智慧交通构建高速公路视频图像AI云服务

微信扫码，打开到小程序

构建高速公路视频图像 AI 云服务 打造全路网车辆过程管控大数据平台 北京数字智通科技有限公司 一切都从撤销省界收费站说起！ 明确了“以 ETC 技术为主 ， 视 频 车牌识别技 术为 辅“的技术 路线 数 据 种 类 更 多 涉及图片数据 、 视频数据 、 天线数 据 、 收费数据 、 车型检测数据等等 数 据 关 联 性 更 高 数据的业务属性强， 数据之间的 关联度更高 预见撤站后的变化 1 、数据资源的变化 数 据 规 模 激 增 门架系统 、 收费车道的抓拍相 机 将产生海量图片数据 数 据 的 价 值 更 丰 富 规模庞大的多类具有相关性的数 据， 包含的价值更加丰富 数据 1 、大规模的数据资源怎么存储、 分类、 检索 2 、结构化、 半结构化、 非结构化数据的处理 3 、视频、 图像数据的丰富信息怎么挖掘 4 、各层级、 部门的数据怎么汇聚、 整合和流动 密集的 ETC 门架 ，数据如何发挥更大的价值？ 5 、大规模的数据计算和分析的效能问题 6 、 怎样建立数据之间的关联 7 、数据怎样对外提供服务、 共享 8 、数据的安全性与稳定性 逃费车辆的稽核管控需求发生了变化 A 高速公路上车辆拦截的执法管控需求发生了变化 C 违规车辆 、 高危车辆的安全管控需求发生了变化 B 2 、 车辆管控需求的变化 预见撤站后的变化 6 、省中心、 各路段中心、 收费 站之间如何协同管控？ 1 、 车辆逃费行为的怎么分析和 治理？ 2 、 车辆通行管控盲区如何化解？ 5 、站点无人值守情况下对出入 高速车辆的管控？ 4 、 收费车型的人工误判、 错判 的风险？ 管控需求变化后 ， 出现新的管控难 题 3 、 车辆行车规律的总结和分析？ 安 全 保 障 体 系 存储资源 计算资源 云 服务 数据服务 算法服务 运 维 服 务 体 系 大数据 中心 全路网车辆过程管控平台 “ 省 -- 路段 -- 收费站”三级车辆管控系统 逃费稽查系统 车辆管控系统 事故回查分析系统 预警分析系统 …… 汇聚融合系统 其它数据 数据管理系统 交换共享系统 N 种车辆管控的应用系统 危险路段管控系统 构建“ N+1+1+N” 的高速公路车辆管控体系 一个大数据中心 N 类数据来源 一套云服务 接入 支撑 AI 识别算 法 流水数据 外部资源 收费流水 视频图像 视频数据 物联感知 图片数据 车辆基础信息、位置信息等等 路段中心系统 高清抓拍设备（图片） 交警数据 公安网 收费系统 省中心系统 ______ 1 收费网 视频图像云 收费流水 OBU/CPC 信 息 收费网 收费站客户端 监控网 网络架构 服务区卡口 门架系统卡口 收费车道卡口 全景视 频 运营车辆 GPS 系统 互联网 收费网 监控网 激光车型扫描 l 数据 中心 图像结构化数据 车辆抓拍图片、 监控视 频 全路网的门架系统抓拍图片、收费 车道抓拍图片、服务区抓拍图片等 全景监控视频 对车辆抓拍图像进行结构化提取 的特征数据 汇聚和整合车辆通行数据 外部数据 车辆运营公司的数据、交警数据等 路网各个门架、收费站、服务区的 点位数据 ，抓拍相机的基础信 息 车辆通行时 ，在各个点位产生 的 收费流水数据 N 类数据 源 路网数据和设备资源 交易流水数据 虚拟 GPU 资源 AI 算法云计 算 资源池 l 把门架 、 收费站 、 服 务区等点位的视频 、 图像资源进行汇聚 l 虚拟化资源池 ， 进行 海量视频 