本文摘要：建设智能交通，目的是为了让人人拥有更加安全性、更加人与自然的城市智能交通环境。

建设智能交通，目的是为了让人人拥有更加安全性、更加人与自然的城市智能交通环境。面临未来的城市智能交通管理，应当如何做到？杭州海康威视数字技术股份有限公司城市智能交通解决方案总监曹雨崧以“云图交通·城市智理”为基本理念，共享了海康威视以AICloud为技术架构助力城市智能交通管理的案例。

云图交通·城市智理基本理念面临未来城市智能交通管理，我们首先竖立一个愿景：为了人人拥有更加安全性、更加人与自然的城市智能交通环境。还包括创立这样的交通环境，需要高效继续执行交通管理手段，以及对于交通事件和出现异常展开精确预测和防治，同时创立遵纪守法、人与自然交通、五谷丰登上下班的愿景。

迎合这个愿景，海康威视于2017年下半年明确提出了“云图交通·城市智理”理念，使用新理念、新的架构和新举措，构建一城一业务，一城一生态。海康威视明确提出这个理念之后，与全国各地的交警用户一起以智能化技术前进城市交通管理。

通过以城市交通业务为核心，以AICloud架构为基础，充份挖出智能交通的数据价值，同时以体系化的理念打造出一些应用于，建构对外开放的生态环境。明确如何构建呢？分成三大措施。第一，通过AICloud架构打基础，通过“感觉、传、闻、用”将切断数据在收集、传输、挖出和应用于过程中的壁垒。

第二，以感官、回溯、管理和服务的四个目标，建构业务体系。在业务体系的基础上，为有所不同的城市规划了有所不同的业务目标，同时也创办了各种各样的应用于。第三，与城市级的战略用户，还包括交警及其他行业用户进行牵头设计创意活动。如创建牵头实验室，打造出智慧样板道路。

AICloud助力情指诚一体化情指诚一体化是城市交通管理中的基本业务逻辑，在海康2017年公布的AICloud技术架构的基础之上，切断了底层数据边界，通过数据资源池融合了大量的感官数据。首先，海康打造出了情报体系，目的是需要构建细致感官以及动态预警。第二，基于海量数据，获取了各种各样的分析挖出以及研判模型，这些模型需要得出结论决策分析结论，同时需要运用到指挥官体系中。第三，海康为交通管理用户获取了单警智能化及勤务综合化体系。

海康通过智能终端，相结合于数据资源池，挖出了各种各样的数据模型，获取了单警智能化的应用于地下通道，每个单警上路执勤，都需要作为警情的收集点。整个体系，比如AICloud架构，从数据的挖出分析层面以及计算出来存储层面全部切断，在上层对外开放算法仓库，并基于智能应用于平台支撑各种各样的业务应用于。

明确的应用于案例如下。首先，基于感官体系，海康今年公布了一系列新产品，还包括“环保”卡口。

以前抓拍人脸必须中用爆闪灯，它不会给上下班安全性导致一定影响，今年我们通过双光融合技术，构建了无红外线爆闪看清楚人脸，并在一定程度上提高了人脸光学效果。第二，在图像的收集方面，通过我们发售了360度全景车载核查云台，构建警务车辆在行经过程中需要摄制路边或者前后方的车辆号牌，并做到动态核对，及时发现稽查布控的车辆并动态预警。

第三，我们为西安交警等用户获取了“一车一档”的业务模型决策分析系统，主要起到是通过感官网络收集车辆时空属性、号牌信息，同时关联交通违法、交通事故等信息，需要在决策分析模型中充份地挖出轨迹路线、违法特征、事故隐患等数据。最后每一辆车都会创建一个档案，它的上下班规律、违法记录、安全等级等数据都可通过GIS地图呈现出。海康为宁波和宜春交警获取了一套基于人脸大数据建模和核对分析的应用于，需要较慢找到失驾指控人员。

通过人脸识别定位到人的明确属性特征，通过人车关联寻找这辆车日常的行动轨迹，这些都需要作为路面民警截击的依据。同时也为上海交警获取了非机动车和行人违法的收集预警系统，三个月内一共帮助公安部门了1万多起行人和非机动车违法行为。此外，我们为西安交警获取了一套基于大数据可视化系统的辅助决策应用于，还包括对于仅有城区交通违法行为的时空产于统计分析，基于电警、卡口等感官设备所产生的大量数据做到深度挖出。

