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2018’交通管理智能視頻技術(shù)應(yīng)用情況調(diào)查報(bào)告(下)

發(fā)布時(shí)間:2019-06-12 12:24

視頻技術(shù)是當(dāng)下包括交通在內(nèi)的城市管理智能化系統(tǒng)中,最重要的感知、分析、預(yù)警技術(shù),視頻設(shè)備也是應(yīng)用規(guī)模最大、投資最大的智能化感知設(shè)備市場。在智能交通領(lǐng)域,交通信號(hào)應(yīng)該是最早的電子設(shè)備,隨后就是闖紅燈抓拍設(shè)備,再就是交通視頻監(jiān)控(CCTV),與視頻相關(guān)的智能交通建設(shè)投資,雖無明確數(shù)據(jù),但至少占整個(gè)智能交通市場的半壁江山,甚至更多。

最近幾年,不僅視頻監(jiān)控設(shè)備市場格局已定,需求也進(jìn)入到一個(gè)穩(wěn)定發(fā)展期,無非就是高清化、智能化、滿足細(xì)分需求等,看起來沒什么可以去調(diào)查的,作為需求推動(dòng)技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)品升級(jí)的典型代表,交通管理視頻設(shè)備未來會(huì)如何發(fā)展,我們無法描述更多,現(xiàn)在存在什么問題,卻是可以通過此次調(diào)查,窺得一點(diǎn)真知。

近日,我們推送了2018’交通管理智能視頻技術(shù)應(yīng)用情況調(diào)查報(bào)告(上),現(xiàn)為大家呈現(xiàn)2018’交通管理智能視頻技術(shù)應(yīng)用情況調(diào)查報(bào)告(下)。點(diǎn)擊“2018’交通管理智能視頻技術(shù)應(yīng)用情況調(diào)查報(bào)告(上)”即可回顧閱覽。

六、細(xì)分監(jiān)控設(shè)備

智能交通管理行業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在,視頻作為最為常見、普及的感知設(shè)備,其技術(shù)迭代是所有感知設(shè)備中最多的,比地磁、雷達(dá)、RFID等應(yīng)用變化都要大,能與之媲美的,應(yīng)該就只有通信了,2G到3G到4G,馬上又要到5G,而且還有NB-IOT、zigbee、DSRC、ETC等等作為補(bǔ)充。但發(fā)展到現(xiàn)在,硬件產(chǎn)品的變化創(chuàng)新,不管是外觀還是功能,似乎比較難再有大的升級(jí)變化了,設(shè)備應(yīng)用也從最早的電警、測速等執(zhí)法設(shè)備為主,到現(xiàn)在多種設(shè)備共同發(fā)展,細(xì)分領(lǐng)域的需求也多了起來。

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問卷調(diào)查結(jié)果顯示,共有18個(gè)支隊(duì)、大隊(duì)的215套行人闖紅燈抓拍設(shè)備,其中濟(jì)南一地就有120套,其余17個(gè)單位平均才5.5套,多數(shù)在個(gè)位數(shù)。行人闖紅燈抓拍,實(shí)際上更大作用在于威懾和宣傳,而不是執(zhí)法,鳴笛抓拍、遠(yuǎn)光燈抓拍也多是此類性質(zhì)。前段時(shí)間,寧波一個(gè)行人闖紅燈抓拍設(shè)備將公交車上格力空調(diào)廣告中的董明珠小姐給識(shí)別為闖紅燈的行人,這也說明系統(tǒng)存在一些局限,行人闖紅燈抓拍少有進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測的。而且行人闖紅燈抓拍有一個(gè)實(shí)時(shí)的電視屏幕展播闖紅燈的行人,一般而言,行人闖紅燈抓拍到的人臉,大多只會(huì)和本地居民的人臉庫進(jìn)行比對(duì),如果入庫數(shù)據(jù)太大,比對(duì)效果和時(shí)長都無法保證。

與行人闖紅燈相比,機(jī)動(dòng)車不禮讓行人抓拍設(shè)備在覆蓋地市和數(shù)量上都要多一些,共有31個(gè)總隊(duì)、支隊(duì)、大隊(duì)建設(shè)了567套設(shè)備,另外還有一個(gè)地市的設(shè)備正在調(diào)試。機(jī)動(dòng)車不禮讓行人抓拍,主要面向機(jī)動(dòng)車違法,有一定普遍性,而且可以直接進(jìn)行處罰,不僅有威懾作用,更有處罰手段。但機(jī)動(dòng)車不禮讓行人抓拍設(shè)備,并不會(huì)成為主流的設(shè)備,一是因?yàn)楣δ軉我?,布設(shè)也會(huì)影響路口美觀,其次是當(dāng)司機(jī)養(yǎng)成禮讓行人抓拍的習(xí)慣之后,不禮讓行人的行為也將趨于減少。

