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淺談行人、非機(jī)動車交通違法的智能化管控應(yīng)用
  2018-08   安防知識網(wǎng)
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      當(dāng)前,各地公安交警部門以深化公安改革為契機(jī)繼續(xù)深入推進(jìn)交通違法大整治行動。經(jīng)過公安干警的辛勤付出,各類交通違法行為,交通事故發(fā)生率均明顯下降。其中,機(jī)動車駕駛員的駕駛習(xí)慣和守法意識得到全面提升,機(jī)動車違法行為明顯減少;但行人和非機(jī)動車的交通違法行為仍然屢禁不止,中國式過馬路、非機(jī)動車逆行、闖紅燈等違法行為仍然隨處可見。

  本文本著交通違法大整治向行人、非機(jī)動車延伸的趨勢,著力于改變老百姓的交通陋習(xí),減少城市交通違法行為和事故率,讓城市道路交通出行環(huán)境更安全、更有序、更暢通的目的,為行人、非機(jī)動車交通違法行為提供了一些可行的智能化管控應(yīng)用。

  各個城市所面臨的急迫的交通管理需求需要規(guī)范騎手和行人交通行為,特別是非機(jī)動車駕駛行為意識,降低市內(nèi)交通事故率。

  由于路面執(zhí)法交警人力有限,必然需要依賴前端相機(jī)人工智能化、深度學(xué)習(xí)的判斷識別和后端大數(shù)據(jù)挖掘比對,來進(jìn)行一體化的智能管控。

  各地交警可按需進(jìn)一步完善執(zhí)法管理處罰條款,做到“管控罰”有法可依。

  國家對于“行人、非機(jī)動車違法闖紅燈行為”有明確的法律約束,在《道路交通安全法》中明確規(guī)定: 第六十二條:行人通過路口或者橫過道路,應(yīng)當(dāng)走人行橫道或者過街設(shè)施;通過有交通信號燈的人行橫道,應(yīng)當(dāng)按照交通信號燈指示通行;通過沒有交通信號燈、人行橫道的路口,或者在沒有過街設(shè)施的路段橫過道路,應(yīng)當(dāng)在確認(rèn)安全后通過。第八十九條:行人、乘車人、非機(jī)動車駕駛?cè)诉`反道路交通安全法律、法規(guī)關(guān)于道路通行規(guī)定的,處警告或者5元以上50元以下罰款;非機(jī)動車駕駛?cè)司芙^接受罰款處罰的,可以扣留其非機(jī)動車。

      需要加強(qiáng)物流外賣公司對騎手的規(guī)范性管理。

  打造前端一體化智能采集識別系統(tǒng)

  前端物聯(lián)網(wǎng)智能采集

  行人闖紅燈前端系統(tǒng)

  該系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)的智能視頻分析技術(shù),可對紅燈狀態(tài)下穿越斑馬線的行人進(jìn)行記錄,支持人臉提取和識別,并通過聲音、影像等形式進(jìn)行提醒、曝光,從而對不文明的闖紅燈現(xiàn)象起到監(jiān)督、勸導(dǎo)作用。

  檢測流程如下:

  1. 當(dāng)信號燈紅燈時,行人越過等候區(qū),系統(tǒng)抓拍第一張圖片,此時如果外接音箱,會有聲音提醒“當(dāng)前紅燈狀態(tài),請退回等候區(qū)。

  2. 行人無視聲音提醒,繼續(xù)行進(jìn),走到攝像機(jī)視野中央時,抓拍第二張圖片。

  3. 當(dāng)行人行走到攝像機(jī)視野下方時,抓拍第三張圖片。

  4. 闖紅燈行人的特寫圖片,能夠清晰看清該行人全貌。

  非機(jī)動車違法抓拍前端系統(tǒng)   利用現(xiàn)有成熟的智能卡口前端系統(tǒng)(前后抓拍模式)的升級,我們就能夠?qū)崿F(xiàn)對非機(jī)動車闖紅燈、逆行、不在規(guī)定車道行駛、甚至多人駕駛等違法行為做到目標(biāo)自動跟蹤、違法智能識別抓拍,并可利用深度學(xué)習(xí)算法,快速提升抓拍率和有效率。   運(yùn)動目標(biāo)、目標(biāo)顏色、行人和車輛的檢測像素要求、檢測率、誤檢率和識別準(zhǔn)確率均應(yīng)不低于“GA/T 1399.2-2017 《公安視頻圖像分析系統(tǒng)》”的要求。

  進(jìn)一步識別和挖掘標(biāo)簽類數(shù)據(jù)

  智能相機(jī)還可進(jìn)一步提取出非機(jī)動車駕駛?cè)说南嚓P(guān)特征標(biāo)簽,如人臉、是否戴眼鏡、戴帽子或頭盔、戴口罩、衣著、打電話單手駕駛、多人駕駛等;非機(jī)動車的相關(guān)特征標(biāo)簽,如外賣車某公司、非機(jī)動車品牌、遮陽傘等;行人標(biāo)簽,如是否抱小孩、打傘、輪椅等。   建立后端大數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用

