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智慧交通视频事件检测系统

   日期:2020-07-20     来源:北京卓视智通科技有限公司    作者:卓视智通    浏览:26    评论:0    
核心提示:通数字孪生(Traffic Digital Twin),是充分利用交通工程模型、交通传感器、历史和实时数据,集交通工程学、人工智能、大数据等多学科、多尺度、多维度、多概率的数字交通还原和仿真过程;旨在虚拟数字空间中对现实交通概况(人、车、路等多元素)完成映射,从而接近真实的反映交通实体在全生命周期的运行过程,是一种超越现实的概念。
 

交通数字孪生(Traffic Digital Twin),是充分利用交通工程模型、交通传感器、历史和实时数据,集交通工程学、人工智能、大数据等多学科、多尺度、多维度、多概率的数字交通还原和仿真过程;旨在虚拟数字空间中对现实交通概况(人、车、路等多元素)完成映射,从而接近真实的反映交通实体在全生命周期的运行过程,是一种超越现实的概念。

AI+数字孪生公路是以全息视觉交通感知传感器技术和数据为基础,融合GPS、微波、雷达、地感、CO/VI、气象等多传感器数据构建的全息交通数字孪生系统。其优势在于系统不仅能够采集交通参数、异常事件、道路运行态势、道路环境等宏观信息,还能够基于视觉感知、深度学习等技术,实时感知车辆(车牌、品牌、车款、颜色、类型等)、行人(老人、中青年、儿童等)、非机动车(电动两轮、三轮、自行车等)位置(GPS绝对位置)、速度、方向、异常轨迹(穿越、停止、逆行等)甚至身份信息,并结合道路基础设施、设备状态感知(信号灯状态、停车位状态、车道状态等),可以为道路管理方、政府部门、常规车辆(增加智能导航)、网联汽车、无人驾驶汽车等提供实时、准确、全面的车路感知、车车感知、路路感知、智能调控、异常预警等综合交通信息,是未来真正实现智慧道路、智慧交通的基础性工程。

AI+数字孪生公路,融合了深度学习高清视频分析技术和数字孪生应用大数据平台技术。系统基于深度学习目标识别和全时空坐标映射技术,自动识别监控图像中的车辆目标,并通过像素级、二维空间、大地坐标三层坐标映射模型算法,实现对车辆、行人、物体的真实大小、地理坐标的实时感知、分析和轨迹采集和记录。

 

系统还可以通过结合图像抓拍与智能识别技术,对车辆牌照、品牌、车款、颜色、类型等自动识别并建立跟踪轨迹;通过该技术,系统不仅能够实现对道路目标及设施的实时状态感知、还能够对其真实坐标位置、行驶方向、正方向夹角、速度等进行感知,同时还可以识别和分析道路的能见度、天气、环境等信息。系统采用实时全面的交通感知技术将交通目标、设施的时空轨迹真实、准确、完整的记录下来,不仅能够为实时交通的智慧化协同运行提供数据基础,海量、详尽、准确的历史数据,也为智慧交通系统的交通仿真、沙盘推演、事故事件分析与取证等应用提供了重要的基础支撑。

1.1    建设目标

(一)充分结合本路段实际情况,结合数字孪生技术应用于交通视频监控,应能够在数字世界里构建三维道路并将道路上实时运行的车辆、行人等通过AI视频检测得到,然后通过建模的方式在三维数字世界里进行重建,在数字世界里实现道路1:1的实时还原,为道路“可测,可服务”提供数据基础。

(二)对道路交通目标及重要设施的地理位置信息实时采集。可通过路侧摄像头,基于深度目标检测与识别等领先技术,实现人、车、路的精准检测和识别;并采用计算摄影测量等方式,对目标的位置、速度、运动方向进行精准识别,准确获得道路上每一个参与主体,精确到米级经纬度信息,为道路上每个行驶目标或静止设施等赋予一个真实的GPS信息。

(三)建设基于视频图像分析的道路环境及复杂气象预警系统,系统除对人车路进行监测之外,还应能够基于路侧摄像头,采用光谱学习分析,深度学习分类等方法,提供道路积雪、积水、起雾、塌方滑坡等异常事件和能见度值等道路环境和气象的识别。

(四)通过深度学习、大数据比对等技术,基于系统精准的车脸识别能力,通过路侧抓拍图片等实现车辆的车型、车款、车牌、车辆特征的精细化识别、以图搜图、跨镜头匹配跟踪等,从而可以实现道路盲区检测等功能,同时也为高速公路收费稽核提供综合数据基础。

 
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