當(dāng)前，各地公安交警部門(mén)以深化公安改革為契機(jī)繼續(xù)深入推進(jìn)交通違法大整治行動(dòng)。經(jīng)過(guò)公安干警的辛勤付出，各類交通違法行為，交通事故發(fā)生率均明顯下降。其中，機(jī)動(dòng)車駕駛員的駕駛習(xí)慣和守法意識(shí)得到全面提升，機(jī)動(dòng)車違法行為明顯減少；但行人和非機(jī)動(dòng)車的交通違法行為仍然屢禁不止，中國(guó)式過(guò)馬路、非機(jī)動(dòng)車逆行、闖紅燈等違法行為仍然隨處可見(jiàn)。
本文本著交通違法大整治向行人、非機(jī)動(dòng)車延伸的趨勢(shì)，著力于改變老百姓的交通陋習(xí)，減少城市交通違法行為和事故率，讓城市道路交通出行環(huán)境更安全、更有序、更暢通的目的，為行人、非機(jī)動(dòng)車交通違法行為提供了一些可行的智能化管控應(yīng)用。
各個(gè)城市所面臨的急迫的交通管理需求需要規(guī)范騎手和行人交通行為，特別是非機(jī)動(dòng)車駕駛行為意識(shí)，降低市內(nèi)交通事故率。
由于路面執(zhí)法交警人力有限，必然需要依賴前端相機(jī)人工智能化、深度學(xué)習(xí)的判斷識(shí)別和后端大數(shù)據(jù)挖掘比對(duì)，來(lái)進(jìn)行一體化的智能管控。
各地交警可按需進(jìn)一步完善執(zhí)法管理處罰條款，做到“管控罰”有法可依。
國(guó)家對(duì)于“行人、非機(jī)動(dòng)車違法闖紅燈行為”有明確的法律約束，在《道路交通安全法》中明確規(guī)定： 第六十二條：行人通過(guò)路口或者橫過(guò)道路，應(yīng)當(dāng)走人行橫道或者過(guò)街設(shè)施；通過(guò)有交通信號(hào)燈的人行橫道，應(yīng)當(dāng)按照交通信號(hào)燈指示通行；通過(guò)沒(méi)有交通信號(hào)燈、人行橫道的路口，或者在沒(méi)有過(guò)街設(shè)施的路段橫過(guò)道路，應(yīng)當(dāng)在確認(rèn)安全后通過(guò)。第八十九條：行人、乘車人、非機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)诉`反道路交通安全法律、法規(guī)關(guān)于道路通行規(guī)定的，處警告或者5元以上50元以下罰款；非機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)司芙^接受罰款處罰的，可以扣留其非機(jī)動(dòng)車。
需要加強(qiáng)物流外賣公司對(duì)騎手的規(guī)范性管理。
打造前端一體化智能采集識(shí)別系統(tǒng)
前端物聯(lián)網(wǎng)智能采集
行人闖紅燈前端系統(tǒng)
該系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)的智能視頻分析技術(shù)，可對(duì)紅燈狀態(tài)下穿越斑馬線的行人進(jìn)行記錄，支持人臉提取和識(shí)別，并通過(guò)聲音、影像等形式進(jìn)行提醒、曝光，從而對(duì)不文明的闖紅燈現(xiàn)象起到監(jiān)督、勸導(dǎo)作用。
檢測(cè)流程如下：
1. 當(dāng)信號(hào)燈紅燈時(shí)，行人越過(guò)等候區(qū)，系統(tǒng)抓拍第一張圖片，此時(shí)如果外接音箱，會(huì)有聲音提醒“當(dāng)前紅燈狀態(tài)，請(qǐng)退回等候區(qū)。
2. 行人無(wú)視聲音提醒，繼續(xù)行進(jìn)，走到攝像機(jī)視野中央時(shí)，抓拍第二張圖片。
3. 當(dāng)行人行走到攝像機(jī)視野下方時(shí)，抓拍第三張圖片。
4. 闖紅燈行人的特寫(xiě)圖片，能夠清晰看清該行人全貌。
非機(jī)動(dòng)車違法抓拍前端系統(tǒng) 利用現(xiàn)有成熟的智能卡口前端系統(tǒng)（前后抓拍模式）的升級(jí)，我們就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)非機(jī)動(dòng)車闖紅燈、逆行、不在規(guī)定車道行駛、甚至多人駕駛等違法行為做到目標(biāo)自動(dòng)跟蹤、違法智能識(shí)別抓拍，并可利用深度學(xué)習(xí)算法，快速提升抓拍率和有效率。 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、目標(biāo)顏色、行人和車輛的檢測(cè)像素要求、檢測(cè)率、誤檢率和識(shí)別準(zhǔn)確率均應(yīng)不低于“GA/T 1399.2－2017 《公安視頻圖像分析系統(tǒng)》”的要求。