、 图像资源 的统一管理 l 对外提供统一的视频、 图像资源共享服务 l 虚拟化 GPU 资源 ， 灵 活调配计算资源 l 视频图像识别算法云 端部署 ， 算法能力动 态共享 l 视频图像的车辆信息 结构化提取 1 套高速公路 AI 云服务 搭建统一的视频图像云服务 各级平台 外部系统 内部系统 视频图像云存储 基于 GPU 资源的算法架构， 一次部署， 多方共享 提取视频图像中的车辆特 征信息， 对结果进行存 储 和反馈 车 辆 特 征 信 息 识 别 算 法 分 布 式 计 算 GPU 资源虚拟化， 动态 分 配计算资源 统一的算法运算资源 ， 支持各单位、 各业 务 系统对算法能力的高效共享 云端共享车辆识别信息（收费车型、 车品、 车内特征等） ， 支撑收费、 治逃等业务 1 套高速公路 AI 云服务 虚 拟 计 算 资 源 AI 算法上 云 分布式多节点运算， 提 升 算法计算 效能 车辆品牌、 厂商、 类 型 车脸位置 安全带 年检标 车内挂件 车内摆件 车牌颜色 在云端 ， 利用 AI 算法深度挖掘 车 辆图像的数据价值 利用 AI 算法 ， 识别和提取图像中车辆的特征信息 ，特别是收费车型等信 息 1 套高速公路 AI 云服务 车辆颜色 车顶天窗 车牌号码 数据标准规范 数据字段标准、元数据编码标 准、信息资源分类标准、数据 接入标准等 汇聚融合 任务调度 通过数据库（ MySQL 、 Kafka 等） 定期获取第三方数 据 汇 聚 外 部 接 入 数 据 汇 聚 其 它 业 务 系 统 数 据 汇 聚 路 段 级 业 务 系 统 数 据 接入应用管理 一 管理接入的应用系统， 主要内 容包括应用名称、应用代码、 应用标识、授权密钥、创建时 间、操作动作等 大数据中心 --- 汇聚融合系 统 1 个高速公路大数据中心 数据治理 数据清洗、加工、去重、评估、 融合关联等 任务订阅 通过第三方 API 接口获取第 三 方系统数据 数据实体管理 对所接入的数据按照实体类型进行管理 • • • 数据实体管理 对所接入的数据按照实体类型进行管理 大数据中心 --- 汇聚融合系 统 1 个高速公路大数据中心 大数据中心 --- 交换共享系统 为跨部门、地域、层级间的数据共享以及业务协同而提供的数据交换服务。 • 数据转换 • 将来源于不同系统的数据进 行 统一处理和转换 • 数据推送 通过 API 接口、 服务订阅等 ，将 数 据推送到相应的目标平台或系统 • 数据抽取 • 从各个数据源中采集数据供 后 续数据处理流程使用 • 数据校验 • 校验数据的完整性和业务规 则 性等问题 1 个高速公路大数据中心 为跨部门、地域、层级间的数据共享以及业务协同而提供的数据交换服务。 • 数据抽取 • 从各个数据源中采集数据供 后 续数据处理流程使用 • 数据校验 • 校验数据的完整性和业务规 则 性等问题 • 数据推送 通过 API 接口、 服务订阅等 ，将 数 据推送到相应的目标平台或系统 • 数据转换 • 将来源于不同系统的数据进 行 统一处理和转换 大数据中心 --- 交换共享系统 1 个高速公路大数据中心 数据智能搜索 分布式存储 资源目录管理 1 个高速公路大数据中心 大数据中心 -- 数据管理系统 分布式架构 提升海量数据的存取效率 ， 增强系统的扩展性、可 靠 性等 资源监控 监控各类数据资源的接入 情况、使用情况、共享情 况等 智能搜索 采用关键字检索、模糊检 索等检索方式 ，实现对 数 据资源的快速查找 