鳴笛違法抓拍設(shè)備,比我們預(yù)想的要少一些,只有7個(gè)總隊(duì)、支隊(duì)安裝了58套設(shè)備,而且上海一市就有40套(一個(gè)地市正在調(diào)試)。鳴笛抓拍也是細(xì)分需求,主要目的也是在于威懾,然后讓司機(jī)養(yǎng)成習(xí)慣,一個(gè)地市有兩三套,大的城市有個(gè)一二十套,這應(yīng)該就是較為實(shí)際的市場需求,所以目前市場也就兩三家企業(yè)供應(yīng)此類設(shè)備。

遠(yuǎn)光燈違法抓拍設(shè)備數(shù)量更少,只有6個(gè)總隊(duì)、支隊(duì)安裝了35套設(shè)備,而常熟一個(gè)縣級(jí)市居然有22套。

可見細(xì)分領(lǐng)域的需求,只能是主流執(zhí)法、威懾設(shè)備的補(bǔ)充,而且很難融入到大的視頻監(jiān)控資源體系中,但其最大的意義應(yīng)該在于逼迫和促使出行者的交通文明習(xí)慣養(yǎng)成。

七、數(shù)據(jù)

前文說了,未來很可能形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源池,至少大部分前端具備智能化能力,將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)直接回傳到中心,也可以將視頻回傳到中心,進(jìn)行二次識(shí)別,再將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匯入資源池。只是如我們調(diào)查結(jié)果,具備前端智能化的設(shè)備,在二三線城市目前還比較稀少,將視頻大部分回傳到中心,會(huì)帶來很高的傳輸成本和存儲(chǔ)成本,以及對(duì)計(jì)算平臺(tái)的要求也會(huì)很高,但據(jù)說華為出了一個(gè)“一拖N”的解決方案,就是一個(gè)具備前端智能化的設(shè)備,通過裝配有華為升騰芯片的智能前端,可將冗余的算力分享到網(wǎng)絡(luò)中附近的其他普通網(wǎng)絡(luò)攝像頭上,幫助實(shí)現(xiàn)智能化,視頻圖像結(jié)構(gòu)化后再回傳。

不管前端是否智能化,視頻圖像的處理、存儲(chǔ),都是很現(xiàn)實(shí)的需求。視頻資源的存儲(chǔ),有人嗅到了市場機(jī)會(huì),易華錄這幾年就落子數(shù)據(jù)湖,光磁一體化,也就是藍(lán)光存儲(chǔ)+磁盤存儲(chǔ),正好適合數(shù)據(jù)使用頻度居中的政府?dāng)?shù)據(jù),視頻數(shù)據(jù)也是如此,一般而言,三個(gè)月之后存儲(chǔ)的必要性就不大了。在調(diào)查中,云南省內(nèi)的支隊(duì)、大隊(duì),基本上都是三個(gè)月存儲(chǔ)時(shí)長,廣州、濟(jì)南也是三個(gè)月,但昆明卻是兩個(gè)月,南昌、昆明、文山也是兩個(gè)月;一個(gè)月就有株洲、柳州、常熟、麗江、大理、安順等,還有半個(gè)月的寶雞。上海存儲(chǔ)時(shí)長最久,12個(gè)月,不知道上海的存儲(chǔ)機(jī)房得有多少個(gè)硬盤,數(shù)量大,存儲(chǔ)時(shí)間也長。數(shù)據(jù)量中,每日視頻數(shù)據(jù)超過億條的就只有廣州和上海,除廣州上海昆明濟(jì)南包頭常熟外,其他城市日視頻數(shù)據(jù)少有接近千萬。

專用的視頻結(jié)構(gòu)化處理服務(wù)器是這幾年才興起的,主要面向視頻圖像的結(jié)構(gòu)化以及視頻圖像的檢索、比對(duì),基本上就是車輛卡口,包括車牌和車輛特征,人臉卡口,行人和車輛駕駛?cè)耍菣C(jī)動(dòng)車卡口,自行車電動(dòng)車摩托車等車輛與騎行者,再高明一點(diǎn)的,可能會(huì)把行人的人物信息結(jié)構(gòu)化,人臉識(shí)別后能分析人物特征,男性還是女性,年齡段等等。

視頻結(jié)構(gòu)化處理器,一般都采用專用的GPU即圖形處理芯片,而且不吝嗇,6顆很常見,還有更高配置的,否則難以支撐“192路1080P視頻的目標(biāo)結(jié)構(gòu)化/192路卡口視頻的車輛結(jié)構(gòu)化/2000萬張每天的卡口圖片車輛結(jié)構(gòu)化/64路人臉卡口視頻的人臉結(jié)構(gòu)化”,甚至更高的性能要求。

