AI視頻在智慧交通的應用與探索

□ 文/樓淇 劉婷

作者單位：杭州海康威視系統技術有限公司

1956年夏天，約翰·麥卡錫等人在美國的達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智能”。會上提出了“人工智能”這一概念，標志著人工智能學科的誕生。當然人工智能相關研究并不是從1956年才開始，只是人工智能的概念是當時提出的。

那么，什么是AI？在學術界的定義為：研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。AI的研究內容就是為了讓機器或者計算機會聽、會看、會說、會想、會決策，跟人一樣。人工智能的概念提出到今天63年過去了，63年發展讓AI在多重領域得到了廣泛的應用。農業、制造業、醫療、城市、交通等產業，在AI的助力下，從傳統產業向智能產業變遷，不斷進行產業升級。在新的技術領域，國家也有了相應的戰略目標：2017年7月20日，國務院正式印發《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升至我國國家戰略規劃。那么AI是如何實現的呢？

筆者認為，AI在視覺感知中起到了至關重要的作用。傳感的方式有很多，大多可以以仿生作為類比，人類有80%的信息是通過眼睛獲取的，大多數動態不可用單一變量描述的事物，都需要通過視覺傳感的方式的去獲取。視頻有著不可替代的實時性、直觀性。海康威視一方面進行算法的變革，從傳統算法到深度學習算法，賦予算法自學習能力，碰撞出更多優秀的算法，幫助我們從視頻、圖片中獲取更多的數據信息。另外結合云邊計算，改變數據傳統的中心數據處理模式，進行數據分層處理，前端與中心相輔相成。一方面降低了中心整體處理壓力，提升數據處理能力，另一方面能夠保證數據處理的及時性，即刻在前端給出反饋，提升整體系統效率。

而在智能交通領域中，AI視頻的能力尤為突出。在整個交通中，可以將AI的感知對象分為人、車、路、貨、環境、場等六大項。

人員感知，主要為人員的外形特征；

車輛感知，除了車輛的外形特征外，還有車輛的行駛特征、違法特征、高級輔助駕駛等；

道路感知，成為“智慧的路”，包括對公路、高速公路、鐵路、水路等信息的感知。

貨物感知，感知貨物的屬性，是否為槍支、刀具、危險品，集裝箱的箱體箱號等；

環境感知，感知道路環境，路面的積水、擁堵、事故等；

大型場所類感知，如客運站、公交場站、火車站、地鐵站、物流站、服務區等全面感知。

在具體的場景中，除了AI的感知能力外，還需要設備本身的技術，提升整體的感知效果。而海康威視作為視頻起家的大數據公司，也適配了相應的技術。

透霧技術：近年來，大霧天氣頻發，給視頻監控帶來的挑戰不言而喻。大霧天氣下圖像色彩黯淡、對比度較低，一些重要目標的細節更是淹沒在霧氣中難以被察覺。因此，去除視頻中的霧氣，改善成像質量，是提升戶外視頻監控應用價值的一項重要技術。海康威視現在有兩種透霧技術。一種是“算法透霧，算法透霧是在攝像機中集成透霧算法，能夠保留圖像的原有色彩。另外一種是“光學+算法透霧”的超級透霧，通過鏡頭與算法集合，提升透霧效果。

熱成像技術：將物體發出的不可見紅外能量轉變為可見的熱圖像。熱圖像上面的不同顏色代表被測物體的不同溫度。彌補視線遮擋的區域，做到更全面的感知。

黑光技術：采用雙sensor架構，一路sensor主要感知色彩信息，另一路sensor主要感知亮度細節，色彩信息和亮度細節互不干擾。在光照條件極差的情況下，利用該技術可依然有強感知能力。

在交通領域內，AI也有了很多場景化應用，如綜合執法、公共交通、交通樞紐等，而在這些具體的場景中，隨著AI技術不斷的突破，產生了許多智能化應用：非法營運車輛管控，車輛行車過程中的高級輔助駕駛，樞紐站的人證票通道、包裹安檢等，加快了產業的升級變遷。

