闪马智能彭垚：“视频异常行为分析与智慧交通”

时至今日,VisionMind系统已经可以很好地解决这个问题,成熟的AI算法能够通过视频捕捉“事件”提供给协同“大脑”完成控制,协同,预警等操作。它能更精确、及时地发现和反馈到底多少辆车左转、直行、停靠。整个车路协同系统由此真正形成了闭环,这个系统不仅反馈到智慧信号灯,可变车道等等交通基础设施的控制,也能反馈到车辆、行驶地图、辅助驾驶、无人驾驶、行人过街提示等等。

VisionMind可以及时发现、治理拥堵、疏通交通、感知车辆,让人,车,路更好的协同运行。

VisionMind与交通管理的赋能

道路上的标示、路牌、信号灯构成了管理交通的基本设施;交通的法制确定了交通运行的基本规则。这两样构成了交通管理的最基本的要素。

在管理实践中,由于道路路况、车辆行为、行人行为的复杂,利用完全的自律来解决交通管理是不切实际的想法,于是交通主管部门不得不使用处罚来调节,让交通系统有一个反馈的路径。然而,因为交通范围巨大,人力执法的难度就相当高,电子警察逐渐站上了舞台中央,渐渐也变成了一个行业。

但是我个人认为,随着历史的发展,电子警察这种单一处罚目的的产品会慢慢淡化,更合适的工具应该以整体异常行为治理为目标的管理系统。

VisionMind就是这样的一个系统,利用城市中的摄像头,进行分析,抓去交通违法的机动车、非机动车、行人的行为,对实际的违规行为的区域进行深入分析。因此,它关注的不光是个体,也包括周围环境的识别分析,从而得出更合理的结论。同时,我们的视频异常行为分析能对道路的施工的合理性、道路的资产的破损进行异常分析,及时发现调整,变“事后处罚”为事中调整“和”事先预警”交通管理的难度大大降低,效率大大提升。

简单、易用和快速部署是VisionMind的追求之一,我们的目标是半天就能让全城的相机拥有异常行为分析的能力。并且,利用ATOM深度学习平台,自主学习,深入发现更新的值得关注的异常行为,就和我们的淋巴系统一样,自我学习,产生新的抵抗能力。在未来的城市交通环境中,即使有新的交通工具、无人驾驶、甚至私人飞行设备出现,VisionMind也会成为更好的交通实时发现手段。它就像一双智慧化的眼睛,能随时随处看到“异常”点,快速响应交通管理同时,提升交通管理的规划和政策数据化发展,让管理更智慧化。

VisionMind在道路的城市治理意义

对交通来讲,车路协同,交通效率是核心。但是,由于道路上行驶的来往车辆和各种设备,会给城市环境的可持续发展带来问题,比如渣土车未覆盖、滴漏导致的城市扬尘,比如垃圾分类车不及时正确的倾倒垃圾等等。

VisionMind的最大优势就是能从细微的“异常”中发现治理之道,见微知著。

道路上的每一种设施和车辆的行为,都可能会导致城市环境、建设、管理中的一些问题,从而影响城市的安全、干净、有序的发展。我们通过视频感知去发现每一种异常行为,聚沙成塔后就具有巨大的想象空间。在城市治理中会有越来越多的异常行为被VisionMind所发现,他们可能会赋能到更多的城市运营和大数据环节中,把智慧城市和智慧交通结合起来,形成一个很好的联动治理。

VisionMind交通生态合作的意义

VisionMind对于智慧交通系统来说,类似淋巴系统对于整个人体一样,仅仅是一个很小的子系统而已。整体的智慧交通系统十分庞大,囊括的板块、解决的问题也极其复杂。而VisionMind小巧、聪明,应该是一个异常行为的发现者,协助智慧交通的大系统做“聪明”的发现。

为此,闪马和很多交通行业的系统开发伙伴进行合作,有集成指挥系统、有做车路协同、智慧信号灯系统的等等,他们往往是各地行业大系统平台的集成方。只有和更多系统达成互联互通,整体的智慧交通系统才能构建的更加完整,VisionMind交通视界心系统也才能发挥更大的价值。

闪马作为专业从事视频异常行为分析领域的公司,愿意向智慧交通领域的专家,先行者企业学习,共同合作。针对不同交通的场景进行深入的研发,不断提升VisionMind交通视界心的异常行为分析能力和业务结合能力,为智慧交通作出自己的贡献。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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