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?低暎篈I Cloud架構(gòu)下的城市智能交通管理

建設(shè)智能交通,目的是為了讓人人享有更安全、更和諧的城市智能交通環(huán)境。

面對(duì)未來的城市智能交通管理,應(yīng)該如何做?杭州?低晹(shù)字技術(shù)股份有限公司城市智能交通解決方案總監(jiān)曹雨崧以“云圖交通·城市智理”為基本理念,分享了?低曇AI Cloud為技術(shù)架構(gòu)助力城市智能交通管理的案例。

云圖交通·城市智理基本理念

面對(duì)未來城市智能交通管理,我們首先樹立一個(gè)愿景:為了人人享有更安全、更和諧的城市智能交通環(huán)境。包括創(chuàng)建這樣的交通環(huán)境,能夠高效執(zhí)行交通治理手段,以及對(duì)于交通事件和異常進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和預(yù)防,同時(shí)創(chuàng)建遵紀(jì)守法、和諧交通、平安出行的愿景。

順應(yīng)這個(gè)愿景,?低曈2017年下半年提出了“云圖交通·城市智理”理念,采用新理念、新架構(gòu)和新舉措,實(shí)現(xiàn)一城一業(yè)務(wù),一城一生態(tài)。

?低曁岢鲞@個(gè)理念之后,與全國(guó)各地的交警用戶一起以智能化技術(shù)推進(jìn)城市交通治理。通過以城市交通業(yè)務(wù)為核心,以AI Cloud架構(gòu)為基礎(chǔ),充分挖掘智能交通的數(shù)據(jù)價(jià)值,同時(shí)以體系化的理念打造一些應(yīng)用,構(gòu)建開放的生態(tài)環(huán)境。

具體如何實(shí)現(xiàn)呢?分為三大舉措。

第一,通過AI Cloud架構(gòu)打基礎(chǔ),通過“感、傳、知、用”將打通數(shù)據(jù)在采集、傳輸、挖掘和應(yīng)用過程中的壁壘。

第二,以感知、推演、治理和服務(wù)的四個(gè)目標(biāo),構(gòu)建業(yè)務(wù)體系。在業(yè)務(wù)體系的基礎(chǔ)上,為不同的城市規(guī)劃了不同的業(yè)務(wù)目標(biāo),同時(shí)也創(chuàng)立了各種各樣的應(yīng)用。

第三,與城市級(jí)的戰(zhàn)略用戶,包括交警及其他行業(yè)用戶展開聯(lián)合設(shè)計(jì)創(chuàng)新活動(dòng)。如建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,打造智慧示范道路。

AI Cloud助力情指勤一體化

情指勤一體化是城市交通管理中的基本業(yè)務(wù)邏輯,在?2017年發(fā)布的AI Cloud技術(shù)架構(gòu)的基礎(chǔ)之上,打通了底層數(shù)據(jù)邊界,通過數(shù)據(jù)資源池融合了大量的感知數(shù)據(jù)。

首先,?荡蛟炝饲閳(bào)體系,目的是能夠?qū)崿F(xiàn)精細(xì)感知以及實(shí)時(shí)預(yù)警。

第二,基于海量數(shù)據(jù),提供了各種各樣的分析挖掘以及研判模型,這些模型能夠得出決策分析結(jié)論,同時(shí)能夠運(yùn)用到指揮體系中。

第三,?禐榻煌ü芾碛脩籼峁┝藛尉悄芑扒趧(wù)綜合化體系。?低ㄟ^智能終端,依托于數(shù)據(jù)資源池,挖掘了各種各樣的數(shù)據(jù)模型,提供了單警智能化的應(yīng)用通道,每個(gè)單警上路執(zhí)勤,都能夠作為警情的采集點(diǎn)。

整個(gè)體系,比如AI Cloud架構(gòu),從數(shù)據(jù)的挖掘分析層面以及計(jì)算存儲(chǔ)層面全部打通,在上層開放算法倉(cāng)庫(kù),并基于智能應(yīng)用平臺(tái)承載各種各樣的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

具體的應(yīng)用案例如下。

首先,基于感知體系,海康今年發(fā)布了一系列新產(chǎn)品,包括“環(huán)!笨ǹ。以前抓拍人臉需要用到爆閃燈,它會(huì)給出行安全造成一定影響,今年我們通過雙光融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)了無可見光爆閃看清人臉,并在一定程度上提升了人臉成像效果。

第二,在圖像的采集方面,通過我們推出了360度全景車載取證云臺(tái),實(shí)現(xiàn)警務(wù)車輛在行駛過程中能夠拍攝路邊或者前后方的車輛號(hào)牌,并做實(shí)時(shí)比對(duì),及時(shí)發(fā)現(xiàn)稽查布控的車輛并實(shí)時(shí)預(yù)警。

