關于交通非現場執法業務有哪些新變化？
2019-04-02 來自: 遼寧金洋科技發展集團有限公司 瀏覽次數:6416
隨著技術的進步，交通非現場執法業務迎來了新的變化……
變化一：多維數據準確識別
針對車牌號碼的抓拍和識別技術目前已經很成熟了，業界普遍識別準確率都很好，大概做到99%也不是很難，但是對于其他的車輛特征，比如車型、車標、車款等特征，雖然也可以識別，但是其指標和車牌識別指標相比還是有差距，還有諸如駕駛員不系安全帶、開車打電話等行為特征的識別，準確率就更低了，有時候也就是50%—60%左右，基本上可以理解為抓拍相機具備了這個功能，但是因為指標較低，所以可用度其實并不高。
從2018年開始，基于深度學習算法的抓拍單元開始陸續出現，它的一個顯著特征就是識別指標的快速提升，當前市場主流品牌攝像機支持包括車牌、車型、車身顏色、車款和車標等幾十項車輛特征信息的快速準確識別，同時支持非機動車及行人特征的識別。
在交通管控、涉車治安防控應用方面，車輛大數據的應用是非常重要的，而決定大數據能不能用出好效果的重要因素之一就是數據準確性，在多維數據識別準確率方面，主流攝像機對于車型、車款和車標等重要車輛特征的識別，白天和夜間識別率均在98%以上，已幾乎接近于車牌號碼識別的準確率，有了這些更準確的多維數據作為支撐，涉車大數據應用將會發揮更大的價值。如蘇州千視通的交通違法與事件感知系統，就是利用現有的電警前端設備，對復雜交通場景下的機動車、行人、非機動車等目標進行跟蹤和識別，實現對交通違法行為的自動抓拍及全天候狀況下不間斷的交通感知與監管，進而構建文明有序的交通秩序，賦能更安全、便捷、智慧的城市生活。
變化二：違法抓拍關注點在向人、車兩個方向發展
提到違法抓拍，人們第 一個想到的就是電子警察相機，它具備很多機動車違法行為的自動抓拍，比如闖紅燈、違法變道、逆行、壓線、不按導向車道行駛等，為交警非現場執法帶來了很大的幫助，但這基本都是圍繞著機動車這個目標展開的。
最近這兩年，隨著AI技術的快速發展，抓拍相機的識別能力有了很大的提升，違法抓拍的關注點已經不僅僅是機動車，比如斑馬線不禮讓行人抓拍、行人闖紅燈抓拍、失駕人員布控等業務開始出現并快速發展，違法抓拍關注點在向人、車兩個方向發展。好的攝像機在圍繞人、車兩個維度可以提供近20種違法抓拍功能，同時還創新實現了闖綠燈、低速抓拍、車間距抓拍等應用，另外在抓拍有效率方面也表現的很好，實測數據顯示，部分功能如闖紅燈、闖紅燈停車、壓線、占用公交車道的抓拍有效率高達100 %，依托深度學習算法，真正實現了單相機多功能合一高效抓拍、分場景靈活應用的需求。
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