測評表現(xiàn)
與眾多AI企業(yè)一樣,通過算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘及深層應(yīng)用,是華尊目前主要專注的業(yè)務(wù)方向。立足于平臺(tái)層,華尊以“AI輔助執(zhí)法+大數(shù)據(jù)研判”的設(shè)計(jì)理念,切入到城市道路綜合管理之中,從幫助城市交通主管部門解決大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用難題。
最大的不同則在于,華尊的聚焦點(diǎn)并不在于追求算法、參數(shù)、指標(biāo)的極致化,而在于構(gòu)建一個(gè)開放、融合的車輛大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái),通過賦予平臺(tái)百億級(jí)的超腦運(yùn)算能力,實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在城市交通管理的執(zhí)法、打擊、監(jiān)控、路況、運(yùn)營等實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)場景中的多維度應(yīng)用。
煉鐵成鋼,“AI算法+車輛數(shù)據(jù)”衍生N種業(yè)務(wù)應(yīng)用
強(qiáng)大的視頻數(shù)據(jù)分析處理能力,并非一朝一夕就能夠練成,尤其是對于城市級(jí)的龐大數(shù)據(jù)規(guī)模,以及瞬息萬變的城市道路應(yīng)用。
但憑借在計(jì)算機(jī)視覺、視頻大數(shù)據(jù)領(lǐng)域近10年的潛心深耕,華尊快速建立了自身牢固的技術(shù)壁壘。其最初的車輛特征算法不斷升級(jí)優(yōu)化之后,已經(jīng)逐漸演變成了更加豐富且的AI算法,不僅視頻結(jié)構(gòu)化對象從車輛延展到行人,以及非標(biāo)車等,而細(xì)分到每個(gè)結(jié)構(gòu)化目標(biāo),又提供多達(dá)二十多項(xiàng)屬性標(biāo)簽,涉及汽車駕駛員違規(guī)行為(不系安全帶、打手機(jī)、抽煙、抱小孩)、泥頭車、危險(xiǎn)品車,以及電動(dòng)車載客、行人(抱小孩、打電話、戴口罩)等N種場景應(yīng)用。一手抓AI算法,
一手抓實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用,讓華尊在交通大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)度和行業(yè)深耕程度得到不斷深化,本次a&s針對駕駛員撥打手機(jī)、副駕駛未系安全帶、套牌、假牌等不同特征識(shí)別運(yùn)用展開了全面測試,華尊的實(shí)際表現(xiàn)也高度契合了這一特征,其中副駕駛未系安全帶識(shí)別率達(dá)85%,駕駛員打手機(jī)識(shí)別率90%,均為毫秒級(jí)響應(yīng)。
軟硬融合,打通平臺(tái)信息孤島練就億級(jí)研判實(shí)力
根據(jù)項(xiàng)目建設(shè)的實(shí)際情況,華尊將卡口、電警、監(jiān)控等前端設(shè)設(shè)備接入平臺(tái),產(chǎn)生的數(shù)據(jù)部分需要華尊采集及提取,但更多的是直接利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源進(jìn)行二次識(shí)別分析。但實(shí)際上,要將不同網(wǎng)絡(luò)、不同廠商、不同架構(gòu)、不同平臺(tái)的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)統(tǒng)籌也絕非易事,而為了控制建設(shè)成本,甲方大批量更換前端設(shè)備的可能性也明顯不高,那么底層設(shè)備的接入壁壘,就成為了平臺(tái)層首先要解決的核心問題。
因此,華尊AI平臺(tái)底層采用華為開放式Atlas架構(gòu),服務(wù)層采用VPASS架構(gòu)設(shè)計(jì),支持上千路高清視頻并行化處理,除GB/T 28181、ONVIF等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)約的接入之外,視頻編解碼格式的統(tǒng)一接入和視頻解碼、轉(zhuǎn)碼能力。
另一方面,平臺(tái)通過融合異構(gòu)資源池、智能編排等關(guān)鍵技術(shù),將GPU、HDD、SSD等資源實(shí)現(xiàn)了池化,在硬件資源滿足平臺(tái)需求的情況下,可提升50%以上的資源利用率,性能相比傳統(tǒng)x86架構(gòu)提升10倍以上,并大幅壓縮項(xiàng)目建設(shè)成本。
不僅如此,為了體現(xiàn)更加豐富、靈活、可配置的業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值,華尊還保留了開放的第三方平臺(tái)接口,支持與交警六合一等數(shù)十種相關(guān)業(yè)務(wù)平臺(tái)無縫對接,僅從部分特征就可關(guān)聯(lián)分析出完整鏈條,為城市交通綜合管理提供全景化應(yīng)用。