交通綜合執法

在交通工具飛速發展的今天，出行的方式也越來越多樣化，市內的出租車、網約車、公交車、地鐵，城際的高鐵、大巴、飛機、輪渡等。而這些出行方式中，卻夾雜著非法運營的情況。常見的不正規黑車運營，一方面擾亂了市場經濟，另一方面，沒有相關單位的監管，極易出現安全性事件。

在高鐵站、機場等地，通過前端設備的車輛捕捉能力，結合黑光感知技術，在光照條件苛刻的情況下，也能實現私家車輛的細節特征分析，包括車牌、車身顏色、車標、車型等。

同時結合該私家車輛的運行軌跡，評估該車輛是否在一段時間內，多次出現在類似區域，并與后端庫里的嫌疑車輛進行比對、碰撞，以此判斷是否為黑車運營。針對于正在涉嫌事中的車輛，通知到相關執法人員，進行現場攔截調查，針對于事后的車輛，執法部門下發調查通知書，通知相關企業或個人到現場進行配合調查。

城市公共交通

對于城市營運車輛，比如兩客一危車輛、貨車、出租車、公交等，一旦發生道路運輸事故，其造成的人財物損失巨大，社會影響惡劣。根據研究表明，80%的道路安全事故直接或間接是由駕駛員危險駕駛行為導致的。

面對日益復雜的車內環境和更嚴格的安全要求，原先對車輛定位視頻監控已不能滿足，監管監控的方式需要從被動向主動的、智能的監管方式轉變，確保道路運輸車輛安全營運、高效營運。

海康威視基于AI技術，可利用大量已標定的圖像訓練深度學習網路，來實現目標的檢測和分類，并可從前端進行識別并實時預警，實現更加有效的管理輔助手段，比如危險駕駛行為分析、ADAS高級駕駛輔助、駕駛員身份核驗等，保障運營生產安全。

對人：

駕駛員行為分析：通過前端實時分析司機行為，規范司機行為。

對車：

高級輔助駕駛：通過對車外的視頻分析并結合車身狀態，輔助司機駕駛，在大霧天氣也可結合透霧技術，提升整體感知。

▲行人碰撞

▲車道偏離

▲前車碰撞

對環境：

道路環境檢測：通過對車身運行的周圍環境的檢測，提取結構化數據，是實現車路協同的應用基礎。

城市交通樞紐

城市交通樞紐是城市交通網絡的交匯處，是為旅客與貨物的通過、到發、換乘提供服務的場地，作為人群和貨物的集散地，不僅要保障完成日益增加的人流和貨物流轉工作，同時還要保障運營安全，滿足乘客對于交通服務水平和速度的要求，使得城市交通服務水平朝著提質增效、轉型升級方向發展，提升信息化管理水平，達到人防、物防和技防充分融合的目的。

海康威視利用特有的視頻集成技術和深厚的AI開發能力，致力于打造綜合安防體系，實現，全方位保障整體安保能力，提升旅客出行體驗。

對人：

人員密度、客流統計：結合熱成像技術，提升感知能力，對區域內的人員密度以及區域的客流進行分析識別，可輔助站點進行動態區域防控和調度排班。

對貨：

智能安檢：通過深度學習算法，可智能識別刀具、槍支、水瓶等違禁品并通過聲音、圖像標記放大方式，提醒安檢閱圖員有可疑物品出現。

分揀機器人：通過智能識別包裹條碼信息，并以最優路徑將包裹送達對應的卸貨口，實現更為高效、便捷的分揀需求。

AI在交通領域的應用已經越來越成熟、豐富。在我們日常的生活中，接觸到的也越來越多。AI不在只是一個概念，一個詞匯，已經在我們的生活中悄然落地，并迅速崛起。海康威視已經進入了AI與大數據結合的階段。通過AI技術，補全AI視頻數據的4V特征：海量的視頻數據，以及視頻數據中所包含的圖片、聲音、文字、時間、地點等等多維度信息，并進行視頻圖像數據的快速處理，促進數據的融合與應用，為用戶提供更全面的服務。