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华为智能交通到底解决了什么问题

2020-11-19

来源 : 赛文交通网

作者 : 小柒

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在这一轮科技巨头智能交通市场进入过程中,华为是不太一样的。

因为华为一开始就与行业建立广泛深入的互动交流,科研院所、高校、行业协会联盟、媒体,把握最前沿、最及时的行业动态,文化融合;

因为它对智能交通市场、技术和需求研究的深入、全面。在赛文研究院与华为的互动过程中,非常强烈的感受到这种深度和全面性,并积极对前瞻性研究进行投入;

因为它有民族品牌的社会形象,在国际经济新格局的当下,凸显了另类优势;

也因为几乎全行业的人都认为,华为可以在智能交通市场中通过技术赋能,有软有硬,有买有卖,商业逻辑完整,而这正是其他巨头们普遍缺少,并处于困境中的问题。

在市场中,把一个业务做到行业巨无霸地位,需要相当长的时间,不同发展阶段企业业务的定位、营销策略等都会有大不同。在华为成长为交通巨头的伊始,华为的定位(发力点)还是智能交通硬件产品提供商,尽管它目前也具备了比较高水平的解决方案能力,比较强的软服务能力,但这些都是为了硬件产品销售服务的。

2018年,华为开始对智能交通市场进行深入研究,寻找市场切入点,寻找市场机会,梳理并学习市场秩序。也是在这一年,华为开始进行智能交通管理市场的产品研发。

2019年,华为在深圳、天津低调的进行了智能交通管理领域代表性项目的建设实施,并进一步打磨、预研了一系列智能交通产品,积蓄力量。

2020年,华为开始高频发布最新产品,产品和解决方案在众多城市开始复制,市场销售全面铺开。

三年为一步,华为进入营收回报期。

在又一年科技巨头智能交通市场发展的喧嚣之后,我们沉静下来审视各家企业,这一年取得了怎样的进步,为智能交通行业做了哪些赋能的产品和方案,这些赋能的真实价值几何,满足了什么市场需求,哪些用户痛点。企业自身经营是否足以支撑其可持续性发展。

在对华为智能交通管理市场发展优势的分析判断中,具有丰富的技术能力和品牌影响力但没有历史包袱的后来者,是其中一个标签。

相对于国内其他同类型厂商,由于华为处于后来者的追赶状态,因此它可以有针对性的、差异化的推出产品和解决方案,更能击中要害,轻装上阵。华为将它在通讯领域、移动终端领域的技术优势应用到智能交通产品研发中来,满足需求、解决问题,这种创新正是全行业对智能交通市场进入的科技巨头们的期待。

过去一年,华为交通人频繁的出现在各大论坛、展会、研讨交流会上,AI超微光卡口、全息路口、二郎神、软件定义、算法商城、交通智能体等众多华为产品和概念名词被高频提及。

本文详尽梳理华为所理解的当下智能交通管理发展中的十大挑战,针对这些挑战所发布、制定的产品和解决方案。这些产品和解决方案是华为目前智能交通管理市场开拓的核心驱动。

华为将十个发展挑战划分为三个层次,并针对性的提出了十大产品。我们将它称为华为智能交通的“十大武器”。

前端感知和检测领域,有四大挑战。

  • 设备多,麻雀杆,升级难、维护难

  • 光污染,隐患大;强反光,看不清

  • 有态势,无细节;多镜头,协同弱

  • 电动车、行人违法多,监管难

摄像机或者边缘设备建设施工时候的三大挑战。

  • 城市破路施工,影响大,审批难

  • 警卫安保、应急指挥,临时部署难

  • 部分道路,布网、取电难

面向数据赋能、数据应用的三大挑战。

  • 单维数据不精准,路口管理不精细

  • 路段点位少,违法多,监管弱

  • 人车数据不关联,执法取证难

挑战一:设备多,麻雀杆,升级难、维护难

电子警察、交通信号机、事件检测、交通流量检测等多功能场景由不同厂家不同时间建设,一个任务一套设备,最终形成了“麻雀杆”。这种现象的结果是投资大,维护难,再有新需求,还可能建设新的设备杆件。

