AI 时代,如何革新交警执法业务-中国科技新闻网

据不完全统计,2018 年底, 全国机动车保有量超过3.27 亿辆, 机动车驾驶人达4.09 亿, 车多、交通拥堵已成为目前我国城市的显著特征,虽然许多城市都在出台各种限行限购政策,但是机动车保有量还是在不断增加,面对这一现实,如何更好地治理城市交通拥堵成为了智能交通行业不断思考的问题。

宇视智能交通总工杨世龙表示,未来城市交通治理,主要有三大方向:

一、交通基础要素(车和路)管控

对车辆的限行、限购,道路改扩建、道路渠化设计、立体交通(如高架桥、地下隧道等)建设、优化路侧设施和治理路边占道经营等。

二、交通秩序的管控

典型代表如“城市大脑”工程,主要治理思路是做交通疏导,利用大数据分析道路交通状态并做交通诱导、红绿灯信号控制等。

三、交通行为管控

不文明的交通行为,如机动车加塞变道、随意停车、闯禁行,非机动车闯红灯、逆行,行人闯红灯等,对交通拥堵影响很大,但因其产生原因偏人为和主观,治理难度大,这也是当前交通治理的重点方向。

针对交通行为管控, 目前的做法有电子警察抓拍处罚、交警现场执法,还有志愿者等交通协管员进行交通劝导等。

但是,在一些监控盲区、无警员值守路口,交通违法行为依然屡屡出现,比如加塞变道、非机动车闯红灯、行人闯红灯等。

所以, 治理这些痛点, 就是AI 赋能交警执法业务的方向之一。

宇视科技此前针对路口交通行为管控,推出“ 全电警” 解决方案, 利用AI 技术解决了两个问题:全覆盖无盲区监控、全记录违法抓拍

全覆盖无盲区监控: 通过多个AI 相机+ 端计算主机联动,对交通对象实现全域跟踪监控,保障路口、机动车道、监控杆下方区域、非机动车道、行人斑马线区域等各位置的无死角覆盖。

全记录违法抓拍:AI 相机对全部交通参与对象(机动车、非动车、行人)的交通违法行为实时监控抓拍,违法抓拍时进行多目标联动判断, 比如抓拍机动车是否礼让行人时要考虑行人是否正在闯红灯,做到交通违法取证充分,交通违法不漏抓拍、错抓拍,且兼顾人性化交通执法。

同时, 融合AI 技术的『天目』智能抓拍单元可抓拍30 多种常见交通违法行为,且新型违法抓拍业务还在不断扩展,比如夜间不开车灯抓拍等,违法证据链取证模式上,也在从以图片为主模式向“图片+ 视频”组合模式发展,比如盲区变道抓拍。

『天目』相机代表的端AI 目前主要在向着功能业务多样化方向发展,但功能多了也需要抓重点,例如在抓拍非机动车违法方面,他们虽然可以抓拍非机动车闯红灯、逆行、载人、不带头盔、占用机动车道等多种违法行为,但是目前最大难点不是违法行为的抓拍,而是违法行为抓拍后的具体治理问题。

治理非机动违法当前参照机动车抓拍处罚模式,有两个主流思路:车牌识别和人脸识别。

车牌识别方面,因非机动车车牌标准及样式各地不统一,而且存在大量无牌车、号牌不清晰车辆,使得车牌识别难度大;

人脸识别方面,因需要和城市人口大库比对,识别有效率很难保障,且识别结果需要人工反复研判确认,这种方案在黑名单布控、重点人员布控等小规模使用时很有效果,但在面对海量执法业务落地时,理论上可行,实际很难规模使用。

另外,非动车身份确认后的执法处罚问题也是一个难点,如何罚?如何面对拒罚?这些和机动车违法处罚业务也不一样。

面对这种困境,宇视意识到非动车违法治理不能完全按照机动车违法治理的思路进行,必须找一些新的出路。在对非机动车违法数据抽样统计中,宇视发现约有22% 为外卖车,且其闯红灯违法行为发生率高达到40% 左右,而非外卖车的闯红灯违法发生率只有15%,远低于外卖车。

闯红灯是非常危险的行为, 所以必须想办法对其重点治理,这时候他们的治理重点就放在了外卖车闯红灯违法:通过AI 相机识别外卖车公司属性,然后按照外卖公司属性汇总违法数据,由交警和外卖公司进行约谈,寻找警企联合管控外卖车交通违法治理模式。

