“AI交警”上岗首日抓拍闯红灯125宗,看AI如何“终结”公共交通乱象

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“AI交警”上岗首日抓拍闯红灯125宗,看AI如何“终结”公共交通乱象

一直以来,交警非现场执法的查处对象只能是车,而不能精准打击违法行为人,以致各种躲避行政、刑事处罚的违法行为得不到有效处理,隐患也得不到消除。而从今年5月开始,深圳交警开始在全国率先启用“AI刷脸”执法,对“特殊行业人员”闯红灯行为进行治理。

据了解, AI交警上岗首日,共抓拍特殊行业人员闯红灯58宗、非机动车进入机动车道行驶67宗 。所谓“特殊行业人员”,指的是本次深圳交警应用的AI人脸抓拍系统所能识别的对象。目前为止,该系统只针对此前已经入库的特殊行业人群,比如快递、外卖,燃气等从业者,暂时还做不到全民准确、实时监督及抓拍,但这仍算迈出了象征性的一步。

特殊行业人群违法闯红灯被设备抓拍后,深圳交警经人脸识别系统自动比对,违法行为人身份信息即被推送至执法平台进行人工审核确认,确认完成后,系统将自动提取违法行为人在交警备案登记的手机号码,并发送违法处罚告知信息。收到违法信息后,当事人若对自身交通违法无异议,可通过深圳交警微信服务号、APP客户端、微信及支付宝“城市服务”等渠道自行缴款。如有异议,可到深圳市公安局交通警察支队机动训练大队违法处理窗口作进一步调查处理。

下一步,在试点工作取得良好成效的情况下, 深圳交警“刷脸”执法将逐步扩展到泥头车、无牌假牌车管理、交通违法处理窗口监管、交通事故“顶包”等各个执法方面 。深圳交警通过刷脸执法实现人车对应,在深圳构建一张“看不见却无处不在”的执法网络,实现对深圳重点人、重点车的精准交通管理。

AI是如何“终结”公共交通乱象的?

本次深圳上线的AI警察主要针对外卖、快递等“特殊行业人员”的闯红灯行为,而早在去年4月,深圳就在新洲莲花路口试点投用了一套人脸识别闯红灯抓拍设备,该设备用摄像头自动拍摄行人闯红灯行为,并在安全岛上的大屏幕即时播放。

据了解,该系统由云天励飞打造,通过检测行人闯红灯行为,对人脸进行提取、识别,通过实时搜索比对,查找同个人是否多次闯红灯,并课通过数据对接,落实违法人员身份,对违法人员进行大屏显示相应信息。

这套系统虽然引起了保护行人隐私的争议,但不可否认的是,它在制止行人闯红灯、保障交通安全方面卓有成效。数据显示, 该系统启用半年期间,共抓拍行人闯红灯违法行为约13930宗;而该路口行人闯红灯违法行为从每小时约150宗,下降到每小时8宗,交通秩序得到有效改善

AI技术除了能有效解决公共交通中“人”的问题外,对“车”的问题也有一套办法。

乱停车一直以来都扰乱着路面交通,虽然大部分车主乱停车后都会收到交警部门开出的罚单,但问题在于,事后处罚并不能立马让路面交通恢复通常,而且不少驾驶者属于“无意识交通违章”,即他们在停车时根本不知道该位置不能停车。

针对这样的情况,武汉火车站上线了一套由宇视打造的 “自主式交通违法提醒系统” 。据了解,该系统直接由一颗装有AI芯片的前端摄像机与LED显示屏相连,摄像机在抓拍到违章行车、停车行为后,能够直接在前端处理,并在秒级时间内将结果反馈到LED屏幕上,提前干预、中止违章行为。该系统自应用于武汉火车站以来效果明显,交通违章抓拍从之前的每月一百次左右下降到每月二十次左右;与此同时,高峰时期的车辆通行量从每小时的1800辆提升至2200辆。

让公共交通“更上一层楼”,AI还能做些什么

外卖、快递人员乱穿行、行人闯红灯和车辆乱停放,只是公共交通问题中的冰山一角,公共交通存在的痛点还有交通拥挤、交通安全、交通违法等等,并且随着时代的发展,新的交通文艺也不断涌现,比如共享单车的出现在给群众出行带来便利的同时,乱停放、使用不规范等问题也带来不少负面影响。

但这些长久以来困扰着各个城市的交通问题,现正在逐渐被AI解决。

目前的中国很多城市交通拥堵很严重,很多十字路口的红绿灯配时其实并不是最优的, AI基于深度学习的车辆精确感知检测,可以精准的感知交通路口各个方向的车辆数量、流量和密度,从而可以给交通路口的最优配时提供准确依据。 如果各个路口都用上这种车辆检测技术,那对交通拥堵将是极大的缓解。

AI还能对交通事故及事件进行检测,基于连续视频可以分析车辆的行为,检测如车辆停车、逆行等行为,发现交通事故和交通拥堵进行报警, 这个技术之前在高速公路上应用非常广泛,但由于存在较多的误报,实际效果离真正的需求还有一段差距。未来借助深度学习技术,能实现真正准确的交通事件检测系统,真正的帮交通运营部门提供准确及时的报警信息。

当然,未来在AI及相关法律发展得足够成熟时,汽车辅助驾驶甚至无人驾驶均能够实现,届时车辆信息还能与城市交通数据实时相连,人类将迎来前所未有的出行体验,交通体系也将被重塑,但这一天的到来依然很远,因此安防企业还是应该更关注眼前的问题。

新时代下,安防企业如何增强竞争优势

上文提到的交通问题都是亟待解决的“眼前”问题,但上文提到的只是局部公共交通,或公共交通中部分问题的解决方法,但要发展智慧城市,必须要有针对整体交通问题的解决方案,而城市交通大脑就是这样的整体解决方案。

但城市级别的整体解决方案不是轻易能实现的。首先,安防企业要对各个安防AI产品有深入的了解,根据不同场景选择合适的产品;还要能根据不同的环境,优化算法;建成系统后,还要能在后续运营服务上给予持续支持……可以说,仅靠一家企业的力量是难以完成这一些列繁重工作的。

由提供单品向提供整体解决方案发展已经成为行业趋势,因此安防企业要加强与同行企业的合作 ,构建自己的生态圈,比如华为之所以能够入局安防,并且表现出不俗的成绩,很大一个原因是华为通过与各类AI企业、安防企业合作,构建了属于自己的生态圈。

传统安防企业虽然没有华为的影响力和号召力,能够构建属于自己的完整的生态圈,但通过多年在安防行业的积累,仍然能够通过多种方式找到长期的合作伙伴。 一是战略联盟,相近类型的企业组成一个战略联盟的合作关系以增强竞争力;二是上下游联盟;三是合作伙伴联盟,比如产品制造商与经销商、代理商、工程商之间的联盟关系

有实力的大企业甚至可以考虑通过并购的方式,获得市场、技术、资本等方面的资源注入,毕竟在“大安防”成为趋势的时代下,单枪匹马难成气候,只有通过建立合作伙伴关系,互相利用资源网络的优势,才能形成新的优势,不断开发新的市场。


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