就ITS114來看,視頻結(jié)構(gòu)化處理器應(yīng)是以后每個(gè)支隊(duì)的標(biāo)配。此次統(tǒng)計(jì)有22個(gè)總隊(duì)、支隊(duì)、大隊(duì)配備有專用的視頻結(jié)構(gòu)化處理器,還有兩家已經(jīng)有采購計(jì)劃,只是沒有涉及服務(wù)器具體數(shù)量。對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行二次識(shí)別的,有31個(gè)單位,只是這些二次識(shí)別里面,有多少事為了專門采購軟件進(jìn)行違法行為識(shí)別,比如前幾年就有不少總隊(duì)、支隊(duì)采購了不系安全帶二次識(shí)別軟件,還有多少是面向交通管理本身,比如大數(shù)據(jù)專項(xiàng)執(zhí)法、緝查布控系統(tǒng)等。也許22個(gè)已經(jīng)應(yīng)用視頻結(jié)構(gòu)化處理器的單位,就是后者。

說大數(shù)據(jù)專項(xiàng)執(zhí)法,應(yīng)該是公安部推動(dòng)的“情指勤督”一體化現(xiàn)代勤務(wù)機(jī)制的標(biāo)配了,視頻數(shù)據(jù)是目前最重要的情報(bào)來源,支撐決策和調(diào)度指揮,目前比較常用的大數(shù)據(jù)專項(xiàng)執(zhí)法包括,假牌套牌、報(bào)廢車查緝,重點(diǎn)營運(yùn)車輛交通違法專項(xiàng)行為執(zhí)法、失駕、毒駕嫌疑人緝查、追逃人員緝查、限行、限牌、超標(biāo)車等等。假套牌車的查緝?cè)谡{(diào)查問卷的回復(fù)中是百分之百,重點(diǎn)營運(yùn)車輛交通違法專項(xiàng)行為執(zhí)法、失駕、毒駕嫌疑人緝查也接近百分之百,而追逃人員緝查,不到百分之四十,實(shí)施了限行限牌超標(biāo)車查緝的數(shù)量更少,畢竟限行限牌的城市不多,而實(shí)施超標(biāo)車禁行的城市也不多。

八、看法

有三個(gè)主觀方面的調(diào)查問題。

第一個(gè),是否認(rèn)為智能視頻分析預(yù)警在緝查布控系統(tǒng)中的作用已經(jīng)能夠令人滿意。

有9個(gè)單位選擇了滿意,占比17.6%,包括四個(gè)大隊(duì),五個(gè)支隊(duì),其余41個(gè)單位都選擇了“還需完善”。實(shí)際上,緝查布控系統(tǒng)最重要的功能,就是根據(jù)識(shí)別出來車牌數(shù)據(jù)與特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì),然后再安排攔截、查緝,智能視頻預(yù)警分析如果還需要完善,一是前端卡口要排查、升級(jí),二是識(shí)別的準(zhǔn)確率要提升,識(shí)別不準(zhǔn)確,自然會(huì)造成假報(bào)警較多,影響系統(tǒng)正常運(yùn)行。且一些城市已在布設(shè)人臉卡口,加上傳統(tǒng)卡口上也需要對(duì)人臉進(jìn)行比對(duì)分析,比如在毒駕、追討人員以及其他危險(xiǎn)駕駛?cè)藛T的查緝方面,有一定需求,這都需要智能視頻分析技術(shù)進(jìn)一步完善,提高識(shí)別準(zhǔn)確度。

第二個(gè),是否看好人臉識(shí)別應(yīng)用于動(dòng)態(tài)交通管理(卡口、電警、停車場出入口等的人臉識(shí)別)。

兩份數(shù)據(jù)沒有標(biāo)明態(tài)度之外,僅有兩個(gè)單位表示不看好,可見人臉識(shí)別在交通管理中的未來應(yīng)用,前途一片光明。現(xiàn)在車管所的“放管服”服務(wù)中,大多都已經(jīng)用到了人臉識(shí)別技術(shù),卡口、闖紅燈電警目前還未要求進(jìn)行人臉識(shí)別,但已經(jīng)要求進(jìn)行人臉取證,《道路車輛智能監(jiān)測記錄系統(tǒng)通用技術(shù)條件(GAT497-2016)》規(guī)定就是取證圖像為車輛前部時(shí),人臉圖片不得低于50*50像素。未來隨著900萬高清的智能前端設(shè)備更多應(yīng)用,人臉識(shí)別用于動(dòng)態(tài)交通管理中,應(yīng)該也是水到渠成。

