奥斯恩智慧交通远程视频AI分析系统、视频巡检提供交通管理效率应用方案

行业痛点 违法取证类型众多，数量庞大  违法类型众多，数量庞大，高达1.4亿张/年 违法取证质量较低，数据利用率低，废片多 人工审核任务重，效率低下  人工审核任务重，任务超负荷导致大量图片直接丢弃 人工审核效率低，超过50%的案件因过期无法处理 违法事故行为识别不及时  机动车违法事故频发，早高峰违法高发，加剧城市拥堵 非机动车事故伤亡率高，占到总体事故总数的约40%行业痛点  基于智能视频分析，车辆统计监控系统自动分析识别视频图像信息，无需人工干预。统计检测监控区域内过往车辆数量，有效 辅助管理人员管理，同时查看现场视频，方便事故发生时事后管理查询。真正做到事前预警，事中正常发现，事后规范管理。车辆 统计监控系统对过往车辆进行统计和监控，极大地促进了公路安防建设的快速发展。  基于AI视觉分析技术，算法自适应强，可兼容市面主流厂商违法取证设备，提高无效图片剔除率，每秒钟分析数量≥2张；每台 设备每天处理≥5万张，剔除准确率≥98%，实现证据采集标准化，证据剔除自动化，流程监管常态化，助力全国各地交管部门开启 智慧执法新时代。系统功能介绍车辆监测  车辆的车牌识别、类型识别、车流统计、违停识别、占道识别以及违法识别是现代交通管理中的重要功能。通过这些技术手段 ，可以有效地监控和管理城市交通，提高道路通行效率，减少交通事故的发生。 车牌识别  车牌识别技术可以通过图像处理和模式识别算法，自动读取并提取车辆的车牌号码。这项技术在交通监控、停车场管理、犯罪 侦查等领域都有广泛应用。通过车牌识别，可以实现对车辆的追踪和定位，为交通管理部门提供有效的数据支持。车辆类型识别车辆类型识别技术可以根据车辆的特征进行判断，如车型、车身颜色等。这对于城市规划、交通管理以及安全防范都具有重要意 义。通过车辆类型识别，可以更好地了解不同类型车辆的数量和使用情况，为交通规划和资源调配提供科学依据。  车流统计  车流统计是通过对道路上车辆数量和行驶速度的实时监测和分析，得出车辆流量分布和变化趋势的数据。这对于交通管理部门制 定合理的交通管控措施和优化交通组织具有重要指导意义。通过车流统计，可以及时发现交通拥堵点和瓶颈路段，采取相应措施缓解 交通压力。 车辆违停识别违停识别是指通过图像处理和模式识别算法，自动检测和判断道路上是否存在违停车辆。这项技术对于改善城市停车秩序、提高 道路通行效率以及减少交通事故的发生具有重要意义。通过违停识别，可以及时通知相关部门进行处罚，维护道路交通秩序。车辆占道识别  占道识别是指通过视频监控和图像处理技术，自动检测和判断道路上是否存在占用非机动车道、人行道等违法行为。这项技术 对于保障行人和非机动车辆的安全出行具有重要意义。通过占道识别，可以及时制止违法行为，维护道路交通秩序。 非机动车违规识别  非机动车违法识别是指通过对车辆行驶过程中的视频监控数据进行分析，自动检测和判断是否存在超速、闯红灯、逆行等违法行 为。这项技术对于提高交通安全水平、减少交通事故的发生具有重要意义。通过违法识别，可以及时通知相关部门进行处罚，维护 道路交通秩序。人员监测人员监测是一项重要的技术，它涉及多个方面，包括行人检测、人员疲劳检测、人员倒地识别、人流密度识别、人流量统计以及 行人闯红灯识别。这些功能都是为了提高交通管理和安全性能而设计的。这些技术的发展和应用将为我们创造更加安全、便捷的出行 环境。 行人检测  行人检测是人员监测中的关键任务之一。通过使用摄像头和其他传感器，系统可以实时监测道路上的行人，并及时发出警报或采 取相应的措施。