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海康王启东:数据驱动智慧新交管

2019-05-13

来源 : 赛文交通网

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4月,杭州海康威视系统技术有限公司智能交通行业总监王启东在北京参加的一场论坛中,围绕着未来的交通管理业务及数据架构进行了分析。

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未来将实现“情报、指挥、勤务、督察、宣传、联动”六位一体的管理模式;数据赋能驱动智慧新交管的物联模型;AI Cloud构建的新型交管数据架构;以AI Cloud构架为基础的一城一策经营理念。

以下为王启东的全文发言:

交通管理的业务变化

根据《道路安全研究中心中国道路交通发展报告》显示,在过去的3-5年内,城市交通事故从1500起上升到1700起,增长10%左右。城市化进度目前达到56%,2020年即将完成60%的目标。汽车保有量和驾驶员数量增长处于极速膨胀的阶段,而交警队伍总体人数逐年下降,一线民警分配到的责任与压力逐渐增加,同时警力资源逐渐匮乏。

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与此同时,单警执勤道路总里程数上升;单警现场处理违法总量上升,非现场执法率由70%上升到82%;万车警力数下降;单窗口服务工单数上升;城市平均拥堵指数上升0.2个指数。

在此背景条件之下,四部委联合下发《城市畅通文明提升计划》,该计划与全国各地均在实行。2018年3月,公安部交管局基于长沙城市道路交通管理勤务机制改革工作现场会下发《关于进一步推进城市道路交通管理勤务机制改革的指导意见》,并于11月构建“情、指、勤、督”四位一体勤务体系。同时深化“放管服”改革,提供便民服务。

对此提出,未来新交管不再是单纯的路面交通管理,而是沿着管理进行“情报、指挥、勤务、督察、宣传、联动”实现六位一体。

“情报”是未来交管模式的核心,不单是狭义上的警情,而是将不同警情进行分类分析。这是未来大数据在交管模式中的着力点。

“指挥”仍处于1.0时代。以某西部省会城市交通指挥中心为例,在指挥和调度过程中需要手机、平板、PC等设备,但设备之间无法同步导致简单警情复杂化。

“勤务”不是简单的排班和设置警力资源,定向、精准化、网格化、结合设备的勤务是未来的必然趋势。

“督察”对整体公安系统非常重要,包括业务效能、执法效率、设备督察等。

“联动”与未来城市交通形成系统性关联,例如多部门联合执法,交委与交管的业务协同。在取消高速收费站的情况下,高速交通管理如何形成多部门联动。

“宣传”是将好的内容传播,坏的内容自我反省。

交通领域的物联模型

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业务演变的本质是信息化系统数据发挥价值并促进甚至赋能业务迭代。科技场景是必然道路,警力资源未来不会大幅增长;始终坚持以情报驱动交管警务改革,数据如何赋能情报的分级、分类、数据挖掘是关键点;非机动车管理的挑战,将用新的规范性、顶层设计、业务流程设计管理模式进行管理;指挥中心将成为未来十年企业的业务主战场;交通大脑是积极的,数据汇聚对未来业务会产生影响。

因此,数据赋能新交管是核心道路。

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参考阿里前CEO涂子沛先生分享的数据维度,价值最高的是业务数据和公安部门业务库数据,即六合一、八大库数据,并且此类数据归属于交管部门,使用便捷。

第二是交管部门自建的物联感知数据,各地均在建设感知系统,但大众在过去十年对智慧交通的认知是“摄像头增多”。未来如何发展是所有人要一起思考的问题。

第三是互联网数据,互联网龙头对数据的开放程度仍值得商榷。

最后是第三方业务数据,以及基础设施物联数据信息。

未来的交管必然会打通以上五类数据,而达成的路径有:整合交管物联感知数据;融合信息网(公安内网)的业务数据。

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因此,我们的主张是:数据驱动智慧新交管。通过针对物联感知、业务信息融合、互联数据融合的场景感知,做好车辆、人脸、位置信息、行为信息等业务应用的节点智能,通过数据治理与数据能力支撑,做强物联网数据的应用,向业务部门支撑交通安全、交通秩序、指挥调度、交通服务等应用,以情报体系管理、指挥调度、勤务管理实现情指联勤的业务应用。

下图为城市交通管理典型的外场应用场景,图中的人、车、路、设施、环境是物理世界,而基于物理世界形成的感知数据、应对措施、联网等为数字世界服务,因此交通信息化系统的建设本质上也是打通物理世界与数字世界的关联,通过数据做城市交通的高效管理工作。

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数据应用的领域,按空间范畴划分有路口、路段、区域、室内;按照形态特征划分有匝道、环岛、隧道、桥梁等;在环境维度有农村道路夜间的弱光环境、雾天环境、刮风引起的抖动环境等;在感知方向分为车辆的来向感知、背向感知,斑马线的正向检测与背向检测等;在检测目标上有车辆、行人、非机动车、气象、声音等,同时需要兼顾目标的特征、轨迹、行为、事件;并且需要应对车大灯强光、大场景环境畸变、快速移动目标的拖影等影响。

