6月23日，由公安部交通管理科學研究所指導、中國智慧交通管理產業(yè)聯盟主辦、華為技術有限公司承辦、深圳市公安局交通警察局支持的“人工智能下的交通管理技術創(chuàng)新”專場線上技術沙龍在賽文直播平臺成功召開。

活動以“人工智能下的交通管理技術創(chuàng)新”為主題，來自公安部交科所、深圳交警局、上海城建院、華為等單位代表分別發(fā)表了主題演講并進行了互動交流。

值得一提的是，華為在線上首次對外正式發(fā)布了“交通智能體”解決方案。

“交通智能體”是華為智慧交警業(yè)務的大旗，以智慧城市為建設目標，面向新基建，為交警客戶打造的端到端完整解決方案。

華為技術有限公司中國區(qū)政企首席科學家胡善勇介紹，交通智能體旨在提供交管的“最亮雙眼”、“最強大腦”和“最快雙手”的系統化的方案。

所謂“最亮雙眼”，是感知端提供智能化升級，實現路網全息感知(全智能、全要素、全天候)，路口數據全量精準刻畫;“最強大腦”則通過全量數據匯聚，對于既有視圖資源挖掘，車駕管大數據研判，支持安全隱患警情快速發(fā)現，交通態(tài)勢精準研判，信控診斷及優(yōu)化，實現交通治堵實時處置，隱患風險精準打擊;“最快雙手”快速聯動勤務處置，實現交管業(yè)務快速閉環(huán)，特別是事故快處快撤等在交管業(yè)務上的深入應用。

胡善勇圍繞交通智能體三大特征“全感之”、“深識之”、“敏行之”(也就是感知、認知和行動)進行了詳細介紹。

交通感知是交通管理和服務的基礎。華為布局了SDC、全息路口等產品與方案。通過智能升級前端，數字化還原路口狀態(tài)，賦予前端“CT+小腦”功能;全息路口精準刻畫到車，到車道，秒級發(fā)現事故并固化證據。

交通認知是交通管理和服務的核心。交管大腦賦能執(zhí)法管控、車輛綜合研判、路況分析、態(tài)勢分析、精準服務、交通組織優(yōu)化和信控優(yōu)化策略等7大業(yè)務。

執(zhí)法管控，華為打造了端到端解決方案，構筑立體化管控網;車輛綜合研判，多維度數據挖掘隱患，實現秒級預警，查減問題車和隱患點;交通路況分析，實現由“片面籠統滯后統計”到“全面精細實時復刻”，從原來的互聯網道路級斷面流量、單一指標到基于全息路口與智能前端的車道級、多指標的全樣數據采集;交通態(tài)勢研判，由“表象趨勢分析”到“態(tài)勢動因研判”，通過大數據的碰撞挖掘，對比分析如通過分析車輛的出行路線和時間段來研判異常，知其然更知其所以然;精準服務，全量精準數據，支持精準對象服務，使宏觀交通管理政策高效決策;路口信控優(yōu)化，實現自適應控制，從“車看燈”到“燈看車”，兼顧行人通行;以天津生態(tài)城為例，在大數據、物聯網、邊緣計算等技術的協同下，通過感知交通流量和排隊長度，能依據即時交通狀況對信號燈進行調整和調度，做到“燈看車，按車數放行”;干線信控優(yōu)化，干線協調從“策略固定”到“適配交通流控制策略動態(tài)調整”調控;交通組織優(yōu)化：由“人工經驗為主”到“實時精準流量+專家模型”助力精準施策;華為智能交通體基于大數據情報串聯起應用實戰(zhàn)，實現交通業(yè)務管理閉環(huán)。賦能“數據研判+秩序管控+信號控制+交通優(yōu)化+信息服務+N”的現代警務機制。

