智能交通是當前世界交通運輸發(fā)展的熱點和前沿領域。隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術的發(fā)展，智能交通安防領域也迎來了新的變革和發(fā)展。安徽超清科技股份有限公司作為提供智能交通解決方案的安防企業(yè)之一，自成立以來一直深耕智能交通細分領域，將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術與前端視頻監(jiān)控等設備相結合，給政府交通管理提供了更加便捷有效的產(chǎn)品及服務。

　　一、CQS系列智能交通信號控制機

　　超清科技自主研發(fā)設計和生產(chǎn)制造的智能交通信號控制機是“物聯(lián)網(wǎng)”智能城市交通系統(tǒng)的重要組成之一，主要用于城市道路交通信號燈、信息展示屏、停車位誘導屏、車輛檢測與測速器的控制與管理，可與控制中心平臺相連接，實行區(qū)域管控及交通優(yōu)化。達到了省內(nèi)領先和國內(nèi)先進的高科技水平。

　　信號機采用了NTCIP通信協(xié)議，提供符合標準的協(xié)議接口，既可單點獨立運行，也可與網(wǎng)絡完美集成，組成區(qū)域交通控制網(wǎng)絡;可與視頻檢測器和雷達車輛檢測器無縫集成，實現(xiàn)自適應控制，提高系統(tǒng)控制水平，減少系統(tǒng)維護工作;信號機控制特征參數(shù)可以通過中心客戶端、現(xiàn)場用的信號機維護工具進行配置，方便用戶的應用;信號機算法豐富，可提供單點優(yōu)化控制算法、單點感應控制算法和單點方案選擇控制算法等。

　　該產(chǎn)品外觀新穎，技術先進，廣泛適用于適用于智能交通，平安城市工程，智慧城市建設工程等交通信息化建設工程。截止目前，該產(chǎn)品共計獲得發(fā)明專利1項：ZL201410145519.9一種多天線分集合并方法及裝置;外觀設計專利1項：ZL201930575549.7城市交通智能控制信號機。

　　超清科技自主研發(fā)生產(chǎn)的CQS系列產(chǎn)品自投向市場以來，獲得了客戶的高度評價，約占安徽省內(nèi)市場的21%，其產(chǎn)品采用的相關技術達國內(nèi)先進水平。

　　表1 CQS-VINS-5900車輛稽查布控系統(tǒng)擁有業(yè)內(nèi)領先的關鍵技術指標

　　二、CQS-VINS-5900車輛稽查布控系統(tǒng)

　　超清車輛稽查布控系統(tǒng)是據(jù)公共安全車輛管理信息化需求，構建的綜合性大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)平臺。平臺以云計算、大數(shù)據(jù)分析、視頻結構化、深度學習等技術為支撐，以車輛數(shù)據(jù)為核心，實現(xiàn)多源海量車輛資源信息的聯(lián)網(wǎng)接入、分析處理、云端存儲、智能研判，及可視化展示等功能。有效的解決了海量車輛數(shù)據(jù)的接入難、屬性少、查詢檢索難和應用深度不高等問題。

　　產(chǎn)品自主研發(fā)利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)對圖片或視頻中車輛特征，人臉特征的精準識別。采用GPU并行計算，充分挖掘GPU的并行計算能力，利用先進的CUDA并行計算架構，實現(xiàn)海量圖片、視頻數(shù)據(jù)的高效處理。并利用先進的大數(shù)據(jù)架構，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效檢索、比對、以及后繼的分析。

　　三、CQS AI非現(xiàn)場執(zhí)法圖片預審系統(tǒng)

　　AI非現(xiàn)場執(zhí)法圖片預審系統(tǒng)，運用于交警部門非現(xiàn)場執(zhí)法，實現(xiàn)違法數(shù)據(jù)及黑名單的自動錄入、管理與統(tǒng)計分析。交警執(zhí)法主要分兩大塊，一是現(xiàn)場執(zhí)法，二是非現(xiàn)場執(zhí)法?，F(xiàn)場執(zhí)法的缺點是執(zhí)勤民警直接面對當事人，涉及到處罰當事人的執(zhí)法容易激化矛盾，效率不高，且對部門警力及執(zhí)勤民警的個人素質(zhì)要求較高;非現(xiàn)場執(zhí)法因為它的高效，便捷，對交通秩序的規(guī)范有序管理，越來越受到各級交通安全管理部門的重視。非現(xiàn)場執(zhí)法自動化管理系統(tǒng)，就是在這樣的大背景下應運而生。

　　系統(tǒng)采用先進的人工智能算法提高了審核的準確率，尤其人眼長時間工作會產(chǎn)生疲勞，而交通違法智能審核則可7×24全天候研判，降低人力資源投入，更能提升交通管理的覆蓋面，讓交通部門有信心增加更多監(jiān)控卡口，輻射更多地區(qū)。

　　CQS AI非現(xiàn)場執(zhí)法圖片預審系統(tǒng)擁有業(yè)內(nèi)領先的關鍵技術指標：車牌識別精度達99%、車型識別精度≥98%、各違法行為識別≥95%。系統(tǒng)可以有效做到全天候研判、高覆蓋面，有效規(guī)避違法證據(jù)的遺漏。