第三個(gè)問題,是否認(rèn)為目前的是交通監(jiān)控前端設(shè)備是否已經(jīng)完全滿足現(xiàn)有交通管理工作需求。

這個(gè)是清一色的選擇“還有待改進(jìn)”,除了一份數(shù)據(jù)選擇“已經(jīng)完全滿足”了,其所在城市50%的設(shè)備是前端智能化設(shè)備。關(guān)于設(shè)備如何提升,在最后一部分的建議、意見中,我們可以看得更多。

九、投入

在智能交通管理領(lǐng)域,沒有投入,就不會(huì)有成果,但并不是說,有了投入,就一定會(huì)有成果。另外,智能交通管理的技術(shù)、設(shè)備更新迭代較快,在前一階段獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷的,在這一階段說不定就落后了。總的來說,執(zhí)法設(shè)備、系統(tǒng)的建設(shè)推進(jìn)要比其他系統(tǒng)快,尤其在三四線城市,在財(cái)政緊張的情況下,也能夠優(yōu)先保證執(zhí)法設(shè)備的建設(shè)、應(yīng)用,至于原因也不言而喻。視頻監(jiān)控設(shè)備是最直接的非現(xiàn)場執(zhí)法設(shè)備,執(zhí)法數(shù)量可能已經(jīng)占到了所有執(zhí)法數(shù)量的90%以上,可能在整個(gè)智能交通管理系統(tǒng)中的建設(shè)投入,怕是要超過50%。

最近三年年平均新增、更換交通監(jiān)控外場設(shè)備投入超過5千萬的城市有上海、廣州、包頭、常熟、濟(jì)南、廈門,最高為上海,超過1個(gè)億,1~5千萬的有武漢、南昌、昆明、株洲、柳州、寶雞、吉林、德宏州、楚雄,0.5~1千萬的有樂山、惠州、新疆總隊(duì)高速支隊(duì)、臨滄、文山、曲靖麒麟、德宏瑞麗、云南總隊(duì)高速支隊(duì)、云南機(jī)場支隊(duì)、曲靖會(huì)澤等,云南有9個(gè)大隊(duì)年投入不足100萬。

年平均維護(hù)費(fèi)用超過1000萬的城市有上海、廣州、武漢、濟(jì)南、昆明、常熟,最高是廣州,為3000萬,500~1000萬的有南昌、廈門、柳州、寶雞、包頭、100~500萬的有樂山、吉林、云南高速支隊(duì)、西雙版納、楚雄、德宏,其余數(shù)據(jù)為100萬以下,還有11份無數(shù)據(jù),最少的只有幾萬。此外,一些城市以整體租賃的形式,建設(shè)和維護(hù)都是一家企業(yè),一年包干,比如惠州就是如此,一年500萬。

我們將幾個(gè)城市的設(shè)備總量和維護(hù)費(fèi)用相關(guān)聯(lián),上海平均每套每年的維護(hù)費(fèi)用為3100元,廣州為4900元,武漢為2500元,南昌為4400元,濟(jì)南為2300元,廈門為3500元,包頭為3000元,常熟為1500元,楚雄3000元,新疆高支隊(duì)為650元……還有一些數(shù)據(jù)比較離奇,比較起來,說明一些數(shù)據(jù)填寫存在偏差,在這里就不一一說明了。

十、建議與看法

盡管視頻監(jiān)控設(shè)備的市場格局已定,但仍有不少CV企業(yè)有志于進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域,盡管底蘊(yùn)不如前四家,但仍有機(jī)會(huì)挑戰(zhàn)一把,尤其是前幾年風(fēng)頭一時(shí)無雙的CV企業(yè)現(xiàn)在急需講技術(shù)落地、變現(xiàn)的場景,智能視頻分析應(yīng)該是一個(gè)切入的口。而動(dòng)作頗大的華為,對(duì)視頻監(jiān)控市場也是有較大想法,也是市場的一大看點(diǎn)。只是不管是傳統(tǒng)豪強(qiáng),還是新貴CV,都需要了解并滿足用戶需求,不管概念、模式如何變化,用戶需求始終是第一位的。

