AI赋能电子警察实现对交通违章违法行为的研判和取证

  交通管理非现场执法系统,主要是指我们俗称的电子警察系统。非现场执法就是通过“电子眼”对交通违法行为进行抓拍取证,然后依法对机动车车主进行交通罚款、扣分等处罚。

  我国电子警察系统的应用始于1997年。1997年4月,深圳交警在全国率先安装使用电子监控系统,并推出非现场执法管理模式,宣告我国交通执法开始进入非现场执法时代。

  公安部交管局于当年9月份正式发文,要求全国地级以上城市有条件的应参照深圳的做法,推出电子警察执法(非现场执法)。此后,电子警察系统迅速在全国普及应用。

  早期的电子警察功能单一,图像质量和智能化水平都很低。传统电子警察相机主要在城市道路、路口等区域进行违法抓拍,覆盖的范围一般在30米左右,要求车速也相对较低。车速一高,基本很难抓拍到交通违法行为。

  此后电子警察系统不断成熟发展,几经迭代和升级,电子警察系统应用逐渐成熟。目前市场常见的电子警察系统,前端主要有卡口、电警、违停抓拍球机等组成。

  系统通过AI前端采集设备,抓拍不文明交通行为,如机动车闯红灯、超速、加塞变道、随意停车、闯禁行、不按规定行驶;司机不系安全带、开车打电话看手机;非机动车驶入机动车道、闯红灯、逆行;行人闯红灯等违法行为等。

  由于AI技术的成熟应用,我国电子警察系统的应用迎来一个全新的时代。相比之下,AI电子警察比人的判断更准确,失误率更少。

  AI前端摄像机借助深度学习,通过机器视觉,能实现交通违法行为的分析判断,可以对车辆、人脸进行识别,对数据进行储存,通过大数据和人工智能算法技术可以对几十种违法行为进行分析和取证,从而完成对交通违章违法行为的研判和取证。

  随着人脸识别技术的成熟应用,和人脸数据库的建立完善,一些城市开始在交通路口上启用行人闯红灯人脸识别系统,针对行人和非机动闯红灯等违规行为进行抓拍,并现场曝光。

  基于AI的电子警察,智慧化能力大大提升,使城市高峰通行效率大幅提升,道路事故拥堵报警大幅下降。

  我们以北京为例,2019年北京全面开展以CBD为试点区的智慧交通系统示范工程建设,根据AI和交通大数据综合分析各灯控路口24小时交通量变化规律,将路口信号调控时段划分为2个夜间低峰、2个高峰和1个平峰,自动平衡区域整体交通压力。

  从而实现了CBD区域交通大脑全覆盖,包括行人过街通道、智慧道钉提示设备、全区域车路协同控制系统、多个路段电子警察等设施全面完善。

  经过20多年的发展,目前我国电子警察系统的应用已经十分成熟,但仍有提升的空间。因为智能化应用需求在不断地驱动电子警察技术的创新和发展。

  电子警察系统每天要产生大量的图片和视频数据,给执法中的判定效率和准确度带来巨大的压力。因此,城市“交通大脑”+AI电子警察,成为城市交通管理和解决城市交通拥堵的最佳途径。

  面对城市复杂的交通状况,通过AI视频采集传感系统观测实时交通数据,再通过城市“交通大脑”对交通数据进行梳理,从而预测城市各路段交通拥堵状况。

  在此基础上,通过AI技术自动完成交通信号配时优化和时段自动划分,可以大大提高城市道路通行效率。

  “交通大脑”是“城市大脑”的重要组成部分,也是城市的神经中枢。我们以阿里云“城市大脑”为例。

  2017年,阿里云发布“城市大脑1.0”,并在杭州市率先得到应用。受益于“城市大脑”,杭州交通效率不断提高,从全国最拥堵城市第5名下降到50名以后。

  2018年,阿里云又发布杭州“城市大脑2.0”。“城市大脑2.0”覆盖面积扩展到杭州420平方公里,接管1300个路口信号灯、接入4500路视频,并通过移动终端直接指挥杭州200余名交警。

  2020年6月,在2020阿里云峰会上,阿里云又重磅发布“城市大脑3.0”。

  2018年12月,“济南交通大脑”正式启用。“济南交通大脑”的核心是“一云四中枢”,其中,“一云”为交通专享云,是整个交通大脑的数据仓库和计算基础,汇集政府数据(卡口、两客一危、渣土车、公交车等)、互联网数据及其他各类数据,作为交通大脑的基础数据。“四中枢”由感知中枢、分析中枢、决策中枢与评估中枢构成。

  截至2019年7月,“济南交通大脑”已整合38万辆浮动车数据,全市2万多个停车泊位和8万辆共享单车,全市2800多路高清视频监控、50处鹰眼全景监控、1200多台信号机、560处地磁、108块诱导屏等交通设备设施等信息以及警用车辆、警力等实时定位信息,日均采集过车信息1800万辆次。

  济南“交通大脑”由济南市交警支队牵头组织,山东大学负责顶层设计,滴滴出行作为主要开发单位,联合世纪高通、浪潮集团、海信、以萨等多家单位共同实施。

  2019年4月,青岛海信网络科技结合自己在智能交管领域的深厚积累,推出了“交管云脑”。通过海信AI自动诊断借助路口智能化设备,采集车流检测数据,从而精准识别拥堵问题。

  “交管云脑”构建了行业先进的技术架构,具备强大的交管业务知识库、交互式人工智能平台,可实现亿级交通知识图谱任意实体搜索,搜索时间《200ms。

  与此同时,管云脑的AI自动诊断还可以发掘时段划分不合理、绿信比分配不均衡等问题,为道路交通优化提供依据。

  2019年8月,科大讯飞推出了基于科大讯飞语音识别、语音合成、语义理解等人工智能技术的“交通超脑”,并在合肥得到成功应用。

  “交通超脑”是科大讯飞利用人工智能技术与交通大数据相结合,以赋能交通为导向而精心推出的一款精细化管理解决方案。以更全面的数据接入、更精准的交通感知、更智能的信号配时优化为城市交通带来诸多便利。

  据统计,合肥交警每天接入公安交警的卡口、电警、地磁等数据达1200万条,公安天网的卡口数据达1000万条,互联网路况数据达1.5亿条,城泊、运管、公交等数据达1500万条。

  利用“交通超脑”的交通拥堵指数、平均车速、交通流量等六项指标来对合肥城市路况进行实时监测,目前监测范围已覆盖合肥市1017个路口、649条道路。上线运行以来,合肥市的交通运行情况大大改善。

  一个看似普通的电子警察系统,其实承载了太多的科技和应用创新,成为智能监控和智能交通管理融合应用创新的一个缩影。从交警手持交通指挥棒到交通信号灯,再到摄像头+交通信号灯,再到今天的AI电子警察……伴随着城市交通的发展,我国交通管理走过了一条漫长的创新和探索之路。电子警察系统的迭代升级发展,也成为我国交通管理和智能交通系统发展的一个缩影。

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