高速公路视频上云与AI融合解决方案

方案概述

国家发布《公安交通管理科技发展规划（2021-2023）》及《数字交通“十四五”发展规划》，从战略层面和政策层面提出了交通数据感知、精细化交通、联网联控的目标和任务。

高速公路做为布局“新基建”的重要组成，围绕人工智能技术，不断提升多维感知、融合分析及决策支持能力，正成为实现建设、管理、养护、运营、服务全过程数字化、智能化的重要渠道。

行业痛点

l                      视频设备品牌多样，无法实现平台统一管理

l                      视频编码方式各异无法实现上云或对接第三方GB/T 28181平台

l                      道路病害巡检任务繁重，养护经费贵

l                      高速路段违法事件监控难

系统拓扑图

视频上云

向上对接标准可选国标、地标，如：GB/T 28181、 GB/T 28059、DB13/T 5018-2019（河南高速）等多种，根据项目落地的省份、路段来定，向下兼容市面任意品牌摄像头SDK、ONVIF、RTSP、RTMP、GB/T 28181接入，同时提供RESTful API接口及视频协议分享RTSP、RTMP、HLS、HTTP-FLV、WS-FLV。

道路病害的危害

巡检，是道路养护的第一步。道路裂缝、坑洼、裂痕等小病害如果不被及时发现、修复，就会快速恶化，降低道路的使用寿命，严重威胁交通安全，增加后期养护成本。

道路病害解决方案

算法应用：支持15种典型道路病害+道路资产的智能检测识别

推广场景：适用于多类道路交通环境场景道路病害及资产的智能检测分析，包括高速公路、干线公路、农村公路、城市道路、隧道、桥梁等场景。

国内高速公路现存问题

智慧高速应用场景

危化品车辆识别

团雾识别预警

问题：大雾的天气预报本身就有一定的难度，而团雾又 具有明显的突发性、局地性、偶然性等特征，因 而预报的难度就更大。交通安全部门称团雾是高 速公路上的“流动杀手 ”。

算法：利用人工智能和深度学习技术，对道路大雾天气实时监控，实时提醒。

货车超高识别

问题：货车超高，不但会导致车辆重心上移，更易诱发翻车事故，增加货车运输风险，而且在很多城市都有限高的情况，很容易出现货车剐蹭或者被卡在立交桥、限高杆下的情况，容易引发道路拥堵

算法：识别车辆后，算法根据车型确定车辆的长宽高，进而根据视频检测规则，自动判断货车是否超高。

反光条遮挡识别

问题：毡布遮挡、泥土遮挡、反光条不全，不符合标准

算法：根据视频检测规则，自动判断反光条位置是否符合标准，是否有缺失、被遮挡。

车间距问题识别

问题：大货车车身大而长，驾驶室高，所以右侧普遍   存在非常大的盲区。大货车的司机在行驶时基   本看不到右侧车尾的情况和与之并行的小汽车。 这时如果货车往右并线，右侧的小车如果没能   及时逃脱便会被挤出或者碾压，发生事故。

算法：根据视频检测规则，自动判断车辆速度和车间距离，若发现车间距过小，则检查此前视频是否存在超车并线行为， 以此判断车辆责任归属。

未系安全带识别

问题：在车辆发生事故或紧急制动时，会产生巨大的   惯性力，惯性力使司机及乘客与车内的方向盘、 挡风玻璃、座椅靠背、车门等物体发生碰撞，极易造成对驾乘人员的严重伤害，甚至将驾乘 者抛离座位或抛出车外。

算法：根据视频检测算法，自动判断主驾驶与副驾驶区域，识别到人但未识别到安全带，即判断为驾驶过程中未系安全带。

遮挡车牌识别

问题：故意遮挡、污损、涂抹号牌后，在道路上随意闯红灯、超速行驶、随意超车、随意停车， 无视道路交通法律法规，给正常通行的人和车带来了影响，严重危害着他人的生命安全。

算法：识别车辆后，智能识别出车牌号，车牌号不完整判定为遮挡车牌，立即发出预警信息。

知识产权