“强化交通基础设施养护，加强基础设施运行监测检测”是《交通强国建设纲要》中的明确要求。2020年11月，交通运输部发布《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频联网技术要求》，全面加快推进建设可视、可测、可控、可服务的视频云联网监测体系。通知要求，2020年12月底，完成全国高速公路视频接入工作，建设部级视频云平台并全国联网运行；2021年6月实现智慧监测，深入研究人工智能等先进技术在视频联网监测领域应用。
全国高速公路视频联网智慧监测工作的目标，是充分利用新一代云计算和人工智能技术，全面提升高速公路信息化、智能化水平，提高出行服务保障能力，切实增强人民群众的获得感、幸福感和安全感。
视频云联网工作由部路网中心最早于2018年正式启动，试点工程在G2京沪高速试点实施。2020年基本完成了G1-G7视频联网示范工程，接入首都放射线G1-G7及江苏、广东的约1.7万路视频；截止2021年6月初，已接入全国近14万路高速公路视频图像。
河南省路段层100%全汇聚、省级云平台独立建设、管到端完全互联。
四川省充分利用现有的通道资源，路由经过省中心但不落地，上云视频专网独立通道。
福建省把原有私有视频云平台与全新建设的汇聚平台做了充分的融合，并通过相应的网络安全打通，在网络安全的保障下，实现视频在省级平台进行全网汇集之后，与部平台进行对接。
吉林省通过省内既有的光纤资源在省运营平台进行汇聚之后，与部平台进行对接，在路段级初步尝试智能分析功能，是首个试点智慧监测的省份。
2021年随着视频云联网建设的阶段性完成，全国已初步实现了全面可视的阶段性要求。然而全网海量监控视频资源中大部分资源仅限于单一的监控功能，监控视野内的大量信息无法自动获取，视频云联网向全网智慧监测体系的发展仍任重而道远。
视频云联网的建设使视频监控架构更为清晰，也使业主对如何使用海量的视频数据资源获取有价值的信息具备了技术条件。中兴飞流在承担福建等省份的视频云联网建设实践中，与业主共同探索如何利用先进的大数据和人工智能技术在视频联网监测领域应用，利用视频监测获取的大数据开展视频智能分析研究工作进行了一些思考和探索。我们认为，后视频云联网时代，重点要发挥路网运行视频监测“海量融合、智能识别、应急联动、智能管控”的功能，从而有效支撑路网状态感知、事件识别、收费稽查及应急响应等工作，目标是建设高速公路“一张网”智慧监测体系。
1、智慧监测体系的“智”在云与边的选择问题
2020年8月6日印发了《交通运输部关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》（交规划发75号），特别提出应用智能视频分析等技术，建设监测、调度、管控、应急、服务为一体的智慧路网云控平台。这个平台该如何去建设，基于人工智能的视频分析技术就起到了非常关键的作用。
部级平台正在建设云端智能分析能力，重点在宏观路网态势和严重拥堵筛查等方面。由于部汇聚视频100%是低码流数据，因此更全面的智能分析受到了一定的限制。但在路段边缘侧，现在已经实现了高清完整的视频汇聚，所以在边缘侧智能分析、商业网关的部署、模型和系统的建立、微观分析的指标就非常重要。
从道路安全运营管理的角度来说，路段对智能分析的内容要求更全面、更细致、更及时、更准确。智慧监测体系的“智”，不仅体现在云端，更对边缘侧的智能化提出了更高的要求。
2、智慧监测体系与视频云联网建设的节奏问题
2019年底交通运输部办公厅发布的《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频云联网技术要求》，明确了高速公路视频联网建设总体建设目标，要求2021年6月底实现智慧监控，初步建成视频云联网智慧监测与管控体系，解决路网的大脑“会研判，能分析”问题。