進(jìn)一步識(shí)別和挖掘標(biāo)簽類數(shù)據(jù)
智能相機(jī)還可進(jìn)一步提取出非機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)说南嚓P(guān)特征標(biāo)簽，如人臉、是否戴眼鏡、戴帽子或頭盔、戴口罩、衣著、打電話單手駕駛、多人駕駛等；非機(jī)動(dòng)車的相關(guān)特征標(biāo)簽，如外賣車某公司、非機(jī)動(dòng)車品牌、遮陽(yáng)傘等；行人標(biāo)簽，如是否抱小孩、打傘、輪椅等。 建立后端大數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘是在大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中，自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)有用信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘可用來(lái)發(fā)現(xiàn)先前未知的有用模式，還可以預(yù)測(cè)未來(lái)觀測(cè)結(jié)果?？赏ㄟ^(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)；通過(guò)人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論；甚至通過(guò)最優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索等手段和思想，來(lái)進(jìn)行更為深入的分析應(yīng)用。
此外，需要數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)提供有效的存儲(chǔ)、索引和查詢處理支持。源于高性能（并行）計(jì)算的技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)集方面常常是重要的。分布式技術(shù)也能幫助處理海量數(shù)據(jù)，并且當(dāng)數(shù)據(jù)不能集中到一起處理時(shí)更是至關(guān)重要。利用這些技術(shù)，我們可以至少做到如下應(yīng)用： 對(duì)所關(guān)注駕駛?cè)诵旭偮窂降臏?zhǔn)確掌控
通過(guò)前端分析所獲取到的所關(guān)注的非機(jī)動(dòng)車和駕駛?cè)说奶卣鳂?biāo)簽，可以在后端分析出人車的行駛路徑，乃至非機(jī)動(dòng)車某區(qū)域內(nèi)的實(shí)有車輛、OD分析等應(yīng)用。 對(duì)外賣公司騎手的管控 通過(guò)前端分析所獲取到的所關(guān)注的非機(jī)動(dòng)車（主要是后備箱特征）和駕駛?cè)耍ㄖ饕侨四樅鸵轮┑奶卣鳂?biāo)簽，可以對(duì)駕駛?cè)诉M(jìn)行外賣公司的歸屬分類，做到企業(yè)層級(jí)的聯(lián)合監(jiān)督管制。
對(duì)特定駕駛?cè)说姆e分預(yù)警管理 通過(guò)實(shí)有車輛分析，可在平臺(tái)提供積分配置管理，默認(rèn)可查詢出當(dāng)前所有的積分配置信息，還可針對(duì)實(shí)際情況配置非機(jī)動(dòng)車車輛每次出現(xiàn)累計(jì)的分值，建議該類積分設(shè)定最大分值以及最大分值的適用時(shí)間周期。
提供積分報(bào)警查詢，可輸入人臉或身份證進(jìn)行人臉比對(duì)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)非機(jī)動(dòng)車的積分報(bào)警數(shù)據(jù)的查詢，并顯示出最近的非機(jī)動(dòng)車全身照、報(bào)警時(shí)間、報(bào)警積分、報(bào)警級(jí)別等信息，在詳情中可查看積分的變化過(guò)程。
