交通安全与文明,是城市一张永远闪耀的名片,也是我国交管信息化建设目标。
随着改革开放的不断深入和经济社会的持续发展,道路交通事业取得突飞猛进的大发展。然而,城市交通基础设施建设、公共交通发展及管理工作仍显滞后,交通安全形势仍很严峻。
城市交通拥堵问题日益突出,农村山区安全风险加大,全社会的交通安全理念、交通文明的意识与汽车社会发展的要求还不相适应,不文明的驾驶行为和交通陋习较普遍。道路交通事故、伤亡人数总量很大,做好交通管理工作任重道远。
新形势和任务面前,如何准确把握汽车时代的道路交通特点,不断提高道路交通管理水平,实现道路交通科学发展、安全发展,保持安全形势的持续稳定,满足人民群众不断增长的安全、便捷、舒适的交通需求已成为迎接未来道路交通安全新机遇、新挑战的关键。
当前,面对越来越高的执法标准和复杂的执法环境,单靠一般意义的巡查管控已经难以应对越来越繁重的交通安全管理工作任务,要解放警力,提高执法水平,快速反应能力和工作效率,必须大幅度提升交通管理的信息化水平和科技含量,以科技为依托,综合应用法律、政策、管理等多种手段破解交通管理工作中的各种难题,这是推动公安交通管理工作实现跨越式发展的必由之路。
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交管信息化的攻坚之战
那么,交管信息化建设面临哪些挑战?
我国交通拥堵成为新常态,表现在全国4/5的城市都有拥堵不同的蔓延,早晚高峰期是一片红,代表城市拥堵严重。近几年来,交通事故和特大事故总量逐年下降,但是整体的事故总量还是在逐渐上升的,也就是说交通安全根本性问题没有得到很好的解决,治标为治本。
出行者对交通出行的品质要求越来越高,大家越来越关注时间的可靠性、方式的自主行以及环境的优质性。对于政府和管理者提出更高的能力提升的需求。
交警行业以事后处置转变到事中快速处置和事前预测预警为主。从架构上从离散孤岛系统推向一片云架构,会实现省市县一片云,从而达到数据融合、业务协同;在智能分析方面,从原来单一的头片流到头片加视频流,从原来单一单点到全网协同,数据从原来的交警数据到多警种数据的融合,为大数据研判提供基础。
诚然,近几年新技术发展特别快,大数据、人工智能、云计算的冲击下,一些新思维在大胆尝试,给智能交通带来很大改变。特别是互联网+信号灯、视频AI分析、车联网自动驾驶以及交通大脑,出现了卓有成效的探索和尝试。
但是还面临着一个问题,新技术与传统智能交通之间的未有较好融合。我国智能交通集成以传统为主,这种条块现状没有得到根本改变。
互联网公司和智能交通企业不是零和博弈的关系,而是合作共赢的关系,所以需要城市探索交管信息化、智慧化新的应用路径。比如千方科技入主宇视,两强结合在交管信息化方面交出了满意成绩单。
挑战在前,如何迎战?
02
智通道合才能路畅行安
随着新一轮科技革命和产业变革的蓬勃兴起和发展,5G、物联网及大数据、云计算、人工智能等新技术日新月异,为我们做好事故预防、速度保畅、执法办案、管理服务等各项工作提供了有利的技术支撑,深刻影响着我们的思想观念和工作方式。也为交通管理工作的创新发展开辟了全新路径和广阔前景。
5G为交管信息带来了什么
5G来了,交通管理将会带来哪些变化?