第一個(gè)問題:對(duì)城市大腦”、“交通大腦”以及人工智能等新概念,對(duì)于視頻分析技術(shù)在交通管理中的應(yīng)用,有何看法。

寶雞市交警支隊(duì)高級(jí)工程師魏益民:人的五大外部感知包括視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺,對(duì)應(yīng)在人工智能領(lǐng)域,只有視覺、聽覺、觸覺有具體對(duì)應(yīng)的研究和應(yīng)用,“視覺”在安防、交通、智能機(jī)器人領(lǐng)域是最重要的一個(gè)能力,即圖像信息分析識(shí)別,從視頻圖像中像人類視覺一樣,獲取所需要的信息,并對(duì)圖像所展現(xiàn)的情境作出判斷;聽覺對(duì)應(yīng)的是語音識(shí)別和語音合成,在交通領(lǐng)域主要以導(dǎo)航語音以及違法鳴笛抓拍設(shè)備的形式存在,如要上升為智能,則需要對(duì)語言背后所包含的指令、情緒進(jìn)行識(shí)別;觸覺,則是生物特征識(shí)別,溫度、濕度、硬度、材質(zhì)判斷等等,這個(gè)并沒有對(duì)應(yīng)的單一技術(shù),而是通過其他傳感技術(shù)獲得。但人的能力中,最重要的是思維決策能力,也就是通過各種外部感覺判斷以及知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)積累,來做出解決問題、有利于自身的行動(dòng),這也是人之所以成為智慧生物的最大特征。所以,人工智能,最重要的部分在經(jīng)驗(yàn)積累、思維決策。

柳州市交警支隊(duì)指揮中心接處警大隊(duì)龍海勇:技術(shù)手段可謂是百花齊放,但最終還是要回歸到業(yè)務(wù)需求、實(shí)戰(zhàn)實(shí)效中來,任何的技術(shù)只是響應(yīng)應(yīng)用需求的一種手段,無論是大腦、小腦、無腦,解決了問題就行,政府和行業(yè)也在考慮投資的性價(jià)比,希望各“腦”還是要以實(shí)效為衡量標(biāo)準(zhǔn),解決實(shí)際問題,化巨資投入為碎片化,才能得到三四線城市的響應(yīng)。

楚雄州交警支隊(duì)周茁:想法很好,但落地并達(dá)到實(shí)用還有很多的工作要做。任何一個(gè)細(xì)節(jié)不到位都難以產(chǎn)生實(shí)際效果。

大理州交警支隊(duì)科技信息化科段慶榮:城市大腦、交通大腦需要大量的數(shù)據(jù)支撐,對(duì)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部小微城鎮(zhèn),資金投入及收效甚微,對(duì)大、中城市更為合適。

上海市交警總隊(duì)高級(jí)工程師王全榮:對(duì)交通管理有較好的作用,有待提高技術(shù)水平,有貼近實(shí)戰(zhàn)需要。

廣州市交警支隊(duì)科技設(shè)施處王世明:城市大腦”、“交通大腦”等均是基于大量數(shù)據(jù)分析而建立,對(duì)于視頻圖像數(shù)據(jù)的應(yīng)用,一方面在后臺(tái)運(yùn)用人工智能等新技術(shù)或算法對(duì)視頻圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,另一方面升級(jí)更新升級(jí)前端設(shè)備,實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的采集。

南昌市交警支隊(duì)科研所熊順:利用視頻分析技術(shù)可以精確捕捉道路交通的違法行為及交通路況等,對(duì)交管部門對(duì)道路交通的管理起到了較大作用,提高了管理效率和精準(zhǔn)度。

武漢市交管局科技處張建華:前端感知設(shè)備增加,很有必要對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度應(yīng)用。

株洲市交警支隊(duì)科研所臧斌:目前還不太成熟,還需要更多的數(shù)據(jù)樣本、案例對(duì)算法進(jìn)行培養(yǎng)。

惠州市交警支隊(duì)智能交通指揮中心楊順明:個(gè)人覺得媒體吹噓的概念性多一點(diǎn),實(shí)用性還不足,距離落地估計(jì)還要較長的一段時(shí)間?,F(xiàn)在的視頻分析技術(shù)我覺得主要是夜間環(huán)境影響比較大。

吉林市交管支隊(duì)科研所康萌:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及圖片二次分析功能將交通大數(shù)據(jù)精細(xì)化,管理應(yīng)用的方式變的多樣化,這也是交通大腦的基礎(chǔ)所在,城市交通精細(xì)化管理和精準(zhǔn)打擊具有重要的發(fā)展意義。

包頭市交管支隊(duì)交通科技管理大隊(duì)劉欣:可以有效增強(qiáng)視頻分析技術(shù)在交通管理中的應(yīng)用,有效打擊交通違法行為,更好地為智慧交通提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)。

普洱市交警支隊(duì)張凱:可以有效認(rèn)知重點(diǎn)車輛態(tài)勢(shì),發(fā)掘?qū)m?xiàng)整治的情報(bào)數(shù)據(jù),認(rèn)知出行規(guī)律,提供創(chuàng)新交通服務(wù)。

昭通市交警支隊(duì)科技大隊(duì)何云飛:對(duì)于“城市大腦”、“交通大腦”以及人工智能等的發(fā)展應(yīng)用,我們不能再單純停留在概念層面上, 而更需要行動(dòng)起來,基于大數(shù)據(jù)視頻分析技術(shù),建設(shè)能落地應(yīng)用的系統(tǒng)和平臺(tái),扎扎實(shí)實(shí)提升交通管理能力,推動(dòng)道路交通秩序的改善。