提供積分閥值設(shè)置，可根據(jù)默認(rèn)的普通，中級(jí)，高級(jí)三個(gè)等級(jí)設(shè)置積分報(bào)警級(jí)別，還可在等級(jí)閥值的基礎(chǔ)上，將閥值進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整某一個(gè)級(jí)別，同時(shí)會(huì)調(diào)整相鄰級(jí)別的閥值。
根據(jù)實(shí)有車輛與積分預(yù)警管理，為交警重點(diǎn)有針對(duì)性的管理提供輔助決策提供大數(shù)據(jù)支撐，可以為交通非機(jī)動(dòng)車的整治行動(dòng)提供必要的參考數(shù)據(jù)。
對(duì)疑似黑駕行為的管控
對(duì)一些固定場(chǎng)所（比如地鐵站）進(jìn)行疑似黑駕行為車輛的重點(diǎn)監(jiān)測(cè)和管控打擊。
平臺(tái)可以基于實(shí)有車輛庫(kù)，對(duì)選定時(shí)間內(nèi)的非法運(yùn)營(yíng)非機(jī)動(dòng)車車輛進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)查詢，按照出現(xiàn)頻次進(jìn)行排序，并可按照出現(xiàn)的具體區(qū)域進(jìn)行頻次的直觀展示。
在對(duì)疑似黑駕行為車輛進(jìn)行監(jiān)測(cè)的時(shí)候，會(huì)用到非法運(yùn)營(yíng)區(qū)域的配置設(shè)定，平臺(tái)中可以通過(guò)電子地圖進(jìn)行區(qū)域的配置和設(shè)定。比如“某某開(kāi)發(fā)區(qū)”區(qū)域，可以設(shè)定關(guān)聯(lián)屬于該區(qū)域的關(guān)聯(lián)前端智能采集點(diǎn)位。
制定一套智能管控流程
各地交警可依托市局“一中心、一平臺(tái)”總體架構(gòu)進(jìn)行針對(duì)行人和非機(jī)動(dòng)車交通違法行為應(yīng)用開(kāi)發(fā)，提供集違法取證、人臉識(shí)別、人臉比對(duì)、大數(shù)據(jù)比對(duì)、精準(zhǔn)打擊、綜合管控、信息公告、違法處理等多功能于一體的綜合信息系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)形成“PDCA閉環(huán)”，做到多循環(huán)的完善機(jī)制。
在公安物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，部署高清抓拍攝像機(jī)、人臉識(shí)別軟硬件設(shè)備等，基于高質(zhì)量的人車特征圖像、人臉圖像，通過(guò)自動(dòng)抓拍、深度學(xué)習(xí)識(shí)別提取、自動(dòng)比對(duì)等功能，實(shí)現(xiàn)“由像到人”、“由人到管”精準(zhǔn)定位和打擊的業(yè)務(wù)模式。人臉比對(duì)管理平臺(tái)可與各地市局人口庫(kù)等建立連接，提供人臉動(dòng)態(tài)比對(duì)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析等功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)違法人員的身份確認(rèn)。 各屬地交警支隊(duì)對(duì)采集到的違法證據(jù)，經(jīng)人工審核確認(rèn)后，通過(guò)“公安交通管理綜合應(yīng)用平臺(tái)外掛系統(tǒng)”錄入相關(guān)違法信息并進(jìn)行相關(guān)法律文書(shū)打印，制發(fā)違法通知書(shū)（掛號(hào)信）通知違法當(dāng)事人，總隊(duì)科技處通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)短信告知平臺(tái)同步將違法信息短信發(fā)送給違法當(dāng)事人。對(duì)違法行為無(wú)異議的當(dāng)事人可通過(guò)手機(jī)“交警APP”在線處理，也可前往屬地交警支隊(duì)/大隊(duì)違法窗口處理，相關(guān)民警可通過(guò)“公安交通管理綜合應(yīng)用平臺(tái)外掛系統(tǒng)”進(jìn)行違法處理，處理完畢后的違法信息自動(dòng)錄入“公安交通管理綜合應(yīng)用平臺(tái)”。
綜合違法大數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的發(fā)展探討