华为武器之一:软件定义+算法商城

目标一台相机设备搞定所有的问题。

华为最开始做前端摄像机的定位就是软件定义摄像机,像做智能手机一样做智能摄像机。

手机有镜头,有IOS或者安卓的操作系统,这个操作系统核心使命是把摄像模组和智能算法、智能应用解耦。

华为像做智能手机一样做智能摄像机,有两个核心,一是软件定义的操作系统,这个叫SDC OS,这个OS能够把华为的硬件能力和算力进行解耦。二是华为打造了一个算法商城。就比如手机上用的应用市场,可以随意下载任何APP软件,在线升级迭代。

2020年,华为与算法生态合作伙伴联合打造了“十八合一”的电子警察,包括最新的违法检测算法。只要拥有华为软件定义摄像机,就可以通过远程加载算法的方式快速获得最新的智能能力。

支撑华为软件定义摄像机的华为算法商城目前已经有70多个算法可以支持在线交易。

挑战二:光污染,隐患大;强反光,看不清

黑夜,没有爆闪灯,就无法进行违章抓拍;有爆闪灯,对驾驶员视觉有强烈感知刺激,可能产生安全隐患。

传统解决方案中,通常采用白光曝闪灯加上光栅装置来降低光污染,就像云层遮蔽太阳那样,在有云的天气,抬头看太阳,觉得太阳不那么刺眼。正是像白云遮住了阳光一样,补光灯增加了光栅后虽然不刺眼,但是要拍清楚车牌,补光灯需要更大的功率,反而不环保。另外,也有厂家使用红外爆光灯来降低光污染,但带来的问题是可见光和红外光融合后合成的图片,会有比较严重的偏色问题,如一辆棕色的车,拍出来可能变成粉色的车,这就给事后违法处置带来困扰。

华为武器之二:AI超微光,算力换图像

如何做到无曝闪灯,但图片依然高清、全彩、不偏色?

华为创造性换了赛道,用算力来换图像。

2020年,有网友发布了一段使用AI修复的民国时期的北京彩色视频。其素材来源于一位加拿大摄影师在1920-1929年拍摄的黑白影片。当时的器材拍摄的是黑白影像,分辨率不高,画面清晰度不佳。这个AI还原照/影片的事件在AI界掀起一轮关注热潮。

既然AI可以进行图象优化,那么能不能在前端摄像机上放一个强算力的芯片,来达到降噪优化的目的。于是,华为AI超微光摄像机诞生了,该机上面实际放了两颗芯片,总算力20TOPS,通过DNN ISP图像优化算法的加持,既能做到夜间无爆闪灯的情况下优化图象噪声,得到全彩无偏色的车辆抓拍效果,又能在白天强反光下降低玻璃彩虹膜的干涉影响,看清车内的图像,对是否系安全带、卡车打电话等行为进行抓拍检测。

挑战三:有态势,无细节;多镜头,协同弱

当交通发生拥堵时,现场的全局和细节同样重要。传统球机能看到细节就顾不了全局,顾得了全局就无法关注细节。虽然市场上也有枪球一体机的全局摄像机,但枪机的视角固定,双镜协同能力非常有限。此外,云台摄像机全局与细节无法兼顾,常缺少智能能力。

华为武器之三:“二郎神”AI双模智能球机

目标双镜协同,远近兼顾。

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“二郎神”AI双模智能球机

球机体积相对比较大,在球机上嵌入一个很小的镜头,叫墨子1号镜头,放在球机里面基本上不改变球机整机结构和成本。

墨子1号镜头大光圈永远保持全景可视,保持全局和细节的协同,而且同步进行对准。如果在高速公路上发生交通事故,城市里面发生拥堵,在指挥中心既可以看到全局,堵了多少车,也可以拉近看到底是擦剐还是追尾。