曲靖市會(huì)澤縣高速公路交巡警大隊(duì)指揮中心李世昆:城市大腦”、“交通大腦”以及人工智能在視頻分析技術(shù)上的基礎(chǔ)是前端設(shè)備的先進(jìn)性,更替前端設(shè)備的迫切性須與之吻合。

曲靖市曲陸高速公路交巡警大隊(duì)張濤:對(duì)于駕乘人員駕車時(shí)行動(dòng)特征識(shí)別及車牌識(shí)別能更準(zhǔn)確,能更快捷和計(jì)算和預(yù)判交通流的發(fā)展情況,有助于改善管理模式。

第二個(gè)問題:對(duì)于智能視頻分析處理技術(shù),還有哪些需要提升改進(jìn)的地方?還有哪些建議?

柳州交警支隊(duì)指揮中心接處警大隊(duì)龍海勇:智能視頻分析也就是在視頻中進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,從而對(duì)結(jié)構(gòu)化結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)簽化處理,但現(xiàn)在數(shù)據(jù)標(biāo)簽的應(yīng)用并無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),還是依照各警種的業(yè)務(wù)需求來框定,例如對(duì)車輛的二次分析,基本都是車型、車標(biāo)、顏色、年檢標(biāo)識(shí)、掛墜、紙巾盒等,如果要無牌車的車燈損壞進(jìn)行搜索,各系統(tǒng)均不會(huì)得以有效支撐,因?yàn)檫@不屬于數(shù)據(jù)標(biāo)簽類型,但這一類需求時(shí)有存在。

在交通高峰期,車頭間距較小的情況下,對(duì)流量的檢測精準(zhǔn)度還是不太高,這就需要通過智能視頻分析技術(shù)進(jìn)行算法優(yōu)化,因?yàn)橛?jì)算機(jī)無法辨別視頻中是一輛長車還是兩輛小車,但我們認(rèn)為,可通過車輛的固定特征進(jìn)行疊加算法的優(yōu)化,例如擋風(fēng)玻璃、后視鏡等,從而把視頻流量精準(zhǔn)化,隨著900萬像素?cái)z像機(jī)的市場投放,今后視頻應(yīng)用范圍將會(huì)更大,視頻分析只有更精準(zhǔn),才能響應(yīng)今后大數(shù)據(jù)的需求。

曲靖市馬龍交警大隊(duì)副大隊(duì)長羅軼:相對(duì)于傳統(tǒng)的人工分析,現(xiàn)在的視頻分析技術(shù)可以做到主動(dòng)收集分析數(shù)據(jù)并根據(jù)預(yù)設(shè)條件執(zhí)行報(bào)警,記錄, 分析等,但是相對(duì)于人工抓拍分析視頻分析技術(shù)存在錯(cuò)誤率高,有死角,轉(zhuǎn)換時(shí)間有一定的延遲等缺點(diǎn)。

廣州交警支隊(duì)科技設(shè)施處王世明:需要提升的地方,主要為分析處理的效率和準(zhǔn)確性;未來,建議增加前端視頻綜合采集、結(jié)構(gòu)化分析的研究。

武漢市交管局科研所張建華:應(yīng)充分利用現(xiàn)有前端設(shè)備采集到的信息,進(jìn)行深度應(yīng)用,如事件檢測、視頻結(jié)構(gòu)化。

南昌市交管局科研所熊順:我認(rèn)為智能視頻分析處理技術(shù)在準(zhǔn)確性和兼容性方面有待提升,建議加強(qiáng)對(duì)流量、擁堵、拋灑、穿越、道路占用等事件的分析,使智能視頻分析技術(shù)的運(yùn)用范圍更加廣闊。

濟(jì)南市交警支隊(duì)交通處趙景春:準(zhǔn)確性、可靠性要進(jìn)一步提升。

昆明市交警支隊(duì)科技處處長畢鑫:準(zhǔn)確度還需提高,對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力需提高。

廈門市交警支隊(duì)交通指揮中心劉建設(shè):視頻分析技術(shù)是未來的趨勢(shì),也是很好的嘗試,但是目前系統(tǒng)的造價(jià)太貴、誤報(bào)率太高,只能在某些重點(diǎn)部位應(yīng)用,難以發(fā)揮規(guī)模化效果。