從實際應用層面，公安部交通管理科學研究所副研究員張森和深圳市公安局交通警察局科技處計算機科科長劉義也分別詳細介紹了應用案例。

張森首先介紹了人工智能下的公安交通集成指揮平臺。針對公安交通集成指揮平臺聯網匯聚的卡口過車圖片、非現場違法圖片等數據，融合應用計算機視覺、深度學習等人工智能技術，分享了基于圖片特征智能識別的研究應用成果，探討了交警專題應用的人工智能服務平臺建設架構，提出了以卡口人臉車臉圖片識別為核心的人車信息動態(tài)關聯的大范圍智能緝查解決方案。分享了下步人工智能拓展應用方向，提出城市、高速等不同應用場景下的基于交通視頻識別的事件檢測、違法取證技術思路。

第一個應用是以圖搜車系統，應用深度學習技術，實現車輛外觀特征、駕駛員部分駕駛行為的智能識別與車輛智能建模;建立不依賴于號牌號碼的多維車輛特征庫;實現違法車輛的主動發(fā)現和自動預警;實現涉牌違法車輛真實信息的主動查證。主要功能包括：車輛識別與特征提取、駕駛行為分析、涉牌違法車輛分析、以圖搜車等4大模塊。

第二個應用是卡口圖片人臉智能識別預警功能。系統檢測定位卡口過車圖片中目標車輛主、副駕駛人人臉圖像，自動提取人臉特征信息，傳輸交換至后臺與本地或本省常住人口信息庫、全國機動車駕駛人信息庫進行實時比對分析，主動發(fā)現具有失駕、無證駕駛、準駕不符等交通違法行為的嫌疑駕駛人，通過集成指揮平臺實時預警攔截、確認后布控車輛、通知違法人員主動處理等方式進行查處。同時，系統支持與吸毒、在逃、臨控等大公安重點關注人員進行實時比對，實現對車內重點人員的管控。

2018年，深圳市提出“智慧交通+警務變革”的治理理念，堅持分層解耦的理念，結合云計算、大數據、AI、5G等前沿技術打造了一套涉車數據采集、接入、匯聚、治理、應用的體系，全面支撐情報研判、稽查布控和非現場執(zhí)法。

深圳市公安局交通警察局科技處計算機科科長劉義介紹了三大應用場景。

一是打擊失駕、假套牌違法，從“管車”到“管人”。

將經過人臉識別卡口的車輛中人臉提取出來，然后進行結構化處理，再與失駕人員庫進行對比，實現從管車到管人。

對于車輛假套牌，可以通過對車輛圖片細節(jié)進行分析發(fā)現。

二是AI車臉識別有效解決大貨車沖禁令高誤檢率問題。

三是全方位、移動式、高效率稽查布控。

比如智能頭盔和鐵騎深眼等形式，它實現的首先是感知，通過在頭盔前面安裝攝像頭，感知前面的車輛，并且對車輛號牌通過前端算法識別出來，然后對號牌和布控庫進行比對和碰撞，如果是要布控的車輛，可以現場進行攔截和查處。如果不是，可以將數據進行存儲，為后期事故研判、情報分析提供基礎數據。

從規(guī)劃設計層面，上海市城市建設設計研究總院(集團)有限公司智能交通所所長高翔根據實戰(zhàn)經驗總結，物聯網、大數據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈并不是智慧交通，只是提高交通管理效率的工具，工具本身并不包含應用智慧。應用智慧產生于應用過程的摸索之中，效益并不來自工具，而是來自使用者精明的選擇，來自設計與組織環(huán)境的配套優(yōu)化。

算法、算力的發(fā)揮，需要以業(yè)務效益為核心，尋找算力與需求的匹配，避免算力的堆砌。

以信號優(yōu)化服務為例，高翔認為，AI信控體現在更高維度，更應關注的是場景、流程，而不是僅算法，是將專家知識、經驗代碼化，最終目標實現全流程的自動化，解放人力，提高控制效率與水平。AI信控需要大量知識庫的積累、訓練，現有的“AI信控平臺”僅能提供輔助功能、或部分場景、部分流程自動化，尚處于初級階段。