关于交通非现场执法业务有哪些新变化?

2019-04-02  来自: 辽宁金洋科技发展集团有限公司 浏览次数:48

  随着技术的进步,交通非现场执法业务迎来了新的变化……

  变化一:多维数据准确识别

  针对车牌号码的抓拍和识别技术目前已经很成熟了,业界普遍识别准确率都很好,大概做到99%也不是很难,但是对于其他的车辆特征,比如车型、车标、车款等特征,虽然也可以识别,但是其指标和车牌识别指标相比还是有差距,还有诸如驾驶员不系安全带、开车打电话等行为特征的识别,准确率就更低了,有时候也就是50%—60%左右,基本上可以理解为抓拍相机具备了这个功能,但是因为指标较低,所以可用度其实并不高。

  从2018年开始,基于深度学习算法的抓拍单元开始陆续出现,它的一个显著特征就是识别指标的快速提升,当前市场主流品牌摄像机支持包括车牌、车型、车身颜色、车款和车标等几十项车辆特征信息的快速准确识别,同时支持非机动车及行人特征的识别。

  在交通管控、涉车治安防控应用方面,车辆大数据的应用是非常重要的,而决定大数据能不能用出好效果的重要因素之一就是数据准确性,在多维数据识别准确率方面,主流摄像机对于车型、车款和车标等重要车辆特征的识别,白天和夜间识别率均在98%以上,已几乎接近于车牌号码识别的准确率,有了这些更准确的多维数据作为支撑,涉车大数据应用将会发挥更大的价值。如苏州千视通的交通违法与事件感知系统,就是利用现有的电警前端设备,对复杂交通场景下的机动车、行人、非机动车等目标进行跟踪和识别,实现对交通违法行为的自动抓拍及全天候状况下不间断的交通感知与监管,进而构建文明有序的交通秩序,赋能更安全、便捷、智慧的城市生活。

  变化二:违法抓拍关注点在向人、车两个方向发展

  提到违法抓拍,人们第 一个想到的就是电子警察相机,它具备很多机动车违法行为的自动抓拍,比如闯红灯、违法变道、逆行、压线、不按导向车道行驶等,为交警非现场执法带来了很大的帮助,但这基本都是围绕着机动车这个目标展开的。

  最近这两年,随着AI技术的快速发展,抓拍相机的识别能力有了很大的提升,违法抓拍的关注点已经不仅仅是机动车,比如斑马线不礼让行人抓拍、行人闯红灯抓拍、失驾人员布控等业务开始出现并快速发展,违法抓拍关注点在向人、车两个方向发展。好的摄像机在围绕人、车两个维度可以提供近20种违法抓拍功能,同时还创新实现了闯绿灯、低速抓拍、车间距抓拍等应用,另外在抓拍有效率方面也表现的很好,实测数据显示,部分功能如闯红灯、闯红灯停车、压线、占用公交车道的抓拍有效率高达100 %,依托深度学习算法,真正实现了单相机多功能合一高效抓拍、分场景灵活应用的需求。

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