株洲市交警支隊(duì)科研所臧斌:對(duì)于車輛特征(非黑白的顏色、車型等)識(shí)別的準(zhǔn)確率還有待提高。

寶雞市交警支隊(duì)高級(jí)工程師魏益民:智能視頻分析技術(shù)領(lǐng)域是人工智能中的模式識(shí)別。通過將智能算法嵌入到DSP中,通過分析和提練人員和車輛二類目標(biāo)的各種行為模式,形成核心算法;在應(yīng)用中,通過比較和比對(duì),辨識(shí)采集到的視頻圖像屬于何種物體,何種行為,對(duì)目標(biāo)的框架周長和行動(dòng)軌跡打上標(biāo)簽,作出預(yù)警和實(shí)時(shí)報(bào)警,觸發(fā)錄像,并通過網(wǎng)絡(luò)上傳。從智能分析的主要應(yīng)用來看,有兩個(gè)大的發(fā)展方向。其一是以車牌識(shí)別、人臉識(shí)別為核心代表的智能識(shí)別技術(shù),主要應(yīng)用于電子警察、機(jī)楊、海關(guān)。應(yīng)加強(qiáng)和提高對(duì)自動(dòng)跟蹤、人流量統(tǒng)計(jì)、丟失分析的視頻分析算法的優(yōu)化,提高識(shí)別率和準(zhǔn)確率,同時(shí)對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)及布局予以優(yōu)化。

包頭市交管支隊(duì)科技大隊(duì)劉欣:智能視頻分析處理技術(shù)需要更加精細(xì)化和精準(zhǔn)智能化。希望更加智能,聯(lián)網(wǎng)聯(lián)動(dòng),主動(dòng)提供有效數(shù)據(jù)、加強(qiáng)分析處理能力,更好打擊交通違法行為。

臨滄交警支隊(duì)科技科楊芽:提高小車牌、模糊車牌的識(shí)別率。

文山州交警支隊(duì)岳帥:光照變化無常,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)復(fù)雜性,背景雜亂對(duì)視頻分析影響較大,加之目前大部分?jǐn)z像頭像素存在偏低的情況,一定程度影響視頻分析能力。智能視頻分析對(duì)于硬件要求偏高,投入成本較大;算法需進(jìn)一步優(yōu)化,在公安實(shí)際應(yīng)用中,存在較大的誤差。

德宏州交警支隊(duì)科技信息化科謝大慶:光照變化無常、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景燈都會(huì)增加目標(biāo)檢測與跟蹤算法設(shè)計(jì)的難度,建議增加輔助補(bǔ)充設(shè)備,比如增加補(bǔ)光燈或者紅外光源等,是之能在各種復(fù)雜條件下能夠加以應(yīng)用。

大理州交警支隊(duì)科技信息化科段慶榮:視頻分析技術(shù)會(huì)是今后很長時(shí)間內(nèi)應(yīng)用的主流,但受算法等的限制,目前只有正向的視頻分析算法,一定程度上制約了在交通管理領(lǐng)域的應(yīng)用。

普洱市交警支隊(duì)張凱:需再提高海量視頻監(jiān)控錄像分析的效率,更高效的提高應(yīng)用,獲取信息。

昭通交警支隊(duì)科技大隊(duì)何云飛:智能視頻分析技術(shù)非萬能,脫離實(shí)際只能是“天方夜譚”。

云南省交警總隊(duì)高速公路交巡警支隊(duì):視頻分析處理,重點(diǎn)清洗無效數(shù)據(jù)、臟數(shù)據(jù)、提高分析質(zhì)量,提供紅外、星光等技術(shù)集成使用,未來發(fā)展智能化的方向,我認(rèn)為是終端智能化+二次加工處理綜合分析處理。

曲靖市富源縣交警大隊(duì)輔警黃益武:車輛軌跡,車輛特征,人臉識(shí)別系統(tǒng)希望改進(jìn)。

曲靖會(huì)澤交警大隊(duì)科技設(shè)施中隊(duì)陳功:需要進(jìn)一步提升對(duì)無牌車輛識(shí)別能力,車輛視頻追蹤能力。

曲靖會(huì)澤縣高速公路交巡警大隊(duì)指揮中心李世昆:智能視頻分析處理技術(shù)的基礎(chǔ)是前端設(shè)備的可用性與實(shí)用性,在升級(jí)換代之后若智能分析技術(shù)能夠把識(shí)別率提高、分析率深化,或許對(duì)交通工作有很大的幫助。此外,希望智能分析技術(shù)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)分析交通違法、研判規(guī)律,及時(shí)預(yù)警。

曲靖市陸良縣交警大隊(duì)朱嬋:圖像增強(qiáng),提高圖像的清晰度、抗環(huán)境影響、提升分析準(zhǔn)確率、改善系統(tǒng)應(yīng)用性如跟蹤抓拍、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