5G网络的高传输率、高宽带、高可靠的特性,可为交管部门大幅度提升道路监控视频回传的质量及效率;而5G的边缘计算能力,可将人工智能算法就近部署,提高了交通数据处理的能力。此外,相较于有线传输视频,5G无线传输具有更易部署、更便利以及成本更低的优势。
因此,5G的到来,为城市交通管理者践行交通强国战略,不断提升全域感知、精准查缉、立体防控和精细服务,构建智能化道路交通安全管理服务体系提供了更好的技术基础。
2019年底,广西自治区公安厅交警总队和南宁市公安交警支队联合中国移动广西公司、爱立信(中国)通信有限公司、清华数据科学研究院交通大数据研究中心、网帅科技(北京)有限公司等单位,多方联合开展全国首个5G+AI的智慧交通管理示范应用,这标志着广西城市道路交通管理在5G的赋能下,迈入智慧化、数字化管理的新时代。
基于5G网络上的交通视频数据采集、5G边缘云的交通事件检测等智慧交通管理场景探索:广西交警利用5G网络可无线高效快速把浦兴大道上的路况视频数据传输到就近的5G边缘云端服务器上,凭借云端服务部署的视觉AI模型(视频违法事件自动化检测)完成对原始视频流的汇聚和AI计算,并输出交通违法结果包括违法车辆或者人员位置信息以及车辆信息到就近终端,加快响应和处理,减少了违法事件感知延迟,违法事件逃逸的发生。
这次广西交警5G+人工智能的交通管理在全国范围也是创新应用,第一阶段主要是探索通过5G、AI、交通管理相结合的业务场景,本次业务验证成功实现了5G边缘计算的AI违章识别和高清摄像头视频数据在5G网络的稳定性承载。
5G在交管信息化的作为有多大,现在还无法下一个准确结论,毕竟还是市场初试,还有很多需完善和改进之处。5G相对于4G,在速率、时延、连接数、支持移动性、边缘计算能力等方面均大幅度提升,能够为智能交通管理提供更有力的支撑。
未来,我国交管信息化建设将通过持续探索5G网络下的智慧交通管理应用,交通风险和交通路况实时感知预警,重大或者关联事件进行全域资源联合调度等创新应用,实现更高效的道路交通智能管理,从源头上降低事故风险,减少拥堵,整合交通管理资源。
AI打通,路畅行安
一条条城市道路,如同纵横交错的阡陌,AI之于智慧交管信息化,犹如一个隐蔽的穴位,打通了这个穴位,交管信息化的经脉方显疏通。
AI在智能交通领域的应用,主要集中在综合执法、公共交通、交通秩序管控、智慧出行、智慧停车等领域,尤其是AI交管,是最具代表性的场景应用。AI交管,主要集中在交通秩序管控和交通行为管控两个方面。
交通秩序管控
主要治理思路是做交通疏导,利用大数据分析道路交通状态并做交通诱导、红绿灯信号控制等,通过AI算法对路口运行效率进行实时监测,通过优化信号灯配时,提高通行效率。这三年,AI交通落地应用最火的当属城市大脑和交通大脑。
2017年9月,深圳交警携手华为,选择深圳车辆密集度最高之一的华为坂田基地,正式启动深圳城市交通大脑项目,在9个路口做了真实路况测试,结果显示该区域平均车速提升了15%,城市公交系统延误率降低了15.2%。
2017年,阿里云发布城市大脑1.0。在1.0系统中,城市大脑可以管控信号灯、摄像头,通过系统自动识别机制,通过基于AI的互联网+信号灯控制优化平台,从而为城市管理者智能化提示交通情况及智能调度。
经过一年多的应用,阿里用人工智能调试交通信号灯的方式在杭州萧山区的试点实验数据显示车辆通行速度提升11%左右。受益于城市大脑,杭州交通效率不断提高,从全国最拥堵城市第5名下降到50名以后。此后,阿里云ET城市大脑相继在杭州、衢州、乌镇、苏州、重庆、澳门、吉隆坡等11个城市先后落地。
2019年,海信网络科技推出的交管云脑,具备强大的交管业务知识库、交互式人工智能平台,可实现亿级交通知识图谱任意实体搜索,搜索时间<200ms,同时搭载了多种AI场景化专业应用,实现战法随用即得。
交管云脑对城市交通的管理与服务涉及方方面面,主要通过三大“超能力”,实现城市交通数据深度融合、城市交通状态全域精准感知与城市交通问题智能分析、城市交通事件自动处置等功能,最终协助交通管理者更好地解决各种城市交通“病”,交管云脑中的算法引擎能够比有经验的民警思考得更快更好。
交通行为管控
通过AI前端采集设备,抓拍不文明交通行为,如机动车加塞变道、随意停车、闯禁行,非机动车闯红灯、逆行,行人闯红灯等。
AI摄像机借助深度学习技术,能实现交通违法行为的分析判断,可以对车辆、人脸进行识别,对数据进行储存,通过大数据和人工智能算法技术可以对几十种违法行为进行分析和取证,从而完成对交通违章违法行为的研判和取证。
上路行驶的机动车未悬挂机动车号牌的、套牌的;驾驶员闯红灯、超速、未系安全带、开车打电话看手机、加塞变道、随意停车、闯禁行、不按规定行驶;非机动车驶入机动车道、闯红灯、逆行;行人闯红灯等违法行为,都逃不过AI摄像机的火眼金睛。
此外还可以实现对重点人、重点车的精准交通管理。随着人脸面部识别技术的发展,深圳、天津一些城市开始在交通路口上启用行人闯红灯人脸识别系统,针对行人和非机动闯红灯等违规行为进行抓拍,并现场曝光。
