基于AI深度學習的高速公路事件檢測系統
日期：2021/3/27 10:27:59 / 閱讀： / 來源：本站
產品概況：
基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，屬于人工智能領域，主要應用于高速公路行業中，通過AI深度學習技術，實現各類交通異常事件，如車輛停駛、行人穿越、拋灑物、煙霧、火災、擁堵等的自動感知、全面感知、精準感知。相對于傳統的模式識別技術來講，基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠在識別準確率，識別效率與識別性能上有極大的突破，為高速公路管理提供新的解決方案，為高速公路提高管理效率奠定堅實的基礎。
隨著AI算法的不斷完善與芯片性能的不斷提升，AI技術日趨成熟，各大廠家均開始研究AI算法，然而基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術依然處于相對空白狀態。
傳統的高速公路事件檢測技術，采用模式識別技術進行識別，存在識別范圍小，識別效率低，識別精度差的缺陷，已經無法滿足當前高速公路管理的需求，而基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠實現全面感知，及時感知與精準感知，具有極大的優勢。
基于深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠有效彌補傳統模式識別技術的問題，滿足高速公路日益增長的智能識別需求，為提高高速公路管理效率，保障高速公路通行奠定堅實基礎。
關鍵技術指標：
深度學習(Deep Learning)是以人工神經網絡為基礎的，能夠從觀測數據中學習，找出它自己的解決問題的辦法，無需告知計算機如何解決問題。
產品創新點：
采用基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術具有以下技術創新點：
1、目標識別升級為行為識別
2、多場景數據保障技術泛化能力
3、AI+傳統邏輯判斷
4、支持多種事件類型上報
5、自主調參和訓練
6、多功能聯動集成
7、兼容多家視頻平臺
國內外市場推廣情況：
在交通事件的檢測方式上與傳統的基于模式識別的方式相比，基于AI深度學習的高速國內公路事件檢測技術，有比較大的優勢：
1、準確率高
2、可快速拓展檢測種類
3、無需事前標定，適應性高
基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠廣泛的應用于交通事件自動報警，重點位置流量檢測，易堵點檢測等高速公路管理場景中。目前該技術已在山東省內成功試點，并開始在全省乃至全國進行推廣。由于其相對于模式識別技術巨大的優勢，基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術將會在高速公路管理的各個環節廣泛應用，未來前景十分廣闊。
基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，屬于人工智能領域，主要應用于高速公路行業中，通過AI深度學習技術，實現各類交通異常事件，如車輛停駛、行人穿越、拋灑物、煙霧、火災、擁堵等的自動感知、全面感知、精準感知。相對于傳統的模式識別技術來講，基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠在識別準確率，識別效率與識別性能上有極大的突破，為高速公路管理提供新的解決方案，為高速公路提高管理效率奠定堅實的基礎。
隨著AI算法的不斷完善與芯片性能的不斷提升，AI技術日趨成熟，各大廠家均開始研究AI算法，然而基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術依然處于相對空白狀態。
傳統的高速公路事件檢測技術，采用模式識別技術進行識別，存在識別范圍小，識別效率低，識別精度差的缺陷，已經無法滿足當前高速公路管理的需求，而基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠實現全面感知，及時感知與精準感知，具有極大的優勢。
基于深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠有效彌補傳統模式識別技術的問題，滿足高速公路日益增長的智能識別需求，為提高高速公路管理效率，保障高速公路通行奠定堅實基礎。
關鍵技術指標：
深度學習(Deep Learning)是以人工神經網絡為基礎的，能夠從觀測數據中學習，找出它自己的解決問題的辦法，無需告知計算機如何解決問題。
基于其具有自主學習的優越性，我們將深度學習應用到高速公路事件檢測方面。通過大量的訓練，使得系統能夠掌握車輛停駛、行人、異物、火災、煙霧、車流量、路況、逆行、非法慢行等異常事件，進行實時報警。
同時可以將車輛屬性信息(車牌、車標、車輛類型)識別出來，形成車輛大數據。
具體的技術方案是首先對需求進行調研，將調研數據進行歸納匯總，區別不同類型的事件；其次，采集多種路況下的事件視頻，包括隧道、匝道、單向、雙向、雨天、晴天、傍晚、雪天等多種路況；再次，進行人工標記，利用深度學習進行訓練，得出最優的算法模型和訓練模型；從次，將直接可以通過訓練得出的事件進行上報，通過聯動報警等機制，對事件進行處理。將需要進一步邏輯判斷分析的事件類型進行邏輯判斷，將處理結果進行上報，并聯動報警；最后，將漏報、誤報等視頻數據進行回歸分析，找出漏報、誤報的原因，進行調參設置，重新訓練，將訓練模型調至最優，避免類似情況再次發生。產品創新點：
采用基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術具有以下技術創新點：
1、目標識別升級為行為識別
2、多場景數據保障技術泛化能力
3、AI+傳統邏輯判斷
4、支持多種事件類型上報
5、自主調參和訓練
6、多功能聯動集成
7、兼容多家視頻平臺
國內外市場推廣情況：
在交通事件的檢測方式上與傳統的基于模式識別的方式相比，基于AI深度學習的高速國內公路事件檢測技術，有比較大的優勢：
1、準確率高
2、可快速拓展檢測種類
3、無需事前標定，適應性高
基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術，能夠廣泛的應用于交通事件自動報警，重點位置流量檢測，易堵點檢測等高速公路管理場景中。目前該技術已在山東省內成功試點，并開始在全省乃至全國進行推廣。由于其相對于模式識別技術巨大的優勢，基于AI深度學習的高速公路事件檢測技術將會在高速公路管理的各個環節廣泛應用，未來前景十分廣闊。
作者：admin
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