  數(shù)據(jù)挖掘是在大型數(shù)據(jù)存儲庫中,自動地發(fā)現(xiàn)有用信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘可用來發(fā)現(xiàn)先前未知的有用模式,還可以預(yù)測未來觀測結(jié)果。可通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn);通過人工智能、模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論;甚至通過最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索等手段和思想,來進(jìn)行更為深入的分析應(yīng)用。

  此外,需要數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源于高性能(并行)計(jì)算的技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)集方面常常是重要的。分布式技術(shù)也能幫助處理海量數(shù)據(jù),并且當(dāng)數(shù)據(jù)不能集中到一起處理時更是至關(guān)重要。利用這些技術(shù),我們可以至少做到如下應(yīng)用:   對所關(guān)注駕駛?cè)诵旭偮窂降臏?zhǔn)確掌控

  通過前端分析所獲取到的所關(guān)注的非機(jī)動車和駕駛?cè)说奶卣鳂?biāo)簽,可以在后端分析出人車的行駛路徑,乃至非機(jī)動車某區(qū)域內(nèi)的實(shí)有車輛、OD分析等應(yīng)用。   對外賣公司騎手的管控   通過前端分析所獲取到的所關(guān)注的非機(jī)動車(主要是后備箱特征)和駕駛?cè)耍ㄖ饕侨四樅鸵轮┑奶卣鳂?biāo)簽,可以對駕駛?cè)诉M(jìn)行外賣公司的歸屬分類,做到企業(yè)層級的聯(lián)合監(jiān)督管制。

  對特定駕駛?cè)说姆e分預(yù)警管理   通過實(shí)有車輛分析,可在平臺提供積分配置管理,默認(rèn)可查詢出當(dāng)前所有的積分配置信息,還可針對實(shí)際情況配置非機(jī)動車車輛每次出現(xiàn)累計(jì)的分值,建議該類積分設(shè)定最大分值以及最大分值的適用時間周期。

  提供積分報(bào)警查詢,可輸入人臉或身份證進(jìn)行人臉比對,進(jìn)行關(guān)聯(lián)非機(jī)動車的積分報(bào)警數(shù)據(jù)的查詢,并顯示出最近的非機(jī)動車全身照、報(bào)警時間、報(bào)警積分、報(bào)警級別等信息,在詳情中可查看積分的變化過程。

  提供積分閥值設(shè)置,可根據(jù)默認(rèn)的普通,中級,高級三個等級設(shè)置積分報(bào)警級別,還可在等級閥值的基礎(chǔ)上,將閥值進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整某一個級別,同時會調(diào)整相鄰級別的閥值。

  根據(jù)實(shí)有車輛與積分預(yù)警管理,為交警重點(diǎn)有針對性的管理提供輔助決策提供大數(shù)據(jù)支撐,可以為交通非機(jī)動車的整治行動提供必要的參考數(shù)據(jù)。

  對疑似黑駕行為的管控

  對一些固定場所(比如地鐵站)進(jìn)行疑似黑駕行為車輛的重點(diǎn)監(jiān)測和管控打擊。

  平臺可以基于實(shí)有車輛庫,對選定時間內(nèi)的非法運(yùn)營非機(jī)動車車輛進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)查詢,按照出現(xiàn)頻次進(jìn)行排序,并可按照出現(xiàn)的具體區(qū)域進(jìn)行頻次的直觀展示。

  在對疑似黑駕行為車輛進(jìn)行監(jiān)測的時候,會用到非法運(yùn)營區(qū)域的配置設(shè)定,平臺中可以通過電子地圖進(jìn)行區(qū)域的配置和設(shè)定。比如“某某開發(fā)區(qū)”區(qū)域,可以設(shè)定關(guān)聯(lián)屬于該區(qū)域的關(guān)聯(lián)前端智能采集點(diǎn)位。

  制定一套智能管控流程

  各地交警可依托市局“一中心、一平臺”總體架構(gòu)進(jìn)行針對行人和非機(jī)動車交通違法行為應(yīng)用開發(fā),提供集違法取證、人臉識別、人臉比對、大數(shù)據(jù)比對、精準(zhǔn)打擊、綜合管控、信息公告、違法處理等多功能于一體的綜合信息系統(tǒng),整個系統(tǒng)形成“PDCA閉環(huán)”,做到多循環(huán)的完善機(jī)制。

