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