这有助于减少行人与车辆之间的碰撞风险，提高行人的安全感和交通流畅度。人员疲劳检测人员疲劳检测是另一个重要的功能。在长时间驾驶或行走后，人们可能会出现疲劳迹象，如打哈欠、低头垂肩等。通过使用生物 特征识别技术，如人脸识别和眼部追踪，系统可以实时监测驾驶员或行人的疲劳程度，并根据需要采取措施，如提醒休息或安排替代 驾驶员。 人员倒地检测  人员倒地识别也是人员监测的重要功能之一。当有人突然倒地时，系统可以迅速检测到这一情况，并通过紧急呼叫或其他方式通 知救援人员。这有助于缩短救援响应时间，提高事故处理的效率和效果。人流密度识别与人流量统计  人流密度识别和人流量统计是人员监测中的另一个关键任务。通过使用传感器和图像分析技术，系统可以实时监测和统计道路上 的行人数量和密度分布。这有助于城市规划者了解人流状况，合理规划交通设施和道路布局，以提供更便捷、安全的出行环境行人闯红灯识别  行人闯红灯识别是人员监测的一个重要功能。在繁忙的城市路口，行人闯红灯是一种常见的违规行为，容易导致交通事故的发生。 通过使用摄像头和人工智能算法，系统可以实时监测行人的行为，并在发现闯红灯行为时发出警示或进行处罚，以提高交通安全意识 和遵守交通规则的意识。 环境检测  环境监测的道路积水识别、交通拥堵识别、道路事故识别、路面破损识别、路面障碍检测以及路面裂痕识别是现代智能交通系统 中的重要组成部分。这些功能通过利用先进的传感器技术和图像处理算法，能够实时监测和识别道路上的各种情况，为交通管理和安 全提供重要的数据支持。 道路积水识别  道路积水识别功能可以准确地检测到道路上的积水情况。通过安装在路面上的水位传感器，系统能够实时监测道路表面的水深， 并将数据传输到交通管理中心或车辆导航系统中。这样，当出现积水时，交通管理部门可以及时采取措施，如设置警示标志、疏导交 通等，以确保行车安全。 交通拥堵识别  交通拥堵识别功能可以通过分析道路上的车辆流量和速度等数据，实时判断是否存在交通拥堵情况。当系统检测到交通流量超过 预设阈值时，会自动向交通管理部门发送警报信息，以便采取相应的措施缓解拥堵状况。此外，交通拥堵识别功能还可以为驾驶员提 供实时路况信息，帮助他们选择最佳行驶路线。路面破损识别  路面破损识别功能可以快速准确地检测到道路上的坑洼、裂缝等破损情况。通过安装在路面上的传感器，系统可以实时监测道路 表面的平整度和硬度等信息，并将数据传输到交通管理部门或车辆导航系统中。这样，当发现路面破损时，交通管理部门可以及时进 行维修和修复工作，确保行车安全。路面障碍检测  路面障碍物检测功能可以通过图像处理算法和深度学习技术，实时识别道路上的障碍物情况。当系统检测到道路上有堆积物、施 工区域或其他可能影响行车安全的情况时，会向交通管理部门发送警报信息，以便采取相应的措施保障行车安全。路面裂痕识别  路面裂痕识别功能可以通过红外线传感器和图像处理算法，准确检测到道路上的裂痕情况。当系统检测到道路表面存在明显的裂 痕时，会向交通管理部门发送预警信息，以便及时进行维修和修复工作，确保行车安全。总之：远程智慧交通视频AI分析系统，是通过利用当今先进的人工智能视觉分析、深度学习、信息传输等技术，完成道路场景深度定制，优化各类交通场景中的人、车、物、事件、轨迹等检测算法，实现检测的快速、准确、稳定，大幅提升恶劣环境下的检出率和正确率。并且系统可以实现城市道路车流量、排队长度、车牌、交通状态等交通数据采集，还可以对机动车逆行、不礼让行人、实线变道、违停、事故、拥堵等异常交通行为自动检测及报警，同时记录报警录像和报警图片，以满足实际的业务需求。