智慧交通

交通路网的快速发展带来了交通拥堵、事故频发、交通运管艰难、长距离设备维护成本高等诸多问题，路网运管需求迫切。近年来，视频监控等方式解决了部分交通运管问题。但在交通运管及智能客服方面依然有着很多难题。例如：监控设备维护压力大；无法及时预测交通场景中的复杂天气情况，导致无法对路况提供及时预警；传统图像处理方法检测存在误报；无法有效进行交通流量和交通事件的预测，提前指定分流方案等难题，以及人机交互效率低下等问题。

为有效保障交通运行安全、发挥交通已有基础设施效能、减少重复建设，提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。浩方信息基于深度学习、图像识别、语音识别、知识图谱、人机交互等人工智能技术在交通行业应用实践经验，为交通行业打造交通视频大数据智能分析能力与交通运管人机智能交互能力。

技术优势

基于深度学习的快速目标检测和跟踪技术；

聚类和统计学融合的视频大数据处理技术；

应用迁移学习的暂能运维框架；

不改变原有视频监控系统架构，部署简便；

在线自动学习、模型自动优，系统越用越智能；

充分利用监控资源，节省投资；

应用场景

AI交通事件检测

AI交通事件检测
全场景监测
恶劣天气智能判断
交通运行状态监测

交通运行状态监测
流量监测
全网追踪
视频质量侦测及智能运维

视频质量侦测及智能运维
全面检测
智能分析
主动运维
公路智能巡检及主动养护预警

公路智能巡检及主动养护预警
巡航预警
主动养护
可复制AI

交通视频大数据分析

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基于已建设的道路视频监控资源进行图像智能分析能力提升，通过实时监控数据可视化交互，实现交通信息采集及拥堵报警、违停检测、实线变道检测、压实线检测、逆行检测、占用紧急车道抓拍等功能融合实现全场景监测能力，利用高效、快捷、科学的技术手段为交通管理部门提供全自动化的交通违章查处及管理模式。

高效的视频图像质量监测与诊断：

支持在恶劣天气情况下对视频图像的信号质量进行监测，包括信号干扰、图像过白、过黑、聚焦模糊等质量问题的监测和告警；
同时能够针对开同时间段设置开同监测标准;

交通全场景分析及记录：

平台集成车辆违章行为分析算法能够对违停检测、实线变道检测、压实线检测、逆行检测等违法行为进行分析；
支持违章图片格式的合成、违章过程的录像；

车辆及道路交通运行状态监测：

基于交通视频监控能力对全网交通运行状态监测，发现道路拥堵及事故聚集等情况；
可对特定车辆进行全网跟踪及车辆定位分析，实现车辆轨迹研判；

交通运管人机智能交互

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通过人工智能技术解决养护、路政、管理中心、交通气象等业务上存在的疑难问题，并完成跨业务多元数据的分析和整合，进而实现对全网范围内的交通状态进行预测，通过新型的人机交互技术输出运管辅助信息，提供了一个从视频分析、数据采集到数据整合、预测分析到辅助决策、人机交互的完整的人工智能解决方案。

视频设备智能运维：

主要由智能前端硬件、视频质量智能诊断算法及智能运维管理系统组成；

基于视频诊断结果，进行多维的数据统计及分析；

辅助运管人员对监控设备进行维护和管理，实现真正意义上的视频智能运维。

智能交通场景重建：

利用深度神经网络对经过预处理及多重特征提取的监控图像对雨雪雾等恶劣气象状况进行检测；

可通过场景重建能力实现对场景差异不敏感，从而实现实现即装即用。

全网交通运行状态智能监测：

有机集合了多维分析、集中度分析、拟合分析、聚类分析、关联分析以及基于深度学习的数据分析等多种分析方法；

通过对整个交通网内的多种交通数据的统计和分析，提供全网交通运行状态的多维度预测。

AI交通事件检测

交通运行状态监测

视频质量侦测及智能运维

公路智能巡检及主动养护预警