在现有已实现的视频转码上云的基础上，智慧监测与管控体系的建设已经显得迫在眉睫。而从文件要求时间、建设成本、技术演进来看，都已满足智慧监测体系建设的要求，因此后续智慧监测体系与视频云联网工作可以同步推进，尽快实现高速公路“一张网”智慧监测体系目标的达成。
3、海量视频数据应用场景挖掘问题
在视频资源汇聚，智慧监测到位的基础上，以“科学实施、智慧监测、提质增效”的原则建设视频资源共享、交通事件实时监测上报、路网运行状态实时感知，要从场景化的角度从业务的实际需求出发，打造高速公路“一张网”的智慧监测体系，赋能交通安全运营，有效提升高速公路运行效率和服务效能。
交通状况实时AI分析
以人工智能和深度学习技术为核心，对高速公路监控视频进行人、车、物等异常事件检测及交通参数、交通流量、车速检测、气象检测等实时分析功能，实现自动检测、自动告知、自动记录，同时提供专业、丰富的交通状况数据供管理者决策。
全天候运行状态监测
通过门架车牌识别数据，汇总大量入网的流量核心资源，包括门架断面流量、出入口总流量、全网通行量，深入分析交通组成及区域交通特性，可根据不同需求精确至分钟、小时、天、周、月等不同范围的交通流态势分布，利用历史数据形成下一状态的预测值，便于管理者及时调控。
车辆轨迹精准还原
利用数字化高清全程监控设施，实现车辆类型检测、车辆视角、品牌检测、颜色检测等车辆特性识别，并结合全线出入口收费站数据（卡口+交易）、ETC门架系统视频识别设备和天线设备数据，实现结构化数据分析形成“门架车牌识别+交易数据+发行数据”的闭环轨迹数据，确保车辆在高速公路上运行的全面精准监管与路径还原。
智能收费稽核
融合车辆多特征识别技术，通过对海量图片数据的关联分析，实现车辆身份的准确推理，为稽核提供关键数据支撑，从而实现偷逃费精准防控。
路政与综合执法取证抓拍与分析
利用路段侧智能分析开展综合执法类，包括路政路域的环境整治方面，甚至交通违法事件方面的监测感知，以及还原当时的现状，包括货车超限超宽超长，路产损失、养护施工是否正规进行等场景应用。
收费站拥堵筛查及智慧管控策略
过去对收费站的视频监测分析与智慧管控应用尚未得到应有的重视，随着现有技术的提升，加强视频监测检测和分析，有效督导收费站运行顺畅，甚至更精确的智能化应用。
服务区智能管理
实现服务区车型监测、危化品车辆分析、停车位分析、人流监测分析、环境卫生监测、经营秩序监测、车辆违停、人员闯入等功能，打造可视化、立体化、智能化的服务区监管系统，实现监控范围内人、车、环境的精细化管理。提高服务区的经营管理效益，打造现代化的智慧服务区。
4、智慧监测体系多源数据融合问题
智慧监测体系并不仅限于视频监控的接入和视频事件的分析，更可整合多种数据，接入更多检测场景，如道路设施状态识别、恶劣气象地质灾害识别、运营车辆管理等，实现更多场景更广泛领域的智能化应用，向智慧化方向发展，利用人工智能技术，融合海量交通数据，包括地图、交安、服务区、养护、气象、公众出行等，赋能视频识别更多样智能化应用，如识别事件等级主动关联交管部门相关层级人员，并智能捕捉应急资源及自主建档等应用，实现真正能“思考”的智慧监测体系。
视频设备与道路的雷达设备、ETC 门架及车道、气象感知设备、路面感知设备等高速公路立体空间内的所有设备联网，构建全面感知的监测体系，提供全时段、无死角的车路协同感知服务，支撑车路协同生态系统的形成。
小结
“十四五”期间交通部深度推动视频云联网工程，包括智慧监测、全面联网和全网覆盖这三个层面。在实现全国高速公路和普通公路视频资源全面上云联网的基础上，逐步在部省两级“视频云联网平台”以及路段级设备开展相适应的AI分析，从宏观和微观全面掌控路网运行状态，实现高速公路视频资源智慧赋能与智能应用。后联网时代，智慧监测体系的建设仍大有可为。
