車型分布特征、等級分布特征、路線分布特征和總體特征分析。17%國道,45%33%5%0%24%省道,

8、58%16%2%0%ABCDE公路網運行監測多源統計分析公路網運行監測多源統計分析交通運輸部路網監測與應急處置中心n視頻在AI的應用現狀n視頻AI應用的場景展望目錄CONTENTS010203路網管理公路養護收費服務04出行服務交通運輸部路網監測與應急處置中心駕駛行為分析及服務對車輛速度的全程監控，威懾司機違章行為，降低交通事故發生率安全保障服務提升對外提供路網運行狀態及路網交通信息服務，使出行者能夠實時了解路網通行狀態，合理規劃出行路線執法便利可實現對車輛的車牌查詢和行駛路徑追蹤，為偵查破案提供大量有價值線索對駕駛員的駕駛行為監測，威懾司機違章行為，降低交通事故發生率對外提供路網運行狀態及路

9、網交通信息服務，使出行者能夠實時了解路網通行狀態，合理規劃出行路線可實現對車輛的車牌查詢和行駛路徑追蹤，為交通執法提供大量有價值線索AI路溫識別：通過AI視頻解析，結合衛星、雷達，完成多個深度學習模型的綜合路面狀態分類原型，進行監控、評價。實現觀測密度的提高，進一步實現對冬季路面凍結的有效管理應對。團霧等低能見度分析：高速沿線能見度進行高密度，非人力的24小時不間斷自動監控，把能見度低下對高速造成的影響降到最低路面狀態識別路況災害識別車輛特征分析融合車輛多特征識別技術，通過對海量圖片數據的關聯分析，實現車輛身份的準確推理，為稽核提供關鍵數據支撐站點預警監控RSU天線車道卡口相機部聯網中心跨省業

10、務處理及清分結算車道控制器一體化智慧站點站級存儲服務器可視化一體化運營管理數據支撐逃費車輛（分類）行駛規律挖掘大數據分析、機器學習歷史逃費車輛數據分類視頻、卡口、收費數據AI算法+機器學習+模型訓練建立疑似逃費車輛模型建模自由流2.0提升駕駛安全提高交通效率使能協同式自動駕駛123RSU、RSS(IEF Agent)、雷達、攝像機100KMV2NRSU:Rode Side UnitRSS:Rode Side Server 車、路信息的實時交互與感知 全局交通數據分析與流量引導 厘米級定位與車道級應用 降低自動駕駛中對單車智能的技術要求交通大腦超視距預警緊急車輛優先通行編隊行駛紅綠燈引導V2VV

11、2IV2POBU(模組&T-Box)LTE/LTE-V2X/5GGNSSC-V2X網絡云邊基礎平臺服務V2X ServerIaaS/PaaSIEFModelArts精 細 化 高 速 公 路視 頻 云 聯 網重 點 擁 堵/高 流量 路 段 監 測智 慧 監 控/多 維呈 現智 能 圖 像 檢 測重 點 區 域/事 件綜 合 監 測路段精細：覆蓋全國主要高速100%聯網匯聚;精確分段監控、圖像基本達到實時調閱；實時更新：在線同步調閱，保障視頻上云傳輸高效、可靠。重點區域監測：對高速公路視頻資源指定區域，進行跨省、分等級進行路網運行實時監測。重點事件監測：針對重大事故、自然災害發展趨勢實時監控，

12、調閱周邊攝像頭輔助決策。實時擁堵排名：監測區域內擁堵路段、收費站按擁堵影響里程進行排名。實時高流量排名：監測區域內高流量路段進行統計、排名?？缙脚_協作：實時監測路網車流量，支撐PC端、移動端以及監控大屏跨平臺一體化協同作業。多業務管理可視、多維度數據呈現、多場景資源聯動的智慧監控系統。智能圖像檢測：智能檢測攝像機不在線網絡不通、信號丟失，黑屏、圖像被遮擋、圖像模糊、圖像亮度異常、圖像凍結、圖像有噪聲、圖像有閃爍、圖像有滾動條紋等異常情況。交通運輸部路網監測與應急處置中心 智能分析并不是目標，而是支撐安全、便捷、綠色、高效、經濟交通的有效手段。此次研討會針對智慧高速與人工智能和視頻領域的有機結合，在其前瞻性、創新性和挑戰難題，歡迎大家一起深入交流探討。智能分析并不是目標，而是支撐安全、便捷、綠色、高效、經濟交通的有效手段。此次研討會針對智慧高速與人工智能和視頻領域的有機結合，在其前瞻性、創新性和挑戰難題，歡迎大家一起深入交流探討。交通運輸部路網監測與應急處置中心交通運輸部路網監測與應急處置中心