AI賦能,為城市交通定制6大核心功能
目前,華尊AI城市道路綜合管理解決方案已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了以視頻AI為核心的6大功能:
數(shù)據(jù)可視化
基于統(tǒng)一大數(shù)據(jù)可視化服務(wù)將交警實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)進(jìn)行合理的整合與呈現(xiàn);
智能搜車
通過語義識(shí)別做關(guān)鍵字全文模糊查找,基于更強(qiáng)大的人工智能算法及算力,實(shí)現(xiàn)億級(jí)數(shù)據(jù)秒級(jí)查詢,且支持精確車牌檢索、模糊檢索、圖片檢索、非標(biāo)車檢索;
稽查布控
支持一點(diǎn)布控,全網(wǎng)響應(yīng)。既支持基于車牌的精確布控,也支持二次識(shí)別結(jié)果的車輛品牌、顏色、車牌顏色、年款的模糊布控,可以對單一目標(biāo)布控,也可對多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行布控;
情報(bào)分析
打通六合一平臺(tái)車駕管數(shù)據(jù),可對車輛套牌、假牌、未年檢、報(bào)廢車等進(jìn)行精確識(shí)別,為交警專項(xiàng)整治提供工具;
執(zhí)法分析
基于車輛二次分析深度學(xué)習(xí)算法,分析車輛駕駛行為,運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析識(shí)別車輛違法行為,為交警專項(xiàng)整治提供工具;
車輛技戰(zhàn)法
提供過車頻率分析、同行車分析、晝 伏夜出分析、區(qū)域碰撞分析、車輛軌跡分析、落腳點(diǎn)分析、首次入城分析、隱匿車挖掘分析、出入城異常 分析、夜間發(fā)下遮陽板等多種實(shí)戰(zhàn)分析模型。
副駕駛未系安全帶行為識(shí)別
打手機(jī)行為識(shí)別
小結(jié):“AI算法+視頻大數(shù)據(jù)”喚醒沉睡中的交通大數(shù)據(jù)
為滿足復(fù)雜多變的交通執(zhí)法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用需求,華尊打造的AI城市道路綜合管理將幾十種技戰(zhàn)法、幾十種目標(biāo)屬性、目標(biāo)精細(xì)布控、組合式的條件檢索、開放融合的數(shù)據(jù)生態(tài)鏈匯聚于一身,全面打通人、車、物多維動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)的孤立壁壘,真正意義上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)層的全息感知、多維融合。
其次,依托于GPU+CPU渲染優(yōu)化,通過目標(biāo)提取、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)處理等AI算法將涉車視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,在“人工智能+大數(shù)據(jù)技術(shù)”的雙重技術(shù)驅(qū)動(dòng)之下,對人、車、物進(jìn)行自動(dòng)關(guān)聯(lián)匹配,在技術(shù)層實(shí)現(xiàn)深度人工智能化應(yīng)用,“喚醒”沉睡中的交通大數(shù)據(jù)。
而實(shí)戰(zhàn)方面,平臺(tái)對人、車、物等數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析與研判,則有效提升了實(shí)戰(zhàn)效能,助理交通主管部門實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警、精準(zhǔn)打擊、精準(zhǔn)防范、精準(zhǔn)管理。
核心技術(shù)
業(yè)務(wù)模型遵循最前沿的深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)思想(Inception、ResNet、DenseNet)
算力要求
基于業(yè)界最高密度GPU服務(wù)器Atlas,華尊技術(shù)團(tuán)隊(duì)對算法進(jìn)行了堪稱極致化的升級(jí)優(yōu)化,現(xiàn)其單日處理性能已經(jīng)高達(dá)1億張圖片。而在某實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用中,2900萬的日過車輛配備了4塊tesla p4,整體算力22 tfloat,實(shí)際運(yùn)行時(shí),系統(tǒng)整體負(fù)載低于75%,遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水準(zhǔn)。4
