科研快讯丨高速公路上的“隐形守护者”：大数据人工智能视频监控平台

想象一下，在车辆疾速穿梭的高速公路上，护栏外突然闪现人影，有行人翻越围栏进入车流之中，正值千钧一发之际，出现一位“电子分析员”，立即打出“三连暴击”——迅速发出预警弹窗、精准定位所在路段位置、提供实时路况信息，让一场"生死时速"化作有惊无险。

这个“电子分析员”就是beat365唯一官方网站beat365唯一官方网站团队的成果之一——大数据人工智能视频监控平台（基于视频AI的高速公路智能监控系统）。它不仅能揪出跨栏侠，更是个全能交通指挥官：不管你是哪个品牌的摄像头，通通都能被它接入处理视频数据，车流瘫痪、事故现场、路面"暗器"都逃不过它的火眼金睛，24小时不眨眼守护公路安全。

下面就让小编来给你详细介绍一下这位“电子分析员”吧。

问题背景

面对道路交通需求的增加，现有的交通监控系统在快速准确理解和响应各种交通状况方面已显现出些许不足。传统的视频监控系统通常依赖于人工分析，存在效率低下且容易疲劳的问题。随着人工智能技术特别是深度学习的快速发展，基于视频AI的智能分析技术提供了新的解决方案。最近的研究在车辆检测、分类、跟踪和异常识别等方面已取得一定进展，然而，这些研究通常是在资源丰富的环境中进行，并没有专门针对高速公路条件。为了解决这一问题，学院团队提出了一种高效的设计解决方案，实现具有更强适应性和更快响应时间的高速公路智能监控系统。

创新点

1.统一视频分析和处理

系统能对不同制造商的摄像头收集的视频数据进行统一分析和处理。它为视频提供事件分析识别结果和数据分类统计，并通过系统发出事件警报，同时推送实时视频，促进高速公路监控的更高效管理。

2.高速公路交通事件检测

包括对各种异常行为的实时监控和警报，如行人侵入、拥堵事件、交通事故、道路碎片、紧急车道占用、危险化学车辆事故、非机动车侵入、超速/慢速行驶车辆和逆向行驶等。系统实时监控道路状况，能够发出拥堵异常警告、事件报告和对危险路段的全面分析，有助于管理人员及时预防和控制交通事故。

3.利用人工智能（AI）、机器学习（ML）技术进行多接入交通管理的方法

在边缘计算环境中的交通管理面临着日益复杂的挑战，将人工智能（AI）和机器学习（ML）技术应用于多接入交通管理，提出了一种可扩展的架构和学习方法。同时，强化学习和深度强化学习方法的整合，允许交通管理系统根据环境反馈不断优化策略和参数。

成果效益

大数据人工智能视频监控平台（基于视频AI的高速公路智能监控系统）采用了人工神经网络、卡尔曼滤波、多目标跟踪等技术，并与高精度地理信息系统（GIS）集成。它能够自动识别监控路面上的异常情况，提供包括车速检测、事件监控、天气监控、统计分析等功能。通过AI分析高速公路视频，识别准确度较高，这对改善高速公路网络监控和预警具有积极影响，并帮助提高了高速公路上的行车安全性。

如想了解该平台更多信息，可联系学院毛老师：mcsmmz@mail.sysu.edu.cn