通过大量的数据提供到辅助决策的结果，再行利用结果去辅助交通指挥，明确如何指挥官呢？海康为西安、深圳、上海等交警打造出了基于AI增强现实技术及全景视频拼凑技术为一体的实景视频指挥系统，构建了从“摸着做到指挥官”到“看著做到指挥官”的过程。所谓“摸着做到指挥官”，所指的是有所不同的子系统、有所不同的界面之必须通过人工来构建警情以及决策信息之间的人工关联，但是现在这些信息全部融合到一张画面中，让用户通过一个画面就需要看见他所注目的内容，还包括警情可视化信息以及屏幕的可视化信息。在这个图像当中也需要同步，还包括诱导屏卡口、信号控制系统等警务指挥官以及决策等应用于。海康也为潮州交警获取了一套基于公安网的云网智慧执法人员平台，通过警务通的PDA以及警务通软件构建了路面简易程序处置，以及稽查布控报警信息的点对点启动时，很大提高了路面警员的继续执行效率。

此外，在PDA上也对外开放了一些非常简单的查找功能，还包括人脸识别、车牌辨识以及人工车牌输出，查找这辆车以及驾驶人员信息。此外，海康还为深圳交警打造出了“浅眼”系统，这套系统是通过一台内置AI智能识别功能的云镜，云镜可以辨识车辆号牌，在云境当中做到辨识和黑名单核对，可以构建报警即截击的过程。

比起于传统的指挥中心收到稽查布控的报警通过人工语音印发指令的过程，它的获取效率要提升5到10倍。此外，每一个云镜都内置定位装置，所有警车的当前方位信息，还包括点对点的语音对象都能通过一套机制来构建。对于一些没装备智能终端、警务通的协辅警，我们为宜春交警打造出了一套基于移动互联网技术获取信息传送的机制。

通过微信客户端，将模板简化的稽查布控警情信息点对点精准启动时给民警，民警在路面执勤的时候可以注目到所继续执行区域上游以及周边路段的稽查布控报警情况，为路面安全性确保获取了辅助。此外，这套系统同时也充分发挥了最重要的信息服务价值，比如基于我们在宜春建设的数据资源池，统合了大量的车驾管信息以及路面交通事故、车辆违法、重点车辆、黑名单等数据，在公安部的“放管服”整体政策环境之下，给民众对外开放信息、数据服务。比如基于实景视频的路况查找、车辆驾驶员计分查找、违法查找，以及点对点启动时违法警告、不当驾驶员习惯警告等服务。

最后一部分，基于城市智能交通大数据获取了综合勤务的辅助，比如为宜春、秦皇岛、本溪和洛阳等城市获取了基于城市交通大数据的自适应信触优化应用于。在宜春，通过路口精准改向流量的模型，与路口的通行能力模型给定，最后构建了单点的自适应调优效果。秦皇岛的特勤确保任务较为多，我们为秦皇岛交警研发了这样一个应用于，基于移动客户端，通过车牌和车辆特征的视频核对技术，将两者展开融合，构建本该警保车辆行经过程中只影响到前后若干个路口，而会对整个城区的交通导致深度影响。究竟是什么样的系统才需要不具备承托这些应用于的能力？主要是三个部分。

第一，建设两个池：数据资源池和计算出来存储资源池。从底层切断了数据之间如何关联，同时创建了大量的数据属性标签，还包括人、车、地、事、物等，将这些属性展开充份融合相连，构成了大量的主题库和专题库数据，为业务应用于获取了大量的半成品或者是成品数据，增加了上层再行反复计算出来的压力。此外，提高了整个系统的融合存储能力。

第二，建设一个库：算法仓库。统合了国内厂家对外开放的算法，还包括海康自研的算法，都需要在公共的仓中构建算法调度应用于，同时也可以构建算法和生态运营。第三，打造出四个平台：数据资源平台、管理调度平台、运维服务平台和应用于平台。

通过四个平台构建业务应用于及系统资源管理。AICloud架构确实需要符合互联网大数据的基本应用于，通过“感觉、传、闻、用”四个维度构建人工智能大数据、云计算及终端设备的有机融合。首先是数据汇集平台，主要构建了数据清除、标签管理、数据建模以及数据实统计资料、多引擎任务调度及多级资源池管理，将数据资源的价值充分发挥到了淋漓尽致，充份相连现有的收集的物联感官数据、业务数据以及互联网数据。第二，构建了分层调度，冻、温、热三种类型数据，通过有所不同机制构建有所不同的分类留存以及低所发的读取性能确保。

在这个基础之上，可以承托对于数据加载的效率标准，有所不同拒绝的业务应用于。最后，我们与深圳、上海、广州、浙江等地的交警，在2017年到2018年期间签定了最重要的战略合作，合作内容还包括智慧路段、智慧区域的样板点打造出。我们坚信，在与各地交警维持了解、大力的合作基础上，基于AICloud架构，积极开展普遍业务应用于创意、积极开展城市交通管理顶层设计合作，逐步构建情指诚一体化、智能化，为更好的城市交警用户，带给业务能力的提高，让我们城市的交通，更加安全性、更加流畅。

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