随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，汽车数量增长迅猛。汽车数量的迅速增加造成交通拥挤严重、交通事故频发，甚至愈演愈烈，惨不忍"堵"，严重影响城市交通安全与交通效率，如何保障人民群众安全、有序出行开始成为交通管理部门的一大难题，给我国城市道路交通问题提出了严峻考验。

目前，无论是城市道路还是高速公路，越来越多的前端设备建设投入，但是并没有相应的提升管理效率，减轻管理压力，反而是产生了越来越多的管理平台。这些系统呈现孤岛模式，彼此间数据形成壁垒，无法有效的打通，从而合理的利用，因此加重了管理者的负担，科技发展反而成了一种“枷锁”。

虽然当前各个城市道路沿线均部署了视频监控系统，但传统的道路监控只能做到实时查看、实时录像、事后回放等功能，此外针对交叉口人机非混行、车流不均衡、事故常发等情况依然缺少有效的快速发现、根源定位和解决处置的手段。各地的交通管理部门，以视频作为他们前线的“眼睛”，通过视频巡检的方式，对各类违法、事故、交通异常等进行排查和管控，通过 “人眼盯视频”发现异常或突发事件的方式，交通运营管理效率低，无法满足实际业务需求。

概述：

远眺智慧交通视频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。

功能架构图：

产品特点：

实时报警，事件发现主动化

实时监测，秒级报警，第一时间对事件进行处理，提高业务效率。

资源利旧，设备使用高度价值化

面向存量市场，产品依托交警已建视频设备（正/反向电子警察视频），实现道路视频实时分析，识别交通流、交通事件、交通设施等对象，提升原有设备价值，且对其它系统、硬件等依赖低。

深度定制，实时检测快、准、稳

基于交通模型定制的深度学习算法，实现检测的快速（秒级）、准确（交通流达99%以上）、稳定，大幅提升恶劣环境（大风、大雨、大雪、雾霾等）下的检出率和正确率，可基于业务场景快速定制模型。

深度学习，事件类型多样化

产品基于领先视频深度学习算法，具有更强的泛化能力、更加精准的识别效果，完成道路场景深度定制，优化场景中人、车、物、事件、轨迹等检测算法，支持面向交通拥堵、违法、事故等多类检测类型。

功能：

1 实时监测

平台接入多个点位数据，对点位列表、实时视频、实时流量、报警统计、报警列表、报警弹窗等信息进行快速反馈，将平台内的现状直观展示。

2 事件报警

产品依托于单个点位视频数据，输出交通流实时统计，设备、违法、事故、安全秩序、拥堵、视频故障报警等信息，帮助管理人员第一时间了解故障信息。

3 统计分析

平台内能接入多个点位视频数据，在本模块内按时间、空间维度进行数据的总体分析，为交警分析团队，或远眺其他中心端产品，如交通态势、信号评估优化、集成管控等提供分析结果支撑。

案例：

1 池州城市版交通视频AI分析系统

在池州市内的多个主要路口，常见车辆不礼让行人、违停、实线变道、逆行等行为无法进行有效管治。宇视与远眺合作的视频分析项目通过读取路口卡口视频后进行多维度事件分析，对多种违法行为进行监控，提高交警对违法行为的监控与管理，重点打造智能检测、车牌识别、拥堵疏导的城市版交通视频 AI 分析系统。