AI視覺分析技術(shù)在電動(dòng)自行車闖紅燈自動(dòng)抓拍的應(yīng)用

一、背景介紹：

摩托車、電動(dòng)二輪車因其速度快、性能差、保護(hù)措施差，闖紅燈極易發(fā)生交通事故，一般摩托車、電動(dòng)車在發(fā)生交通事故時(shí)，由于速度慣性與保護(hù)措施差，人體往往是頭部先向前撞擊和跌落，往往造成嚴(yán)重的交通安全事故，這也是摩托車、電動(dòng)車事故死亡率、致殘率高的主要原因。我司采用AI人工智能機(jī)器視覺分析識(shí)別技術(shù)，通過采集路口網(wǎng)絡(luò)視頻攝像頭的實(shí)時(shí)視頻，使用AI算法檢測(cè)紅黃綠燈狀態(tài)，在紅燈狀態(tài)時(shí)抓拍騎電動(dòng)二輪車闖紅燈行為，并觸發(fā)行為過程錄像取證，可選配在現(xiàn)場發(fā)出闖紅燈語音提醒，從而促使人們?cè)隍T車出行時(shí)正確通過紅綠燈路口，進(jìn)而養(yǎng)成習(xí)慣，為營造一個(gè)安全、有序的道路交通安全環(huán)境貢獻(xiàn)一份力量。

二、部署方式：

由于電動(dòng)二輪車車牌尺寸較小，建議在路口安裝800W像素?cái)z像頭(部分小型路口可采用400W 像素?cái)z像頭)，根據(jù)路口與監(jiān)控中心網(wǎng)絡(luò)帶寬實(shí)際情況，有光纖網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的采用后端服務(wù)器分析方式，否則可采用4G互聯(lián)網(wǎng)模式AI終端邊緣計(jì)算方式聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行。

三、功能介紹：

3.1視頻源管理：

AI邊緣分析終端支持按ONVIF協(xié)議搜索添加局域網(wǎng)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)攝像頭

3.2算法規(guī)則管理：

支持選中通道后，添加“車輛闖紅燈”算法規(guī)則,并選擇自動(dòng)二輪車類別，在編輯規(guī)則時(shí)，支持繪制布控區(qū)，設(shè)置算法閾值聯(lián)動(dòng)方式，聯(lián)動(dòng)動(dòng)作支持輸出繼電器開關(guān)、聯(lián)動(dòng)錄像、聯(lián)動(dòng)語音提醒。

3.3事件記錄與上傳：

AI邊緣分析終端實(shí)時(shí)視頻分析檢測(cè)紅綠燈狀態(tài)，并在紅燈狀態(tài)時(shí)識(shí)別電動(dòng)二輪車闖紅燈行為，觸發(fā)抓拍1-3張圖片（可設(shè)置）,聯(lián)動(dòng)錄像記錄電動(dòng)二輪車闖紅燈行為過程，在本地記錄或語音提醒，同時(shí)支持自動(dòng)上傳后端平臺(tái)。

3.4本地化瀏覽：

AI邊緣分析終端開機(jī)后便進(jìn)行主界面，主界面包括視頻區(qū)、抓拍事件區(qū)、事件列表區(qū)，視頻區(qū)實(shí)時(shí)顯示每路的視頻分析實(shí)況，檢測(cè)細(xì)節(jié)和對(duì)象框繪制疊加顯示 ，產(chǎn)生抓拍事件時(shí)，則將抓拍信信顯示在抓拍事件區(qū)（含圖片和時(shí)間、地點(diǎn)、事件類型等信息）

終端AI設(shè)備主界面

3.5算法說明：

“闖紅燈抓拍”算法特點(diǎn)在摩托車、電動(dòng)二輪車像素最小要求100*100,人員像素最小要求80*80,頭盔像素最小要求 60*60以上的場景上，支持各種場景，紅黃綠類檢測(cè)率可達(dá)99.9%以上，闖紅燈行為識(shí)別率可達(dá)99.5以上，電動(dòng)二輪車車牌最小像素100*60場景下，車牌識(shí)別率可達(dá)99%以上。

審核編輯黃宇