物联感知数据与业务数据怎样融合?数据整合分三类,第一类:组合,在不同时间提供不同检索条件。第二类:整合,根据业务属性调度数据资源。第三类:聚合,即标签化融合。

基于以上三类不同物信融合方式,业务可以放开看。例如,过去道路车辆管理关注“一车一档”,AI始终在研究车辆信息。而未来各项数据相互碰撞会产生更多业务模式,为我们提供畅想“以人搜车”、“以副驾搜主驾”的机会。

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何种架构适配数据模型?架构一定为业务服务。公安集成指挥平台规划对于业务分级的要求,由1146的系统规划可知,在大队、支队、总队的业务应用中,重点关注的业务应用是不同的,如大队更加关注类似违法管理和现场拦截的轻量级的业务应用,而支队会比较关注多元数据的融合研判应用,如全城拥堵指数研判等,因此,在大队、支队、总队不同级别的用户单位,物联网数据量级是自大队到支队再到总队,呈现逐级递减,而类似于重要的警情数据是逐级递增的,业务量级依据执勤民警的配置是逐级递减,高等级的业务应用是逐级递增,敏捷性的反映是大队最敏捷而总队相对可以分时响应;

集成指挥系统规划的双网双平台,视频专网以物联数据传递与应用呈现2-3级级联,公安内网以业务数据级联呈现2-3级级联,当然最终的架构依据之前的稽查布控体系而来,但是信息化系统满足业务分级却是必然选择。

新型交管的数据架构

如何在数据体量、规模不同的情况下进行按需汇聚?数据更新频次不同如何进行算力分配?数据类型不同如何调配不同算法资源?数据价值不同如何设计业务模型?

综合对物联数据与业务的理解,海康威视基于AI Cloud系统理念和技术能力,设定边缘节点、边缘域和云中心的应用体系,边缘节点侧重多维感知数据的采集和前端智能处理;边缘域侧重感知数据的汇聚、存储、处理和智能化应用;云中心侧重包括物联网数据在内的多维数据的融合,以及基于大数据的多维分析应用;在AI Cloud架构下,边缘节点、边缘域和云中心都可多级多类,彼此互联,也可以互相演化。

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AI Cloud架构具有四个典型的技术特征,那就是:边缘感知、按需汇聚、多层认知、分级应用;但是,AI Cloud不是简单的cloud computing,不只是在基础设施层面,而是包括基础设施、数据资源、平台服务和应用软件的总和。

因此,基于业务需求以及业务分析,依托海康威视AI Cloud系统架构,基于数据驱动的智慧新交管体系是一套数据认知型体系,通过大队、支队、总队应用的不同关注点,设置单点应用、物联智能应用、大数据分析应用。

单点应用更加关注精准感知与单一认知,对业务层的要求是实时响应;物联智能应用更加关注的是局部感知与局部认知,对业务层的要求是及时响应;大数据分析应用更加关注大数据分析与全局认知,对业务的特征要求是分时响应。

相应的,针对类似车驾管业务中车检线的应用,比如针对大队的检测应用这种相对比价碎片化的应用中,以往是没有固定的检测算法直接应用,如果要采用样本进行算法训练,以往的技术门槛相对比较高,周期也在3个月到半年,而且操作比较困难。

基于这种物联领域碎片化的场景应用,海康威视推出AI算法开放平台,可以在图形化的操作界面中在半个月到1个月中实现AI算法的训练与应用,更重要的是,海康威视形成的AI检测算法可以直接下发到专业的相机中直接在业务中发挥价值,并且支持算法的优化和迭代。

如下图所示,通过提供100-200张左右的车检线大灯特征样本图片,经过线上的标注和规则设定进行算法训练,AI开放平台自动化模型训练,输出模型算法并直接下发到专业的设备中进行业务应用,智能监测辅助车检线的大灯检测的环节,此外,驾考监管、道路特殊的特征识别均可以采用这种方式。

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一城一策的经营理念

交通是城市活动的表征,城市定位与规划的不同使每个城市的交通运行特点与交通矛盾各不相同,千篇一律的方案策略不适用于所有城市,如西安城市的定位是“硬科技之都”,合肥的城市定位是长三角世界级城市群副中心,因此针对不同的城市采用不同的信息化建设策略是必然选择,一城一策是未来的趋势。

海康威视一城一业务,一城一生态,数据驱动的智慧新交管,以不同城市交通业务为核心,以AI Cloud架构为基础,以场景化数据应用实践落地,以联合创新实验课题为创新主线,以生态合作经营为方法,实现城市交通“一城一策”的目标,助力城市打造更好的城市交通管理模式。

海康威视专注城市交通管理的数据业务,以“提升城市交通指数,成为一流物联数据服务商”为目标,通过AI Cloud城市智理,围绕一城一策,全力打造“红树林”,助力更好的城市交通管理模式。

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