大數(shù)據(jù)訓(xùn)練
城市級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)模龐大,沒有一個(gè)有效的數(shù)據(jù)挖掘工具,不同系統(tǒng)之間又存在信息孤島,這是提升城市交通管理水平難以突破的三大難題。而華尊嚴(yán)格采用了公安部視圖庫標(biāo)準(zhǔn),對涉車數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入、存儲(chǔ)、融合、管理及應(yīng)用,再通過云端AI算法,對所用涉車數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別分析,最終為主管部門提供執(zhí)法依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐,解決了涉車數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用痛點(diǎn)。
落地能力
汽車保有量高達(dá)321多萬的深圳,深度應(yīng)用了華尊AI城市道路綜合管理平臺(tái)。平臺(tái)通過與原有卡口系統(tǒng)無縫對接對接,實(shí)時(shí)分析2900萬以上的日過車量,并從中提取車輛圖片的結(jié)構(gòu)化信息,同時(shí)為深圳交警定制開發(fā)10多種車輛深度分析模型,在幫助警方打擊車內(nèi)違法行為(不系安全帶、打手機(jī)、抽煙、副駕兒童等)、車內(nèi)前排司乘人員人臉摳圖、大貨車不按道行駛、泥頭車違法、AI輔助執(zhí)法智能廢片回滾的過程中,發(fā)揮了積極作用。
案例分析
就深圳交警方面提供的數(shù)據(jù)來看:僅今年4月,華尊就已經(jīng)幫助警方有效甄別開車打手機(jī)違章事件1843例、主駕駛未系安全帶1593例、副駕駛未系安全帶1096例,得到了深圳交警相關(guān)部門及領(lǐng)導(dǎo)的一致認(rèn)可。
AI 創(chuàng)新亮點(diǎn)
華尊充分調(diào)研了場景化應(yīng)用需求,并利用深度AI 算法將車輛、行人的幾十種的屬性特征實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別,就縱向技術(shù)而言,華尊對于涉車數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理足夠細(xì)分,也足夠精準(zhǔn)。
而橫向來看,華尊在平臺(tái)層打通了卡口、視頻、監(jiān)控等數(shù)據(jù)間的自動(dòng)關(guān)聯(lián),無需跨越多個(gè)系統(tǒng),可在一個(gè)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)對卡口、視頻、人臉等多數(shù)據(jù)源的綜合查詢;支持視軌跡分析、行為分析、情報(bào)分析等大數(shù)據(jù)綜合研判;支持在地圖上可視化展示多維目標(biāo)軌跡,同時(shí)也對第三方平臺(tái)和終端用戶保留了較大的開放性,能夠讓更多的數(shù)據(jù)融合進(jìn)來,也可以讓數(shù)據(jù)共享到多個(gè)業(yè)務(wù)部門共用。
專家點(diǎn)評
立足于數(shù)據(jù)的頂層應(yīng)用,華尊深入貫徹了自身“破解交通大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用難題”的設(shè)計(jì)理念,將“融合”二字詮釋得頗為極致。
一方面,平臺(tái)提供司乘員行為識(shí)別、車輛信息識(shí)別、號(hào)牌信息識(shí)別等豐富應(yīng)用,在應(yīng)用方面實(shí)現(xiàn)了深度融合。另一方面,為海量軟硬件接入提供了開放性條件,讓不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)融合成為一個(gè)開放融合的涉車數(shù)據(jù)大型生態(tài)圈。此外,GPASS 業(yè)務(wù)架構(gòu)滿足了公安、交警等不同警種的不同需求,實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的融合管理。
提升空間
針對業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)效果,在車輛行為、駕駛行為識(shí)別方面的AI 算法還可以進(jìn)一步優(yōu)化,提升識(shí)別正確率,降低外部因素對識(shí)別效果的影響程度。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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原文標(biāo)題:華尊智能交通—AI輔助執(zhí)法綜合平臺(tái)
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