  在公安物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,部署高清抓拍攝像機(jī)、人臉識別軟硬件設(shè)備等,基于高質(zhì)量的人車特征圖像、人臉圖像,通過自動抓拍、深度學(xué)習(xí)識別提取、自動比對等功能,實(shí)現(xiàn)“由像到人”、“由人到管”精準(zhǔn)定位和打擊的業(yè)務(wù)模式。人臉比對管理平臺可與各地市局人口庫等建立連接,提供人臉動態(tài)比對預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析等功能,實(shí)現(xiàn)對違法人員的身份確認(rèn)。   各屬地交警支隊(duì)對采集到的違法證據(jù),經(jīng)人工審核確認(rèn)后,通過“公安交通管理綜合應(yīng)用平臺外掛系統(tǒng)”錄入相關(guān)違法信息并進(jìn)行相關(guān)法律文書打印,制發(fā)違法通知書(掛號信)通知違法當(dāng)事人,總隊(duì)科技處通過互聯(lián)網(wǎng)短信告知平臺同步將違法信息短信發(fā)送給違法當(dāng)事人。對違法行為無異議的當(dāng)事人可通過手機(jī)“交警APP”在線處理,也可前往屬地交警支隊(duì)/大隊(duì)違法窗口處理,相關(guān)民警可通過“公安交通管理綜合應(yīng)用平臺外掛系統(tǒng)”進(jìn)行違法處理,處理完畢后的違法信息自動錄入“公安交通管理綜合應(yīng)用平臺”。

  綜合違法大數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的發(fā)展探討

  2018年4月底,上海交警已經(jīng)草擬了《針對行人、非機(jī)動車違法抓拍建設(shè)指導(dǎo)意見書》,擬至2020年,全市對行人、非機(jī)動車交通違法電子警察抓拍點(diǎn)位達(dá)到1000個,實(shí)現(xiàn)外環(huán)線內(nèi)關(guān)鍵路口與郊區(qū)中心城主要路口的全覆蓋。通過前端智能采集識別點(diǎn)位的不斷建設(shè),深度學(xué)習(xí)算法對采集數(shù)據(jù)的可靠性不斷優(yōu)化,后端大數(shù)據(jù)標(biāo)簽類數(shù)據(jù)的不斷豐富,我們就能夠針對行人和非機(jī)動車,更全面服務(wù)的立體化治安防控應(yīng)用和更高AI+要求的業(yè)務(wù)可視化應(yīng)用。

  能夠豐富立體化治安防控應(yīng)用的數(shù)據(jù)源

  立體化治安防控著眼于“點(diǎn)”、“區(qū)域面”和“時間線”。“點(diǎn)”指的是前端點(diǎn)位智能采集識別的內(nèi)容項(xiàng);“區(qū)域面”更多的是統(tǒng)計(jì)分析出大數(shù)據(jù)的散布度量(極差和方差)、多元?dú)w總統(tǒng)計(jì)(協(xié)方差矩陣)等,從而發(fā)現(xiàn)出區(qū)域性數(shù)據(jù)的橫向分布規(guī)律;而“時間線”則可周期性統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)指標(biāo)率和縱向規(guī)律。

  提出更高AI+要求的可視化實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

  不僅局限于將數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果以圖形或表格的形式進(jìn)行可視化展示,更高AI+的業(yè)務(wù)可視化實(shí)戰(zhàn),可考慮基于AR全景地圖進(jìn)行更直觀可視的數(shù)據(jù)、圖片和視頻的關(guān)聯(lián)自動調(diào)閱功能的實(shí)現(xiàn)。管理決策人員可隨時通過手機(jī)、PAD、指揮中心大屏及微信集成獲取到后端大數(shù)據(jù)挖掘分析出的結(jié)果,并直觀關(guān)聯(lián)現(xiàn)場點(diǎn)位圖片和視頻片段。

  結(jié)語

  隨著前端視頻源高清化和智能化應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展,視頻圖像所帶來的信息直觀性、內(nèi)容豐富性和應(yīng)用拓展性也不斷加強(qiáng),其在城市公安交通信息化系統(tǒng)建設(shè)的重要地位已不容忽視,后端大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的程度直接影響到公安交通信息化系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率和管理水平。目前內(nèi)地各城市資金投入的限制還是制約視頻圖像信息應(yīng)用發(fā)展的主要因素之一,其導(dǎo)致道路交通信息化管理系統(tǒng)的建設(shè)顧此失彼(前端點(diǎn)位數(shù)量不夠,覆蓋面、智能程度低,功能片面,創(chuàng)新型數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程度不高等),從而束縛了城市交通管理業(yè)務(wù)的開展和加大了綜合應(yīng)用的局限性。   總之,公安交通管理業(yè)務(wù)中基于視頻圖像信息的應(yīng)用探討,是一個永無止境、極其廣泛的領(lǐng)域。目前在公安交通信息化系統(tǒng)建設(shè)中的應(yīng)用也僅僅是很少的一部分,在公安交通信息化系統(tǒng)建設(shè)中,對視頻圖像的應(yīng)用研究是一個不可回避的課題,也是一個隨著視頻圖像處理技術(shù)的發(fā)展而不斷持續(xù)發(fā)展的課題。 





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