　　四、CQS 視頻結構化分析及應用平臺

　　視頻結構化平臺利用CPU+GPU協(xié)同計算能力，有效實現(xiàn)了資源的動態(tài)分配，自動提取實時的歷史/文件視頻圖像中的價值信息，如人體、人臉和車輛的細節(jié)特征信息，對目標類型、顏色等形成結構化的描述，為事前、事中、事后的事件布控、綜合布控、研判分析提供數(shù)據(jù)基礎，保證信息查找檢索的高效性，提高公安視頻的應用效率。該技術緊緊抓住視頻內(nèi)容信息處理和網(wǎng)絡化共享應用的主線，經(jīng)過多年的技術攻關和系統(tǒng)建設，逐步實現(xiàn)了監(jiān)控視頻信息的情報化和監(jiān)控網(wǎng)絡的智慧化，強化警務視頻應用的普適性，即實現(xiàn)以機器自動處理為主的視頻信息處理和分析，并且通過技術手段轉化為公安工作可用的情報;實現(xiàn)監(jiān)控網(wǎng)絡之間、終端之間、警種之間的信息共享和主動互操作，實現(xiàn)主動監(jiān)控、自動聯(lián)網(wǎng)分析等網(wǎng)絡功能;全方位拓展視頻在警務工作中的應用模式，大幅度提高技術的易用性，實現(xiàn)以業(yè)務民警為中心的隨時隨地的靈活、簡單、多樣的視頻按需服務應用。

　　CQS 視頻結構化分析及應用平臺擁有業(yè)內(nèi)領先的關鍵技術指標：

　　1.支持并行處理高清視頻能力可同時并行結構化分析高清視頻任務數(shù)，至少支持8路視頻并發(fā)處理，批量提交高清視頻，可同時并行結構化分析的高清視頻任務數(shù)的高清視頻，視頻分牌率為1920×1080p的視頻。

　　2.單個高清視頻文件處理速度單個高清視頻文件從提交到分析完成所需要的時間(速度=視頻總時長/分析耗時)，分析速度快，可達12倍速，在視頻分辨率為(1920x1080)像素(關注人、車、人騎車目標數(shù)達到2000)，幀率為25fps的條件下：單個任務：時長1小時左右的分率為1920x1080原視頻、分類檢索行人、汽車、人騎車以及目標特征屬性識別，耗時不超過5分鐘。

　　3.支持多個高清視頻文件快速處理多個高清視頻文件從提交到分析完成所需要的時問(速度=Nx單個視頻總時長/分析耗時)。分析速度快，可達16倍速。在視頻分辨率為(1920x1080)像素(關注人、車、人騎車目標數(shù)達到2000)，幀率為25fps的條件下：多個任務(如32個視頻任務)：即視頻時長32小時左右的分辨率為1920x1080原視頻，分類檢索行人、汽車、人騎車以及目標特征屬性識別，耗時不超過2小時。

　　4.支持騎行人特征屬性識別支持騎行人多種特征屬性識別，支持騎、行、人9種屬性識別，支持騎行人性別、年齡段、上身顏色、是否戴頭盔、頭盔顏色、是否戴口罩、是否掛牌、騎行車車款、騎行車類型等屬性的識別。

　　5.支持車輛特征屬性識別支持車輛多種特征屬性識別，支持車輛14種屬性識別，支持車牌號碼、車輛品牌、車輛子品牌、車牌類型、車牌顏色，車身顏色、車型、是否系安全帶、是否有遮陽板、是否打手機、是否撞損車輛、是否危險品車、掛件、紙巾盒等屬性的識別。

　　6.支持以人形圖在單個視頻中搜行人輸入某一人員目標視頻截圖，此人員在一個或多個原視頻中出現(xiàn)，并衣著相同，在單個視頻中搜索人員，檢出結果按相似度排序，Top10命中率≥90%。

　　7.支持以人形圖在多個視頻中搜行人輸入某一人員目標視頻截圖，此人員在一個或多個原視頻中出現(xiàn)，并衣著相同，在多個視頻中搜索人員，檢出結果按相似度排序，Top100命中率≥80%。

　　8.支持視頻回溯點擊目標可以回溯其在原始視頻中的移動軌跡，系統(tǒng)自動把視頻中出現(xiàn)的單個目標分類檢索，點擊單個目標快照，可以看到動態(tài)標注的該目標出現(xiàn)消失的一小段片段。

　　9.支持案件管理包含案件基本信息、圖偵線索、目標軌跡，支持案件的增刪改查，將有價值的圖片或視頻添加為線索，系統(tǒng)根據(jù)線索的時空信息在離線Gis地圖上自動生成目標的移動軌跡，并可生成word形式的案件報告。

　　五、創(chuàng)新優(yōu)勢

　　1.從百萬級的目標庫中(對應數(shù)百到一千小時的高清視頻)查找某張截圖上的行人嫌疑目標，數(shù)秒即可完成;千萬級目標的庫中查找，幾分鐘即可完成。

　　2.存儲人的結構化檢索信息和目標數(shù)據(jù)不到視頻數(shù)據(jù)量的2%;對車輛不到1%。

　　3.輸出形式為圖片甚至文本，所占用的空間約為原始數(shù)據(jù)占用量的1%到2%。

　　4.通過邊緣計算的方式，在前端監(jiān)控上部署結構化智能盒子，實現(xiàn)在監(jiān)控前端就完成視頻數(shù)據(jù)的結構分析。

　　5.通過大數(shù)據(jù)架構來搭建后臺硬件存儲環(huán)境，通過引入分布式對象存儲、分布式列數(shù)據(jù)庫設計、分布式計算引擎設計等技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效存儲、高效檢索。

　　6.系統(tǒng)內(nèi)嵌應用管理程序，能夠提供數(shù)據(jù)檢索、以圖搜圖、目標類型分析等各類豐富功能，支持構建可滿足公安、交通、教育、旅游、金融等行業(yè)需求的多場景的應用。