第三,我們?yōu)槲靼步痪扔脩籼峁┝恕耙卉囈粰n”的業(yè)務(wù)模型決策分析系統(tǒng),主要作用是通過感知網(wǎng)絡(luò)采集車輛時(shí)空屬性、號(hào)牌信息,同時(shí)關(guān)聯(lián)交通違法、交通事故等信息,能夠在決策分析模型中充分地挖掘軌跡路線、違法特征、事故隱患等數(shù)據(jù)。最終每一輛車都會(huì)建立一個(gè)檔案,它的出行規(guī)律、違法記錄、安全等級(jí)等數(shù)據(jù)都可通過GIS地圖呈現(xiàn)。

?禐閷幉ê鸵舜航痪峁┝艘惶谆谌四槾髷(shù)據(jù)建模和比對(duì)分析的應(yīng)用,能夠快速發(fā)現(xiàn)失駕嫌疑人員。通過人臉識(shí)別定位到人的具體屬性特征,通過人車關(guān)聯(lián)找到這輛車日常的行動(dòng)軌跡,這些都能夠作為路面民警攔截的依據(jù)。

同時(shí)也為上海交警提供了非機(jī)動(dòng)車和行人違法的采集預(yù)警系統(tǒng),三個(gè)月內(nèi)一共協(xié)助查處了1萬多起行人和非機(jī)動(dòng)車違法行為。

此外,我們?yōu)槲靼步痪峁┝艘惶谆诖髷?shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的輔助決策應(yīng)用,包括對(duì)于全城區(qū)交通違法行為的時(shí)空分布統(tǒng)計(jì)分析,基于電警、卡口等感知設(shè)備所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)做深度挖掘。

通過大量的數(shù)據(jù)獲取到輔助決策的結(jié)果,再利用結(jié)果去輔助交通指揮,具體如何指揮呢?

?禐槲靼、深圳、上海等交警打造了基于AI增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)及全景視頻拼接技術(shù)為一體的實(shí)景視頻指揮系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了從“摸著做指揮”到“看著做指揮”的過程。

所謂“摸著做指揮”,指的是不同的子系統(tǒng)、不同的界面之需要通過人工來實(shí)現(xiàn)警情以及決策信息之間的人工關(guān)聯(lián),但是現(xiàn)在這些信息全部融合到一張畫面中,讓用戶通過一個(gè)畫面就能夠看到他所關(guān)注的內(nèi)容,包括警情可視化信息以及屏幕的可視化信息。在這個(gè)圖像當(dāng)中也能夠聯(lián)動(dòng),包括誘導(dǎo)屏卡口、信號(hào)控制系統(tǒng)等警務(wù)指揮以及決策等應(yīng)用。

?狄矠槌敝萁痪峁┝艘惶谆诠簿W(wǎng)的云網(wǎng)智慧執(zhí)法平臺(tái),通過警務(wù)通的PDA以及警務(wù)通軟件實(shí)現(xiàn)了路面簡(jiǎn)易程序處理,以及稽查布控報(bào)警信息的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)推送,極大提升了路面警員的執(zhí)行效率。此外,在PDA上也開放了一些簡(jiǎn)單的查詢功能,包括人臉識(shí)別、車牌識(shí)別以及人工車牌輸入,查詢這輛車以及駕駛?cè)藛T信息。

此外,海康還為深圳交警打造了“深眼”系統(tǒng),這套系統(tǒng)是通過一臺(tái)內(nèi)置AI智能識(shí)別功能的云鏡,云鏡可以識(shí)別車輛號(hào)牌,在云境當(dāng)中做識(shí)別和黑名單比對(duì),可以實(shí)現(xiàn)報(bào)警即攔截的過程。相比于傳統(tǒng)的指揮中心接到稽查布控的報(bào)警通過人工語音下發(fā)指令的過程,它的提供效率要提高5到10倍。此外,每一個(gè)云鏡都內(nèi)置定位裝置,所有警車的當(dāng)前位置信息,包括點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的語音對(duì)象都能通過一套機(jī)制來實(shí)現(xiàn)。

對(duì)于一些沒有裝備智能終端、警務(wù)通的協(xié)輔警,我們?yōu)橐舜航痪蛟炝艘惶谆谝苿?dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供信息傳遞的機(jī)制。通過微信客戶端,將模板化的稽查布控警情信息點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)推送給民警,民警在路面執(zhí)勤的時(shí)候可以關(guān)注到所執(zhí)行區(qū)域上游以及周邊路段的稽查布控報(bào)警情況,為路面安全保障提供了輔助。