另外,还可以针对非机动车违法路段或区域进行大数据热点分析,找到不同区域内多发哪些非动车违法行为,为交警警力投放给出指导。这些管理办法和机动车违法管理有区别,不是直接进行违法抓拍处罚,而是有可落地性。

当然,交通违法行为目前来看也做不到全部处罚,比如机动车开远光灯、鸣笛、非机动车闯红灯、行人闯红灯等违法行为现在真正落地处罚的就很少,这有识别率的问题,也有标准的问题,还有执行落地的问题等,总之想要全部都处罚目前还做不到。

面对这种情况,从交通提醒的角度入手,宇视科技又推出“轻电警”解决方案,在监控杆上、路口旁边增设LED 显示屏,AI 抓拍相机内置一套端发布平台软件,可以对交通违法信息、自定义信息、语音信息等进行实时发布提醒,一方面可第一时间告知违法行为,让每个交通参与者知晓,另一方面也可消除交通违法者的侥幸心理,鼓励大家相互监督劝导,提醒为主、处罚为辅、人性执法。

交警执法业务在向着综合化治理方向演进,只要是有利于改善交通的方式,都应该被鼓励和倡导,不特别偏重于某种方式。

“全电警”和“轻电警”解决方案,从违法处罚和人性化交通提醒两个方面入手,助力实现人车互让、文明出行的目标,构建“文明路口”,保障文明交通出行。

容易识别的交通违法行为可以通过AI 相机进行抓拍, 但是, 还有一类交通违法行为很隐蔽,不太容易识别,比如失驾人员开车上路,这些人因为酒驾、毒驾、严重交通违法行为被吊销驾照,却经常抱着侥幸心理无证驾驶,社会责任感严重缺失,无视交通法规,知法犯法,给交通安全造成了严重的隐患,所以查处失驾在驾人员也是交警一项重要的工作。

然而,面对着每天千万辆串流不息的车辆,交警无法针对每一辆车进行排查,所以给了失驾在驾人员钻空子的机会,这不是交警的失职,而是因为人力无法面面俱到。

面对这种情况,宇视科技利用AI 技术, 通过『天目』抓拍相机, 清晰抓拍机动车车牌和驾驶员人脸,并利用后端『昆仑』人脸识别系统进行驾驶员人脸识别比对,当系统发现失驾在驾人员后会秒级给出识别结果并报警,民警快速出警精准拦截抓捕。

2018 年底, 这套失驾人员管控系统在部署鄂尔多斯交警试运行1 个月内, 准确识别嫌疑人34 人, 成功抓捕失驾人员6 名。

失驾人员管控系统,实现了交警查控车和查控人的结合,将失驾管控由单纯依靠人力的概率性查处变成了科技和警员合力的精准查处, 这是AI 赋能交警执法业务、科技强警的最佳实践,更是交通管理方式的又一次变革。

宇视科技对这套失驾人员管控系统又做了进一步延伸,发展出了网约车人车核验系统、以图搜车查处假套牌系统等,这些系统的共同特别就是AI 强警、赋能实战,且战果显著,后来宇视科技将这些系统统一归纳为“智甄系统”。

为何“智甄系统”能快速破案?其优势在于: 端云AI 融合发力、人车特征深度关联、海量数据快速分析。

通过对车辆、人脸细节特征快速、准确比对分析,清晰定位车辆与驾驶员的特征信息,大数据分析车辆轨迹,实现了车与车、车与人、人与人的多特征、多线索综合研判模式,科技强警,AI 改变交警执法模式、赋能交警执法业务。

AI 赋能交警执法业务, 贵在持续性和深入性。

近日,宇视“智甄系统”再一次完成内核升级, 上线交通违法抓拍AI云算法,对平安工程中海量前端相机完成AI 赋能, 使其具备交通违法抓拍功能。

比如普通监控球机,经过“智甄系统”AI赋能后就具备了违法停车抓拍功能,成为了违停抓拍球机,这样海量的平安工程前端相机就完成了二次革命,由普通摄像机变成了具备智能识别抓拍功能的AI 相机,其利用价值得到了极大的扩展。

AI 赋能交警执法业务, 归根到底是AI 技术或系统自身的成长与交警执法业务找到了很好的结合点, 不管是端AI 功能裂变、还是云AI 的深度发展, 看似是企业所做的战略选择,实则反映了客户需求的痛点,遵循的无非是“需求定义了产品、产品又服务于需求”的自然规律。雷锋网雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

雷锋网原创文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知

https://www.leiphone.com/news/202001/uHfpJyOvmw6fiBLw.html