編者按：近日，在道路交通安全綜合治理路徑研討會上，合肥湛達智能科技有限公司董事長張中以《基于AI的非機動車違法行為精準(zhǔn)識別與智能管控》為主題做了精彩報告。

非機動車交通管理問題是行業(yè)監(jiān)管的痛點和難點，在治理過程中面臨“非機動車車牌識別”、“騎手人臉識別”、“違行為精準(zhǔn)識別”、“交通行為立體管控與全鏈取證”等技術(shù)難點。其治理路徑核心是要實現(xiàn)全域精確感知、精準(zhǔn)管控，需充分利用現(xiàn)有監(jiān)控資源，增設(shè)路側(cè)設(shè)備、利舊設(shè)備、鐵騎設(shè)備等進行補充；利用算法模塊、數(shù)據(jù)模塊進行分析研判，滿足業(yè)務(wù)需求。綜合上述技術(shù)手段的非機動車違法分析及勸導(dǎo)系統(tǒng)如今已在多地應(yīng)用，可有效輔助交警執(zhí)法，違法智能勸導(dǎo)效果顯著提升。報告主要分為四部分：行業(yè)背景、治理路徑、應(yīng)用案例以及結(jié)論與建議。

1、行業(yè)背景

近年來，非機動車交通管理問題日益突出，是行業(yè)監(jiān)管的痛點和難點，主要是因為非機動車保有量已突破3.5億輛、現(xiàn)場執(zhí)法警力有限、非現(xiàn)場的執(zhí)法手段缺乏、事故發(fā)生率及導(dǎo)致的傷亡率較高，2021年電動車事故達60000起左右、駕駛員頭盔佩戴率整體偏低、安全意識淡薄。

公安部交通管理局相繼制定了《公安交通管理科技發(fā)展規(guī)劃(2021-2023年) 》以及《“十四五”全國道路交通安全規(guī)劃》，明確了在2025年底前，電動自行車行駛?cè)藛T的頭盔佩戴率達到80%。目前各個地方也陸續(xù)出臺地方性政策法規(guī)：2019年4月武漢市、2020年7月浙江省、2021年5月鄭州市和上海市、今年11月合肥市非機動車安全管理條例實施。未來還會有安徽、湖北、河南等更多省市管理條例發(fā)布。

目前行業(yè)內(nèi)的管理手段及措施主要以三種方式為主：一是交警進行現(xiàn)場的處罰，但警力有限，執(zhí)法難度大；二是利用現(xiàn)有電警卡口進行提升，但電警卡口未全部覆蓋，非機動車車道監(jiān)控不足；三是利用RFID電子號牌和視頻識別進行結(jié)合的方式，由于電動車的基數(shù)較大，路口要配備相應(yīng)的設(shè)備，資金的投放壓力比較大。

在探討非機動車治理路徑時需要考慮到一些因素及技術(shù)難點：一是非機動車在行駛狀態(tài)下、車牌種類多、車牌號牌比較小易遮擋、角度傾斜較大、識別難度大；二是騎手的著裝里有戴頭盔、口罩、眼鏡等情況，且在移動狀態(tài)下會經(jīng)常發(fā)生變化，給人臉識別帶來挑戰(zhàn)；三是非機動車交通違法行為稍縱即逝，所以精準(zhǔn)識別是難點；四是非機動車交通違法行為立體管控與全鏈取證是難點。

2、治理路徑

非機動車治理路徑核心要實現(xiàn)全域精確感知、精準(zhǔn)管控。為實現(xiàn)此目標(biāo)，我們需要對現(xiàn)有的雪亮、電警、卡口、天網(wǎng)的監(jiān)控資源進行充分利用；同時增加部分路側(cè)設(shè)備、利舊設(shè)備、移動鐵騎設(shè)備進行補充。利用兩個模塊：一是算法模塊來進行分析；二是數(shù)據(jù)模塊進行智能研判，來滿足整個業(yè)務(wù)需求。

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：我們要考慮數(shù)據(jù)安全性和可靠性，在移動專網(wǎng)內(nèi)部署終端產(chǎn)品；在視頻專網(wǎng)內(nèi)和超腦平臺、現(xiàn)用電警、卡口、雪亮等視頻源進行對接；在公安內(nèi)網(wǎng)內(nèi)，要和人臉庫、車牌庫、勤指勤督一體化平臺等進行對接。

