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AI执法,慧治交通丨深圳交警&华尊科技联合力推智慧执法

8月21-23日,第四届中国智慧城市国际博览会在深圳会展中心举办,在最为引人瞩目的深圳市展区,深圳交警联合华尊科技重点展示了“开车打手机、不系安全带”等执法业务,有力地证实了深圳交警自7月以来的最强专项惩治行动将持续推进
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  8月21-23日,第四届中国智慧城市国际博览会在深圳会展中心举办,在最为引人瞩目的深圳市展区,深圳交警联合华尊科技重点展示了“开车打手机、不系安全带”等执法业务,有力地证实了深圳交警自7月以来的最强专项惩治行动将持续推进。

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  深圳交通如此大规模、高强度的整治执法行动,一方面是源于打手机、不系安全带等交通违法行为不为驾驶人及乘车人所重视,从而大大增加了交通事故发生的概率和危害程度;另一方面,技术手段的成熟以及业务应用的创新,也缓解了目前执法部门警力不足的压力,有效提升了执法效率。

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  目前,交警部门的执法主要采取“路面现场查处与电子警察抓拍相结合”的方式,即“现场执法与非现场执法相结合”,现场执法能对心存侥幸分子起到很好的宣传教育作用,但真正的严抓严打还需要依靠目前最先进的AI技术,对各种交通违法行为进行智能识别及精准推送。

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  那么,问题来了…

  传统算法为何不能解决司机打电话、未系安全带等问题?

  传统算法检测效率低,行为识别单一。司机打电话和不系安全带的识别,其实包含了司机定位的检测和司机行为的识别两个问题。用传统的滑动窗方式进行司机定位检测,其精度和速度都达不到实际应用要求;再通过特征提取和逻辑分类来实现司机行为识别,识别一种行为就要定制一个算法模型。传统算法处理效率低、泛化能力差、鲁棒性不好,很难满足当下对于识别技术“效率和效果俱佳”的需求。

  AI算法的优势、闪光点是什么?

  我们采用的是目前最前沿的深度学习算法,其主要优势有:1)获得特征能力强,特征泛化能力好,即识别精度高;2)得益于计算机硬件的并行计算优势,处理效率高,检测识别速度快;3)工程化维护和扩展性好,司机打电话和不系安全带等识别问题可以在同一个模型下识别出来。如果后续有司机抽烟、司机戴眼镜戴帽子等识别需求,深度学习算法可以将其快速糅合在同一模型下实现。

  AI辅助执法能否在卡口实现?

  传统卡口系统受限于前端卡口系统的计算能力,无法借用现有软硬件资源实现机动车驾乘人员特别是在低照度、低分辨率等环境下的违章识别。因此,一般采用基于深度学习及机器视觉技术的后端识别方案,借助强大的后端计算资源为卡口系统赋能。

  华尊提供的解决方案?

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  全量卡口过车数据接入--交通视图库▲▲▲

  采用公安部视图库标准,结合交警实际业务建立交通视图库。对所有卡口过车数据进行统一接入、存储、管理、应用。

  AI多算法识别,结果融合--多算法融合▲▲▲

  通过接入多家优秀算法厂商的算法,实现了对过车图片的多算法识别,识别结果的自动融合与择优,保证了数据的准确性与实时性。

  执法规则判断执法--规则定制▲▲▲

  结合实战应用需求,为执法部门提供开车打手机、副驾驶抱小孩、不系安全带、不按道行驶、红眼车违法行驶、冲禁令等多种执法应用服务。

  车辆数据综合应用--统一门户▲▲▲

  基于汇聚的所有涉车数据,可为交警不同的业务部门提供多种涉车数据应用,比如为情报刑侦部门提供大数据研判分析。同时,依托GPASS架构,将多种业务应用模块及子业务系统融合在统一平台内,并为用户提供统一的管理权限、账号、可视化操作界面及数据管理服务。

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