目录管理 结合高速公路各业务类型， 进数据的分类归集与编录 轨迹数据 外部共享数据 车辆特征数据 OBU/CPC 数据 车型检测数据 其它 数据资源监控 车辆 轨迹数据 OBU/CPC 数据 分布式架构 智能搜索 采用关键字检索、模糊检 索等检索方式 ，实现对 数 据资源的快速查找 目录管理 结合高速公路各业务类型， 进数据的分类归集与编录 分布式存储 车型检测数据 资源监控 监控各类数据资源的接入 情况、使用情况、共享情 况等 资源目录管理 数据智能搜索 数据资源监控 外部共享数据 其它 高速公路大数据中心 整合海量数据 ，助力高速公路智慧化升级 1 个高速公路大数据中心 大数据中心 -- 数据管理系 统 移除黑名单 放行 自动发起 黑名单布控 出入口车道 自动拦截 形成打逃费闭环体系 与 CPC/OBU 数据动态碰撞 逃 费 行 为 智 能 分 析 对行车轨迹的精准分析 逃费行为 主管部门审核 自动录入 逃费黑名单 对车辆身份和特征的准确识别 应用 1 — 逃费稽查应用 自动录入 逃费专题库 出示逃费证明 缴纳逃费 逃费稽查系统 各种打逃费实战模型分析 车俩缴费数据核算 逃费研判与告警 通行费用核算 结合车辆的通行轨迹和路 网收费标准 ，精准核算车 辆通行费用 基于车辆历史逃费与补缴 信息 ，对车辆进行信用评 价 ，为后续惩治提供依据 支持对逃费车辆发起全路 网的追缴布控， 同时提供 完整证据链和金额信息， 挽回损失 逃费追缴 实时对车辆逃费行为进行 分析和研判 ，并对逃费行 为产生及时告警 应用 1 — 逃费稽查应用 信用评价 逃费稽查系统 四大核心模块 车辆逃费分析模型 北京数字智通科技有限公司 检出率：如果有 100 个真是逃费 ，系统检出了这 100 个中的多少个。 正确率：系统检出了 50 个逃费 ，这 50 个逃费中有多少个是真逃费。 逃费车辆 A 门架车型不匹配积 分 B 门架车型不匹配积 分 C 门架车型不匹配积 分 D 门架车型不匹配积 分 正常车辆 车型不匹配（积分） 金额不匹配（积分） 时间异常（积分） 有前科（积分） …… 积分超过阈值 产生逃费告警 北京数字智通科技有限公司 积分预警在逃费稽查系统中的应用 B 门架车型不匹配积分 积分研判与逃费告警 D 门架正常 A 门架正常 C 门架正常 车辆信息查询 支持图搜、全文检索等方式查询 车辆的各类通行信息 重点车辆管控 支持对“两客一危”、无牌车等重 点 车辆路段内通行过程进行管控 省中心 路段中心 省级车辆管控 对跨路段的车辆 进行管控 路段车辆管控 对路段内的车辆 进行管控 收费站车辆管控 对上下高速的车 辆进行管控 北京数字智通科技有限公司 应用 2- 车辆过程管控应用 布控告警、 积分预警 支持对车辆进行路段内的布控和 追踪 ，并告警响应 车辆过程管控系统 事故回查 支持对道路上事故相关的车 辆进行主动分析和筛查 轨迹分析 支持对车辆在路段内的通行 轨迹进行分析和展 示 收费站 三级联动管控 实时监控道路车辆流量 流量监控 北京数字智通科技有限公司 应用 2- 车辆过程管控应用 实时计算每一辆车的轨迹 合理设置拦截点 预测每一辆车的位置 反推车辆速度 北京数字智通科技有限公司 应用 2- 车辆过程管控应用 实时掌控每一辆车的踪迹 “ 两客一危”积 分 违规变道积分 对隧道路段的车道信息进 行分析 ，将前后车道不 一 AI 算法对车辆车型进行识别 ， 将 两客一危车辆进行积分 车辆行为分析 致的车辆进行积分 异常情况积分 告警推送 