挑战四:电动车、行人违法多,监管难

道路上交通流属性多样,但目前电子警察主要监测的目标是机动车辆,而行人、电动车、自行车等非机动车的信息获取就比较难,这类违章违法也很多。

华为武器之四:经济型全结构化摄像机

目标解决问题,降低成本。

目前市场上主流解决方案是前端非智能摄像机,没有AI能力,就在后端进行视频分析。后端视频分析,解析能力1路AI芯片典型对应的是16路解析能力。但是如果选择华为经济型全结构化摄像机,在前端把所有图片中的机动车、非机动车、行人等要素抠出来,前端提供图片,后端进行图片解析。从芯片底层角度分析,同样一个芯片,1秒钟可以分析150张,从原来16路视频的解析能力到现在的150张图片的解析能力,方案成本降低TCO 40%(Total cost of ownership,总所有成本)。在机非混行的情况下,还能进行精准的流量检测,智能去重。

挑战五:城市破路施工,影响大,审批难

在城市的老城区,一般电子警察、卡口覆盖率比较低,地下管网又比较多,在这些地区建设前端设备审批协调难度比较大,破路施工对交通影响也很大。一个区域施工,前端安装需要一两周时间,但是手续审批的周期就可能有几个月。

华为武器之五:无网电警/卡口

目标施工不破路,快速部署。

华为提出了子母机的概念,一个路口装4到8台电子警察,找其中一台电子警察做母机,它可以提供网络,IP网络或者传输网络回传。把无线网微波芯片装到电子警察设备内,路口其他的电子警察通过内部的自组网,一个路口200米,一拖四,或者一拖八,其他子机不再需要提供网络,真正的解决施工难,破路难的问题。

据华为资料介绍,微波自组网覆盖范围在2公里以内没有问题。据称这也是业界独创,抓住用户痛点的强需求。

挑战六:警卫安保、应急指挥,临时部署难

VIP线路全程可视,临时点位部署难。业界普遍采用的4G摄像机是为图片传输服务的,并不是为视频服务,视频传输往往出现画面卡顿花屏的现象。

华为武器之六:来自5G领导者的5G摄像机

5G摄像机并不仅仅是一台摄像机加上5G通讯。5G上下行不均衡,普通5G基站如果没有对5G回传,对5G网络深度优化,一个基站只能接30路左右的视频,效率很低。

华为在业界最先发布了全系列的5G摄像机。

华为在2020年5月,中国国家珠峰登山队测量珠峰新的高度时,对全人类用5G摄像机进行了珠峰实景拍摄,画面非常清晰流畅。珠峰上没有有线网络,只有通过无线网络覆盖。在珠峰5100米、5300米、6500米、5800米四个营地全部用华为5G网络覆盖,进行实时直播,也为业界绣了肌肉。

挑战七:部分道路,布网、取电难

智能交通管理的问题不仅仅是在城市内,也不仅仅是在条件相对较好的高速公路上,还有偏远的农村、乡村等山区公路。

这些地方取电难、布网难、运维难现象突出。

华为武器之七:太阳能+VideoX无线自组网,“四无”生态型摄像机

目标在山区公路、偏远地区实现低成本的设备快速部署。

华为在微波,无线,数字能源等方面有技术储备。其推出的“四无”生态型摄像机(无电、无网、 无光、无现场运维),专为无电、无网场景设计。

针对没有电源提供的问题,华为的太阳能光伏产品面积仅仅是0.4平米,比业界小30%,最大充电效率时长占比98%,低温适应,比业界低20℃等一系列良好表现。

对于没有网络的问题,子母机无线自组网。链形组网,8级级联,16km链路覆盖;星形组网,2km区域覆盖。

市场上有称华为“四无”生态型摄像机是对交通、安防行业真正意义上的颠覆。它是镜头加传感器,加AI芯片,加太阳能,加微波等组件组在一起,华为自己叫他为“无边世界”,只要想得到的地方都可以安装华为的摄像机。

