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AI＋智慧交管

近年來，構建城市級“交通大腦”被認為是一項行之有效可落地的智慧交通解決方案。

我們也正在通過車輛識別、行人識別和大數據來構建交通大腦，調動城市內的所有攝像頭對車輛和目標進行精確感知，最終將結果映射到地圖上，由此構建現實世界的虛擬數字鏡像。

通過這個工作，可以實現車道級的車流統計與交通流仿真，道路參與主體人與車的跨鏡頭跟蹤，高效精準的道路事件應急處置方案，精準的道路路況感知與識別等。

除此之外，對于車輛識別，我們將過去的7個字符的車牌識別擴充到了4000維度車輛特征識別。

過去的道路監測系統只能拍攝到車輛的車牌號等簡單信息，通過AI技術，我們可以進行多維度識別并獲得車輛的詳細多維特征信息，例如車的品牌、年檢標志、車內飾、車身粘貼標志、車輛天窗行李架特征等、駕駛人、副駕駛的人臉信息等，對車輛多維特征信息的掌握，可以衍生出非常廣泛的殺手級AI應用，如套牌車假牌車識別、無牌車追蹤及軌跡檢測、無牌車違法處罰、遮擋號牌車輛分析研判、危化品車輛檢測預警等等，我們稱之為車臉識別技術。

下圖為以寶馬為例的案例分析：

通過車輛多維特征識別，還可以識別車輛的收費類型和軸型、軸數、輪數，進而推算出載重。今年兩會中提到，要在2年內取消省界收費站，通過攝像頭實現自動化的收費類型識別，將顯著加速省界收費站取消的進程，這也是AI助力智慧交通的典型應用。

AI＋智慧停車

智慧停車是近年來特別火爆的一個智慧交通場景應用，通過車牌識別的應用已經落地了無感支付，無人值守收費等典型的AI場景應用。

我們利用車輛特征進行精準識別，可以實現無牌車、污損號牌車輛的進出場精準匹配和計費，并通過AI識別規避通過打印號牌或手機圖片開閘的惡意逃費。

除此之外，我們還可以構建了一個AI無線視圖物聯識別感知平臺，通過PaaS將AI能力賦能給智慧停車行業，其中一個比較典型的案例就是，我們給南京某大型商業綜合體提供了入口車輛的精準識別畫像，通過精準識別入口車輛的品牌、價位、顏色，并將數據推送給商家，由商家實現精準化的營銷推送。

車位余量統計一直是智慧停車領域一大痛點，由于沒有精準的車輛余位信息，因此區域的停車位誘導系統往往效果不佳體驗不好。

目前我國尚沒有一個平臺能精確發布全國各地停車場剩余余量信息，主要是因為現有的車位檢測方式，地上主要依靠地磁，地下主要依靠車位識別攝像機和超聲波探測，其中地上檢測問題尤為突出，地磁用于停車場干擾較為嚴重，精度往往不能很好的滿足用戶要求。

我們通過AI實現了車位占用狀態識別，通過一個或多個攝像機組合即可實現一個室外停車場的車位余量實時檢測，成本低，施工簡單，精度高。

通過4G無線圖傳，通過PaaS云平臺云服務的識別方式，采用極低成本實現智慧停車的監測，目前已經在全國多省市停車場應用，這也是一個非常典型的AIot應用和AI智慧交通的場景化應用。

AI＋智慧民航

AI技術除了在道路交通上廣泛應用，在民航領域也能場景化落地。我們在國內某大型國際機場，通過AI實現了飛機泊位占用與停機坪檢測，便于機場管理方進行飛機停靠的精準檢測與識別。

除此之外，我們今年還打造了一款基于無人機的違規停車及占用車道違法抓拍系統，通過接入無人機的視頻圖像，通過AI實現違法停車抓拍及應急車道、公交車道違法抓拍。

這些都是AI在智慧民航領域的典型場景化應用。

AI＋公共交通

AI技術還可在公共交通領域進行場景化落地。我們通過對軌道交通和公交場站環境下行人的姿態關鍵點捕捉，可以在大客流及密集人群的情況下，監測人群密度、斷面流量及乘客異常行為。

在旅游景區及普通山路，對行人進行分析并進行道路預警。此外還可以在公交場站進行人數統計及排隊長度的統計，將信息發送給公交公司支持其進行精細化的公交調度。

展望未來

盡管近年來因為深度學習技術的應用，人工智能與計算機視覺領域取得了巨大的進展，但目前AI技術還不夠成熟，很多場景下還無法實現100％或99．9％以上精度的識別，因而在很多地方，還不能完全滿足應用的需求，因而需要針對場景，各個擊破，把每個場景做到真正可用，這也是本次演講的主題，AI場景化應用助力智慧交通。

當一個技術還不能完全解決應用的需求時，就意味著存在巨大的商業機會。我們的生活中還有太多不夠智能的地方，AI的水平離大眾想象的還差的很遠，因而機會巨大，特別是在智慧交通領域。

我國經過近四十年的高速發展，“衣食住行”中前三個基本解決，但行依然面臨著很多問題，這需要無數AI與智慧交通領域同仁的共同奮斗。

我們將繼續堅持，不忘初心，精耕行業，致力做到讓機器看懂世界，賦能生產與生活！通過AI技術，讓交通更便捷更安全，為城市智慧交通貢獻一份力量！