關(guān)于大數(shù)據(jù)分析模型：在視頻專網(wǎng)內(nèi)，要實現(xiàn)圖片和視頻分析引擎，對接超腦和視頻平臺后，進行人臉、車牌、違法類型的識別；在公安內(nèi)網(wǎng)內(nèi)，與人臉庫、車牌庫比對，實現(xiàn)態(tài)勢分析、車輛畫像、人員畫像、企業(yè)單位畫像、重點路口畫像和流量分析，更深度的挖掘和運用。

關(guān)于非機動車管理平臺：需要對分析數(shù)據(jù)進行兼容，能夠?qū)崟r視頻、歷史視頻和圖片多源數(shù)據(jù)進行分析，還能夠開展一定的數(shù)據(jù)應(yīng)用。其中人臉分析涉及多方面，既取決于前端設(shè)備的能力，也取決于后端或者前端的算法。比如說：人臉檢測角度，人臉姿態(tài)等。

而車牌精準(zhǔn)識別，要考慮到前端設(shè)備環(huán)境適應(yīng)性、算法精確度，車牌檢測的跟蹤識別校正、多種算法同步配合等，甚至需要開發(fā)專業(yè)硬件設(shè)備，進行一些特定處理才能夠捕捉到車牌，所以車牌精準(zhǔn)識別需要一系列融合技術(shù)手段才能夠?qū)崿F(xiàn)。

擁有基本數(shù)據(jù)后，才能夠進行趨勢分析、路口路段違法態(tài)勢分析，按照不同類型、時間段和設(shè)備安裝點位多維度查詢違法數(shù)據(jù)。同時需要對設(shè)備進行查詢、編輯、標(biāo)定、在離線狀態(tài)查詢等智慧運維功能。

智能勸導(dǎo)終端AI交通勸導(dǎo)員有三個版本。

路側(cè)版：產(chǎn)品采用輕架構(gòu)設(shè)計，可進行自動勸導(dǎo)、誘導(dǎo)發(fā)布、人臉和車牌采集識別，該產(chǎn)品安裝便捷，接電即用，可重復(fù)多次循環(huán)使用，目前該設(shè)備的智能勸導(dǎo)是秒級響應(yīng)，發(fā)現(xiàn)即精準(zhǔn)勸導(dǎo)。

利舊版：主要就是利用現(xiàn)有電警或雪亮桿件，背包箱取電，利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)視頻資源實現(xiàn)非機動車違法行為的自動捕捉和智能勸導(dǎo)，也能夠進行人臉、車牌采集。

鐵騎版：由前置攝像頭+后置攝像頭+車載揚聲器+車載邊緣計算終端組成，實現(xiàn)了勤務(wù)管理、非機動車違法智能勸導(dǎo)、違停自動取證、移動卡口（車牌、車輛特征提取等）、前向違法自動取證、人臉識別等，該設(shè)備采用高動態(tài)、低照度攝像頭，晚間行駛也會有較好的識別效果。

綜合以上技術(shù)手段，我們的治理路徑就是要實現(xiàn)精確感知和精準(zhǔn)管控，要實現(xiàn)精確的感知。一是支持多源接入：要支持電警、卡口、雪亮、天網(wǎng)等系統(tǒng)的實時視頻、歷史視頻和圖片的接入；二是點位可調(diào)：根據(jù)需求，隨時調(diào)整接入視頻資源，隨需調(diào)配智能分析任務(wù)；三是精細(xì)感知：駕駛員不戴頭盔、違法載人、逆行、安裝雨篷、越線停車、在機動車道等違法行為識別的準(zhǔn)確率要高；四是輔助執(zhí)法：執(zhí)法的前提就是人證合一，證據(jù)鏈要完整；五是智能研判：流量統(tǒng)計、違法率統(tǒng)計、趨勢分析、評價排名；六是精準(zhǔn)治理：支持人臉、車牌比對，短信提醒，輔助執(zhí)法，重點單位、重點路口，重點行業(yè)治理。

通過這些手段之后實現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)并進行智能管控。

服務(wù)于各市的交警支隊：通過對全市非機動車交通運行數(shù)據(jù)動態(tài)掌握，為各大隊下發(fā)任務(wù)考核提供多維度數(shù)據(jù)支撐（違法分布、任務(wù)下發(fā)、評價分析），重點區(qū)域、路口、單位、學(xué)校等非機動車違法精準(zhǔn)教育、集中整治。