2018年4月底，上海交警已經(jīng)草擬了《針對(duì)行人、非機(jī)動(dòng)車違法抓拍建設(shè)指導(dǎo)意見(jiàn)書(shū)》，擬至2020年，全市對(duì)行人、非機(jī)動(dòng)車交通違法電子警察抓拍點(diǎn)位達(dá)到1000個(gè)，實(shí)現(xiàn)外環(huán)線內(nèi)關(guān)鍵路口與郊區(qū)中心城主要路口的全覆蓋。通過(guò)前端智能采集識(shí)別點(diǎn)位的不斷建設(shè)，深度學(xué)習(xí)算法對(duì)采集數(shù)據(jù)的可靠性不斷優(yōu)化，后端大數(shù)據(jù)標(biāo)簽類數(shù)據(jù)的不斷豐富，我們就能夠針對(duì)行人和非機(jī)動(dòng)車，更全面服務(wù)的立體化治安防控應(yīng)用和更高AI+要求的業(yè)務(wù)可視化應(yīng)用。
能夠豐富立體化治安防控應(yīng)用的數(shù)據(jù)源
立體化治安防控著眼于“點(diǎn)”、“區(qū)域面”和“時(shí)間線”。“點(diǎn)”指的是前端點(diǎn)位智能采集識(shí)別的內(nèi)容項(xiàng)；“區(qū)域面”更多的是統(tǒng)計(jì)分析出大數(shù)據(jù)的散布度量（極差和方差）、多元?dú)w總統(tǒng)計(jì)（協(xié)方差矩陣）等，從而發(fā)現(xiàn)出區(qū)域性數(shù)據(jù)的橫向分布規(guī)律；而“時(shí)間線”則可周期性統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)指標(biāo)率和縱向規(guī)律。
提出更高AI+要求的可視化實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
不僅局限于將數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果以圖形或表格的形式進(jìn)行可視化展示，更高AI+的業(yè)務(wù)可視化實(shí)戰(zhàn)，可考慮基于AR全景地圖進(jìn)行更直觀可視的數(shù)據(jù)、圖片和視頻的關(guān)聯(lián)自動(dòng)調(diào)閱功能的實(shí)現(xiàn)。管理決策人員可隨時(shí)通過(guò)手機(jī)、PAD、指揮中心大屏及微信集成獲取到后端大數(shù)據(jù)挖掘分析出的結(jié)果，并直觀關(guān)聯(lián)現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)位圖片和視頻片段。
結(jié)語(yǔ)
隨著前端視頻源高清化和智能化應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展，視頻圖像所帶來(lái)的信息直觀性、內(nèi)容豐富性和應(yīng)用拓展性也不斷加強(qiáng)，其在城市公安交通信息化系統(tǒng)建設(shè)的重要地位已不容忽視，后端大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的程度直接影響到公安交通信息化系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率和管理水平。目前內(nèi)地各城市資金投入的限制還是制約視頻圖像信息應(yīng)用發(fā)展的主要因素之一，其導(dǎo)致道路交通信息化管理系統(tǒng)的建設(shè)顧此失彼（前端點(diǎn)位數(shù)量不夠，覆蓋面、智能程度低，功能片面，創(chuàng)新型數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程度不高等），從而束縛了城市交通管理業(yè)務(wù)的開(kāi)展和加大了綜合應(yīng)用的局限性。 總之，公安交通管理業(yè)務(wù)中基于視頻圖像信息的應(yīng)用探討，是一個(gè)永無(wú)止境、極其廣泛的領(lǐng)域。目前在公安交通信息化系統(tǒng)建設(shè)中的應(yīng)用也僅僅是很少的一部分，在公安交通信息化系統(tǒng)建設(shè)中，對(duì)視頻圖像的應(yīng)用研究是一個(gè)不可回避的課題，也是一個(gè)隨著視頻圖像處理技術(shù)的發(fā)展而不斷持續(xù)發(fā)展的課題。
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