挑战八:单维数据不精准,路口管理不精细

当交通管理的综合研判、态势分析、预测前瞻需求越来越旺盛,逐渐成为市场主流技术方案时,多维、连续稳定的数据就成为非常关键的基础。

目前,交通流检测的质量整体不高,单向视频易被大车遮挡,夜间、雨雪雾霾天气感知效果差;环形线圈易损坏,数据有效性差;浮动车数据抽样率不足,参数不准;单雷达对低速目标感知差,轨迹有断点,重复计数,数据不准……

华为武器之八:全息路口,雷视拟合

目标构建数字化“上帝视角”。

全息路口可能是华为众多智能交通产品方案中最知名的产品。其是在2019年,华为与广州市公安局交通警察支队、深圳市公安局交通警察支队、公安部交通管理科学研究所一起联合提出、打造的概念和产品。

全息路口,一个边缘计算盒子ITS800,八组AI超微光电警/卡口,4组毫米波雷达。

一个路口上所有车辆的车牌、车速、位置、属性、行驶状态,有没有急转弯,有没有急转急停状况,全部实现数字化。路口200m感知圈轨迹跟踪准确率达到95%+,车道级流量检测,定位精度<50cm。

基于全息路口方案可以实现信号控制优化、交通隐患识别、交通组织优化等应用。

挑战九:路段点位少,违法多,监管弱

视频抓拍设备一般布设在路口比较多,路段上的违法抓拍和监管是偏弱的。比如学校、场站门口网格线违法停车的抓拍,路段人行过街处机动车不礼让行人,路段的违停等抓拍和监管整体偏弱。

华为武器之九:视频云平台,多算法仓

目标现网视频利旧增值,节约投资,扩大执法半径。

华为搭建了多算法仓,汇集了多家检测算法。

复用天网、雪亮的路段视频,实现交通违法、事件、流量检测,扩大执法半径。复用电警、卡口设备的视频实现交通流量、事件检测,节约投资。对电子警察/卡口图片进行二次识别,实现车辆特征分析。

挑战十:人车数据不关联,执法取证难

人车数据的不关联带来交通管理上一些难点。假套牌的查处,交通逃逸事件的追查难;未年检、未报废查处难;交通逃逸追踪难;失驾人员发现难、管控难。

华为武器之十:256位车辆特征识别

目标多维数据关联。

从车找到人,从人找到车,车辆的轨迹还原、特征识别,人车时空关系刻画,当前很多企业更多是从后端大数据维度思考人车关联。华为基于在人和车自研算法的基础上做了创新。

一帧视频,一张图片,华为的人车算法,抠出了车牌号码、车的颜色等属性,主驾驶人员的照片。表面上是三张独立的照片,实际上内部都进行了关联。这样以图搜图的时候无论搜人,还是搜车牌,还是车辆,都自然把人、车、时空关联在一起。

华为还第一次业界用了256位车辆特征识别,一辆车的画面里有256个检测点,而业内平均只有128个检测点,丰富了车辆特征描述。

写在后面

从华为智能交通管理武器库中的“十大武器”来看,多个产品都发挥了华为在通讯网络领域、移动手机拍照领域的技术优势,跨领域的为智能交通行业带来了技术提升,解决痛点,市场上也受到用户欢迎。

截止目前,华为的技术能力共服务了公安部、32个省级、100+地市交通管理核心业务系统。

华为智能交通业务发展还有很多变数,作为追赶者,尽管“加速度”会很快,但也必须要承认与传统同业者之间的差距,这种差距是多方面的。体现在产品上,就是除了拳头型产品的打造之外,要在产品类别上、型号种类上还需要极大的丰富。

对于华为,我们绝不仅是想看到它与传统同业者一样的产品体系同质化,更希望它的跨界技术更多的对智能交通产品创新赋能,就好像十大产品中通讯技术、移动端工业技术的应用,这也是对华为智能交通未来的期待。

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