一、項目背景

隨著社會的進步和科技的不斷發展，互聯網技術和AI視覺分析技術日益成熟，為傳統交通監控領域帶來了新的發展機遇。AI視覺分析技術的引入，不僅提升了交通監控的智能化和自動化水平，還顯著減輕了交管部門的工作負擔，增強了其監控能力。

如今傳統的交通監管模式也逐漸顯露出其短板，無法全方位、準確地發現和管控復雜交通場景中的危險狀況，這在一定程度上導致了危險行為管控的遺漏。

二、傳統交通監控痛點

1、高度依賴人工：長時間監控易疲勞，且易遺漏重要事件。

2、監控覆蓋不足：難以全面覆蓋交通道路，存在監控盲區。

3、反應速度遲緩：處理交通事件時，人工響應速度較慢，尤其在復雜情況下。

4、數據處理能力有限：無法對大量監控數據進行有效分析，決策支持不足。

5、缺乏智能識別：無法自動識別違規行為、事故等關鍵事件。

6、預警功能缺失：無法實時預測和預警交通風險。

7、監管效率低下：對違規行為無法快速識別和處理。

8、資源消耗大：維護和管理成本較高。

9、跨部門協作困難：缺乏跨部門、跨區域的協作能力。

10、升級維護難：技術更新和系統維護困難，難以滿足新需求。

三、方案介紹 針對以上痛點問題，訊維推出智慧交通視頻AI監控解決方案，為攝像頭加載AI算法，實現對道路危險區域、人員闖入、危險行為等實現自動監測、智能化記錄與報警 ，將被動監控轉變為主動防御 ，提升安全應急處置能力。

AI實時監測預警，賦能城市交通全方位、多層次決策，基于機器視覺分析技術，算法自適應強，可兼容市面主流廠商違法取證設備，提高圖片收集效率，實現證據采集標準化，證據剔除自動化，流程監管常態化，助力交管部門開啟智慧執法新時代。

邊緣部署+云端管理

1、項目在現有已安裝的攝像機和當前監控網絡，實現功能最大化和經濟性改造。通過互聯網接入支持GB/T-28181協議的網絡攝像頭，按照配置的算法對不同的視頻流進行分析。

2、發現違規行為則記錄圖片或視頻信息，并且可以通過IP網絡音柱對電動自行車超載等行為進行語音提示，或發送信息到現場的LED顯示大屏設備進行告警

3、 告警信息通過API接口提供給第三方的管理平臺進行統一管理;也可以推送到手機微信小程序方便及時查看。 四、算法介紹

算法1：非機動車道 電動車載人檢測

基于AI算法對街道行駛的電動自行車進行抓拍和分析，發現有電動車載人的行為則進行記錄和報警。

算法2：非機動車道 電動車未帶頭盔識別

對進入檢測區域的電動車駕駛人員進行檢測，發現未佩戴頭盔騎行的行為進行識別，并抓拍和告警。

算法3：機動車道 未系安全帶檢測

機動車車內人員未系安全帶存在安全隱患，對駕駛車輛未按照規定系好安全帶的行為進行識別和告警。

算法4：機動車道 開車打電話識別

對駕駛員接打電話，不安全駕駛行為進行抓拍，并識別記錄機動車牌照號碼。

算法5：非機動車道 電動車牌識別

基于OCR算法識別其車牌號碼以便于對其違規行為進行勸解和教育，或進行大數據統計和分析。

算法6：機動車道 機動車車牌識別

對進入檢測區域的車輛進行車牌識別檢測，發現道路有違規車輛，會進行抓拍和告警!

算法7：步行街 人流量統計

對在道路上通行的人員進行識別，可以分時段對經過的行人數量進行統計。

算法8 機動車道 車流量統計

對行駛在道路上的車輛進行識別，統計途徑車輛的數量可匯總到大數據平臺進行數據挖掘和分析。

算法9：非機動車道停車 電動車牌識別

對非停車區域，或在正常道路上長時間違規停車的電動車輛進行抓拍和告警，并對車牌進行識別。

算法10： 機動車道停車 機動車車牌識別

對進入檢測區域的機動車進行檢測，發現車輛在非停車區域停車的行為進行識別并抓拍和告警。

算法11：外部區域 火焰識別

基于AI算法對街道等區域發生的火災進行識別，識別產生的火焰與濃煙，并進行報警記錄。

算法12：公共區域 人員非法聚集檢測

基于AI算法對特定時間(如晚間)特定位置進行監控，當人員聚集時進行預警和抓拍。

審核編輯 黃宇