曲靖市麒麟交警大隊(duì)袁赟峰:希望加強(qiáng)智能頻分析技術(shù)在人像識(shí)別方面運(yùn)用。

曲靖市馬龍交警大隊(duì)羅軼:一是提高正確率,二是增加功能模塊,三是盡可能減少存儲(chǔ)空間而又不影響數(shù)據(jù)分析。

曲靖市曲勝交巡警大隊(duì)楊永林:智能視頻分析處理技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該以科技為支撐以實(shí)際需要為出發(fā)點(diǎn)來發(fā)展才能更好的適應(yīng)發(fā)展。科技應(yīng)該為現(xiàn)實(shí)執(zhí)法服務(wù),只有切合實(shí)際的智能視頻分析處理技術(shù)才能更好地幫助執(zhí)法者執(zhí)法。

怒江交警支隊(duì)劉秋平:接觸不多,關(guān)鍵在于智能初步分析技術(shù)分析結(jié)果是否準(zhǔn)確有效,在應(yīng)用上是否存在困難,只要能順應(yīng)時(shí)代發(fā)展,符合新的要求,不斷更新,就會(huì)有它存在的意義。


原文刊載于智慧交通雜志2018年11~12雙月刊


鳴謝

廣州市交警支隊(duì)科技設(shè)施處副處長王世明;上海市交警總隊(duì)高級(jí)工程師王全榮;

武漢市交管局科技處張建華;昆明市公安局交通警察支隊(duì)科技處處長畢鑫;

廈門市公安局交警支隊(duì)交通指揮中心副主任劉建設(shè);南京市交管局科研室劉曉青;

濟(jì)南市交警支隊(duì)信號(hào)控制研究室主任趙景春;柳州市交警支隊(duì)指揮中心接處警大隊(duì)副大隊(duì)長龍海勇;

惠州市交警支隊(duì)智能交通指揮中心指導(dǎo)員楊順明;株洲市交警支隊(duì)科研所通訊室副主任臧斌;

吉林市交管支隊(duì)科研所康萌科長;包頭市交管支隊(duì)交通科技管理大隊(duì)科技大隊(duì)副大隊(duì)長劉欣;寶雞交警支隊(duì)高級(jí)工程師魏益民;安順市交管局科信大隊(duì)副大隊(duì)長雷文學(xué);

樂山市交警支隊(duì)車管所所長羅彬;常熟市交警大隊(duì)邵?。?/p>

新疆交警總隊(duì)高速公路支隊(duì)郭亮;

麗江交警支隊(duì)信息科技大隊(duì)大隊(duì)長趙志軍;德宏州交警支隊(duì)科技信息化科副科長謝大慶;

楚雄州交警支隊(duì)周茁;文山州交警支隊(duì)岳帥;

臨滄交警支隊(duì)科技科科長楊芽;怒江交警支隊(duì)劉秋平科長;

昭通市交警支隊(duì)科技大隊(duì)大隊(duì)長何云飛;普洱交警支隊(duì)張凱科長;

迪慶州維西縣交警大隊(duì)姚桂康中隊(duì)長;香格里拉市城市交警大隊(duì)張河?xùn)|;香格里拉交警大隊(duì)和仕紅;

德宏州芒市高速公路交巡警大隊(duì)副大隊(duì)長楊峻峰;德宏州芒市交警大隊(duì)陳曉蔥;德宏州瑞麗高速公路交巡警大隊(duì)副大隊(duì)長瞿生耀;德宏州瑞麗市交警大隊(duì)李華連;

曲靖市富源縣交警大隊(duì)輔警黃益武;曲靖市會(huì)澤縣交警大隊(duì)科技設(shè)施中隊(duì)陳功中隊(duì)長;曲靖會(huì)澤縣高速公路交巡警大隊(duì)指揮中心李世昆;

曲靖市江召高等級(jí)公路交巡警大隊(duì)楊金輝;曲靖交警支隊(duì)開發(fā)區(qū)交警大隊(duì)楊嘉嘉;曲靖市陸良縣交警大隊(duì)朱嬋;

曲靖市羅平縣交警大隊(duì)劉永輝; 曲靖市麒麟交警大隊(duì)袁赟峰中隊(duì)長; 曲靖市馬龍交警大隊(duì)副大隊(duì)長羅軼;

曲靖市曲陸高速公路交巡警大隊(duì)指導(dǎo)員張濤; 曲靖市交警支隊(duì)曲勝交巡警大隊(duì)楊永林;曲靖市師宗縣交警大隊(duì)副主任科員黎建橋;

曲靖市宣威交警大隊(duì)段興濤;曲靖市公安局沾益分局交通警察大隊(duì)石炳泉;曲靖市沾益高速公路交巡警大隊(duì)張彭

昆明鐵路公安局昆明處交管支隊(duì)王嫣;云南省公安廳民用機(jī)場公安局交警支隊(duì)楊志學(xué)中隊(duì)長;

云南省公安廳交通警察總隊(duì)高速公路交巡警支隊(duì);西雙版納市交警支隊(duì);迪慶州德欽交警大隊(duì);

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