服務(wù)于區(qū)/縣交警大隊：通過主動發(fā)現(xiàn)違法并預(yù)警，節(jié)省警力；提供精準(zhǔn)的違法行為分布；違法行為趨勢分析；違法行為短信通知；常態(tài)化執(zhí)法工具，從而降低違法反彈率+。

服務(wù)于一線警員：為警員提供精準(zhǔn)的違法分布；通過APP推送違法信息至交警進行現(xiàn)場執(zhí)法，為人性化執(zhí)法提供單次違法，多次違法、違法類型等精準(zhǔn)信息，減少警民沖突，提高執(zhí)法效率。

3、應(yīng)用案例

系統(tǒng)已在合肥市應(yīng)用，采用1+3架構(gòu)，非機動車違法管理平臺+小新·AI交通勸導(dǎo)員（路側(cè)版、鐵騎版、利舊版），合肥市現(xiàn)已接入1300多路（過億張）圖片資源、120路+重點路口，31路+重點學(xué)校、重點單位、重點企業(yè)等固定電警、卡口、雪亮、天網(wǎng)等監(jiān)控設(shè)備采集的實時視頻、歷史視頻進行非機動違法行為、非機動車車牌、人臉識別分析（其中：非機動車違法3000萬+次、人臉200萬+次、非機動車車牌40萬+次；智能勸導(dǎo)：50萬+次）并已將相關(guān)數(shù)據(jù)推送至公安內(nèi)網(wǎng)人口庫、非機動車車牌庫查找到車主。實際業(yè)務(wù)應(yīng)用閉環(huán)如下:

學(xué)校治理：通過將每日結(jié)果通過市教體局通報學(xué)校，由學(xué)校、學(xué)生共同督促佩戴頭盔，頭盔佩戴率由9月初的56%現(xiàn)提升至90%+。

重點路口治理：針對連續(xù)多天非機動車流量較大、頭盔佩戴率較低的路口路段，安排固定崗+巡邏警力+智能勸導(dǎo)，進行精準(zhǔn)管理。

重點單位治理：通過將重點單位、企業(yè)數(shù)據(jù)通過送給文明辦，由市文明辦督促頭盔佩戴率低的單位進行整改。經(jīng)過這一系列手段和測試后，頭盔佩戴率提升30%+。

政府單位治理：實現(xiàn)重點學(xué)校、醫(yī)院、政府等企事業(yè)單位等地周邊現(xiàn)有監(jiān)控接入，進行后端數(shù)據(jù)分析研判。并將相關(guān)數(shù)據(jù)通過文明辦、教體局進行發(fā)布，輔助交警更好執(zhí)法。

4、結(jié)論與建議

結(jié)論一：違法智能勸導(dǎo)效果顯著。在實際項目應(yīng)用中，對提高駕駛員頭盔佩戴率和降低其他違法發(fā)生率，有明顯作用，頭盔佩戴率平均可提高20%以上，其他違法平均下降15%以上。

結(jié)論二：有必要進行業(yè)務(wù)閉環(huán)。重點學(xué)校、醫(yī)院、政府等企事業(yè)單位等地周邊現(xiàn)有監(jiān)控接入，進行后端數(shù)據(jù)分析研判。并將相關(guān)數(shù)據(jù)通過文明辦、教體局進行發(fā)布，輔助交警更好執(zhí)法。

建議一：開展重點整治。在此經(jīng)驗的基礎(chǔ)之上，我們也建議進行重點違法的重點整治，在關(guān)鍵路口部署AI勸導(dǎo)系統(tǒng)，可實現(xiàn)違法自動勸導(dǎo)和交通誘導(dǎo)發(fā)布。重要行業(yè)（快遞車、外賣車、共享單車）等及重點路口的整治。

建議二：利用大數(shù)據(jù)進行輔助執(zhí)法及決策。在支隊一級部署非機動車違法管理系統(tǒng)，為考核各大隊提供數(shù)據(jù)支撐。建立后端大數(shù)據(jù)庫，包括車牌、人臉、違章信息等，多維度數(shù)據(jù)碰撞分析研判，為執(zhí)法決策提供依據(jù)。

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