北京数字智通科技有限公司 积分预警在车辆过程管控中的应用 应用 2- 车辆过程管控应用 滞留异常积分 对路段上 ，长时间未出现的车辆进 行 积分 超速行驶积分 结合抓拍点位的距离、前后 抓拍时间 ，计算车速 ，对 超 假套牌 车积分 利用 AI 算法对车辆通行方向进 行 分析 ，对逆行车辆进行积分 对同车不同牌、通牌不同车、大 车小牌等情况进行积分 积分管控 将车辆特征在数据中心进行比对， 速车辆进行积分 逆行积分 鄂 ARR635 车辆违规变道 利用车辆抓拍相机等设备对隧道内的车辆通行情况主动监控 ，实 时 感知隧道内交通状况 02 车 道 01 车道 北京数字智通科技有限公司 隧道、 桥梁、 长下坡、 连续弯 道 应用 3- 危险路段安全管控 自动将告警 / 事发点位的监控投屏 ，并自动推送周边过车情况 ， 结 合诱导屏 ，及时处置。 对车辆抓拍信息进行识别和分析 ，挖掘车辆的违规行驶行为和其 它 安全隐患（违规变道、滞留、逆行、超速、超限、拥堵等） 应急处置 实时感知 智慧分析 性能分析与评价 对设备的抓怕率、识别率等进行分 析计算 ，评估设备的各项性能指标 基础信息管理 实现对设备的安装点位、 IP 地址、 建设日期、品牌型号等信息的有效 管理 运行状况监测 实时监测设备的在线情况、数据上 传情况、故障情况、生命周期等 北京数字智通科技有限公司 实时视频监控 支持精准查看某个或多个设备的实 时监控视频和抓拍图像 应用 4- 机电设备状态评估 全省路网的车牌识别设备进行信息汇聚和统一管理 设备管控系统 打逃费算法 视频分析算法 车辆大数据 车辆特征识别终端 中国第一批智能交通高新企业 ，在车牌识别领域耕耘 20 年 ，在人工智能、 大数据、 云计算等前沿领域积累深厚 ，拥有多项自主知识产权及专利权 ， 目 前 ， 主营产品已经涵盖交通和安防两大板块 ， 业务市场遍及全国。 服务领域 ：涉及交通、 政府、 公安、 金融、 军队等领域。 市场占有 ：智能交通方面 ， 业务遍布北京、 安徽、 福建、 新疆、 浙江等十 多 个省市 ，其中 ，环京 / 出入京高速占有率 100% ；智能安防方面 ，成功案例 遍 布全国 31 个省。 公司简介—数字智通 1999 汉王科技交通事业部 - 成立 2010 北京汉王智通科技有限公司 - 成立 -4000 万注册资 金 2013 北京数字政通科技股份有限公司 - 控股子公司 2016 公司正式更名 ：北京数字智通科技有限公司 北京数字智通科技有限公司 多路径识别卡口 公司简介 收费车道卡口 费用拆分算法 2001 年成立 2010 年在深圳上市 股票代码： 300075 母公司—数字政通 雄厚的资金支持 ：注册资金 4.2 亿元 ， 净资产超过 22 亿元。 良好的经营状况 ：公司业绩保持每年近 30% 的高速增长 ， 年营业额达十多亿元。 强大的技术团队 ：拥有员工超过 1000 人 ， 专业技术人员占比超过 80% ，在武汉设立研发中心。 丰富的集成经验 ：公司建设的优质系统集成项目遍布全国 30 个省 ， 300 多个城市。 北京数字智通科技有限公司 . 中国智慧城市十大集成商之一 . 在智慧城市、 数字城市领域市场占有率超过 60% . 研发实力与系统集成能力居于国内领先地位 公司简介 TC 系列相机 车型识别终端 车辆大数据平台 设备运维系统 北京数字智通科技有限公司 车辆管控系统 高速系列产品展示 ETC 门架设备管控系统 逃费稽查系统 视频事件分析系统 隧道管控系统