此外,這套系統(tǒng)同時(shí)也發(fā)揮了重要的信息服務(wù)價(jià)值,比如基于我們?cè)谝舜航ㄔO(shè)的數(shù)據(jù)資源池,整合了大量的車駕管信息以及路面交通事故、車輛違法、重點(diǎn)車輛、黑名單等數(shù)據(jù),在公安部的“放管服”整體政策環(huán)境之下,給民眾開放信息、數(shù)據(jù)服務(wù)。比如基于實(shí)景視頻的路況查詢、車輛駕駛員計(jì)分查詢、違法查詢,以及點(diǎn)對(duì)點(diǎn)推送違法提醒、不良駕駛習(xí)慣提醒等服務(wù)。

最后一部分,基于城市智能交通大數(shù)據(jù)提供了綜合勤務(wù)的輔助,比如為宜春、秦皇島、本溪和洛陽(yáng)等城市提供了基于城市交通大數(shù)據(jù)的自適應(yīng)信控優(yōu)化應(yīng)用。

在宜春,通過路口精準(zhǔn)轉(zhuǎn)向流量的模型,與路口的通行能力模型匹配,最終實(shí)現(xiàn)了單點(diǎn)的自適應(yīng)調(diào)優(yōu)效果。

秦皇島的特勤保障任務(wù)比較多,我們?yōu)榍鼗蕧u交警開發(fā)了這樣一個(gè)應(yīng)用,基于移動(dòng)客戶端,通過車牌和車輛特征的視頻比對(duì)技術(shù),將兩者進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)了當(dāng)警保車輛行駛過程中只影響到前后若干個(gè)路口,而不會(huì)對(duì)整個(gè)城區(qū)的交通造成深度影響。

到底是什么樣的系統(tǒng)才能夠具備支撐這些應(yīng)用的能力?主要是三個(gè)部分。

第一,建設(shè)兩個(gè)池:數(shù)據(jù)資源池和計(jì)算存儲(chǔ)資源池。從底層打通了數(shù)據(jù)之間如何關(guān)聯(lián),同時(shí)建立了大量的數(shù)據(jù)屬性標(biāo)簽,包括人、車、地、事、物等,將這些屬性進(jìn)行充分融合連接,形成了大量的主題庫(kù)和專題庫(kù)數(shù)據(jù),為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供了大量的半成品或者是成品數(shù)據(jù),減少了上層再重復(fù)計(jì)算的壓力。此外,提升了整個(gè)系統(tǒng)的融合存儲(chǔ)能力。

第二,建設(shè)一個(gè)庫(kù):算法倉(cāng)庫(kù)。整合了國(guó)內(nèi)廠家開放的算法,包括?底匝械乃惴ǎ寄軌蛟诠驳膫}(cāng)中實(shí)現(xiàn)算法調(diào)度應(yīng)用,同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)算法和生態(tài)運(yùn)營(yíng)。

第三,打造四個(gè)平臺(tái):數(shù)據(jù)資源平臺(tái)、管理調(diào)度平臺(tái)、運(yùn)維服務(wù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)。通過四個(gè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用及系統(tǒng)資源管理。

AI Cloud架構(gòu)真正能夠滿足互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的基本應(yīng)用,通過“感、傳、知、用”四個(gè)維度實(shí)現(xiàn)人工智能大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及終端設(shè)備的有機(jī)融合。

首先是數(shù)據(jù)匯聚平臺(tái),主要實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)簽管理、數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)預(yù)統(tǒng)計(jì)、多引擎任務(wù)調(diào)度及多級(jí)資源池管理,將數(shù)據(jù)資源的價(jià)值發(fā)揮到了極致,充分連接現(xiàn)有的采集的物聯(lián)感知數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

第二,實(shí)現(xiàn)了分層調(diào)度,冷、溫、熱三種類型數(shù)據(jù),通過不同機(jī)制實(shí)現(xiàn)不同的分類保存以及高并發(fā)的讀寫性能保障。在這個(gè)基礎(chǔ)之上,可以支撐對(duì)于數(shù)據(jù)讀取的效率標(biāo)準(zhǔn),不同要求的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

最終,我們與深圳、上海、廣州、浙江等地的交警,在2017年到2018年期間簽訂了重要的戰(zhàn)略合作,合作內(nèi)容包括智慧路段、智慧區(qū)域的樣板點(diǎn)打造。

我們相信,在與各地交警保持深入、積極的合作基礎(chǔ)上,基于AI Cloud架構(gòu),開展廣泛業(yè)務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新、開展城市交通治理頂層設(shè)計(jì)合作,逐步實(shí)現(xiàn)情指勤一體化、智能化,為更多的城市交警用戶,帶來業(yè)務(wù)能力的提升,讓我們城市的交通,更安全、更順暢。

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