AI在智慧交管信息化集中体现在交通管理三个方面的技术功能设定:
识别行人的生理属性。通过分析道路行人的身体结构,准确识别视频中人物的性别、年龄、姿态等多种生理特征;
识别行人车辆。基于深度学习的行人检测算法能够在各类遮挡的情况下精确找出行人位臵,并能够进一步分析行人姿态和动作,可应用于交通监控、辅助驾驶、无人驾驶等。
可以在行车场景、交通监控场景、卡口场景中检测多种不同角度的车辆,并同时给出车牌号码、汽车品牌、型号、颜色等物理特征;实现人群分析。在高密度公共场所,例如地铁,广场,估计人群数量和密度,同时检测人群过密、异常聚集、滞留、逆行、混乱等多种异常现象。
03
交管信息化中交通大脑的数据之能
在大数据、人工智能等新技术的帮助下逐步实现实施精准分析、发展态势把握、对策方案的智能生成和实施效果预估等,解决过去无法实现精准分析、精准施策问题。
我们更期待智慧交管具备系统分析能力、战略分析能力、科学决策能力、方案生成能力、综合优化能力的智能化应用,通过大数据分析提供优化动态交通组织方案、提供精准交通执法与监督依据、提供交通信息服务与诱导等方面系统性创新以解决城市交通问题。而实现这些都需要构建一个科学、精准的交通系统,目前各大城市已经纷纷行动,积极搭建基础平台,希望更多智能化分析、管理可以应用到交通管理中心来。
以城市交通大脑来看数据之能。城市交通大脑诞生于智能社会,需要重新定义服务,要支持智能感知的服务、智能辅助的服务、线上线下融合的服务,解决几个问题:端到端交通治理、数据管控;执法规则管控、多算法融合;执法效果数据分析、督察。
这个大脑以交通管理业务为中心的开放平台,提供强大的连接、计算、分析能力,要把简单留给交通出行者,交通管理者、监督者、指挥者。
在开放创新的基础上构建整体方案,分为三层:前端、平台、应用。平台包括:云计算、云存储、云网络、交通大数据湖、开放算法仓,以及交通视频分析算法、违法智能分析算法、时空分析算法、信号优化算法;应用层包括:缉查布控、违章取证、违法处理、信号优化、交通诱导、出行提示、执法监督。
新平台的交通大数据湖,融合多源交通数据,包括三个子方案:数据湖服务方案、基础模型服务方案、交警实战模型服务方案。在技术上保障交警、社会数据的基本拉通,从数据来源层面满足大数据服务实战。
比如在路况研判服务包括:路口列表、路口GPS 坐标、路口配时方案信息、车辆运行轨迹信息(GPS 坐标、时间、方向、速度),开放支持多种路况动态实时监测、路况实时状态和变化趋势、拥堵里程比、行程时间比、速度变化量、路口路况,融合实时交通流数据,计算和展示车道级排队长度和流量流向、最大排队长度、通行空间需求。
新平台的 AI 平台和开放算法仓,现在有很多系统在做视频分析,各个算法厂商都提供一整套方案,包含了应用、算法、硬件,提供烟囱式的解决方案。随着算法的迭代能力在不断增强,原有系统的分析能力不能应对逐步增多的业务需求。
因此需要构筑开放的 AI 平台,能够覆盖各个应用算法的统一算法部署和资源调度以及训练平台,统一管理下层各类异构资源,完成各类算法任务的调度,并针对业务数据进行不断训练的深度学习平台。
综合来看,这个交通大脑在智慧交管信息化中,将达到五种效果:
全城交通状态的感知,也就是数据化:全城感知,包括深度学习、数字化转型等,例如把交通流量参数进行数字化,包括速度、数量、车辆数据,道路饱和度、占有率等。
全城视频图片联网共享:从交通很多资源采集后存放在各个区里,没有共享和分析。整个城市怎么衔接呢?整个城市需要变成一个资源池,视频利用率就可以提升50%以上。不增加摄像头,但是前端视频图片资源利用率进行大幅提升。
全城智能分析算法融合:现在的交通系统包括很多碎片智能,视频监控设备里有智能、摄像头里有智能、卡口系统里有智能,现在的交通系统只能解决这一路这一业务的问题,不能解决下一路下一业务的问题,通过开放平台和算法仓,将这些碎片智能融合成一个完整的智能系统,并实现智能业务的持续演进。
全城交通违法大数据快速打击建模:30 分钟输出情报,支持专项打击行动。今天抓酒驾,明天处理泥头车等等,交警说每一次专项行动,必须有重大执法成果、必须有威慑力,这都需要大数据打击建模引擎的支持。
时空分析引擎,智能分析交通流量,服务交通出行。
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结束语
以全面深化科技引领信息为支撑,加快现代科技与交通管理深度融合,共同推进公安信息管理建设迈向新征程,创建更加安全、畅通、文明、有序的交通环境,是智慧交管信息化不变的建设目标。而智慧交管信息化,变,是一种常态。
随时代而变,随需求而变,也随商机而变。34万亿下的新基建中,5G、AI下的智能交通又是一个战场,暗战新基建下的智慧交管信息化,枪声已响。
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