丨项目背景丨

• 山西省地处我国中部地区，是我国重要的交通纽带。隧道在高速公路中占比较多，安全运行管理难度较大。

• 监控量大：模拟摄像头、高清摄像共存，总数达14000个左右，情况非常复杂；

• 性能差：依赖前端检测，性能差、准确率低；

• 功能单一：仅提供车牌识别功能，无事件分析，无法实现智能综合管理。

丨解决方案丨

基于大数据和深度学习技术的面向隧道视频监测的智能分析系统，实现了对车辆、流量、异常事件场景的准识别、全覆盖和快报警及应急处置联动和决策。通过移动 APP 平台将突发事件推送给相关工作人员，实现事故报警、信息共享和快速处置，并触发可变情报板、交通信号灯、车道指示器和入口自动栏杆的联动控制。

丨客户价值丨

准确：快速识别高速及隧道的交通事故、行人、拥堵等异常事件，准确率>95%

强大：支持11种车型、5000多种车辆品牌和年款识别，支持车流统计、车辆轨迹追踪和分析

智能：支持异常事件实时告警与快速定位；辅助打击高速公路逃漏费行为，极大减少高速公路经济损失

创新：基于GPU集群架构，提供后端智能分析，性能高，可扩展性强，支持模型在线训练和优化