华尊：“AI辅助执法+大数据研判”智能交通平台介绍

测评表现

与众多AI企业一样，通过算法对数据进行充分挖掘及深层应用，是华尊目前主要专注的业务方向。立足于平台层，华尊以“AI辅助执法+大数据研判”的设计理念，切入到城市道路综合管理之中，从帮助城市交通主管部门解决大数据融合应用难题。

最大的不同则在于，华尊的聚焦点并不在于追求算法、参数、指标的极致化，而在于构建一个开放、融合的车辆大数据应用平台，通过赋予平台百亿级的超脑运算能力，实现AI技术在城市交通管理的执法、打击、监控、路况、运营等实战业务场景中的多维度应用。

炼铁成钢，“AI算法+车辆数据”衍生N种业务应用

强大的视频数据分析处理能力，并非一朝一夕就能够练成，尤其是对于城市级的庞大数据规模，以及瞬息万变的城市道路应用。

但凭借在计算机视觉、视频大数据领域近10年的潜心深耕，华尊快速建立了自身牢固的技术壁垒。其最初的车辆特征算法不断升级优化之后，已经逐渐演变成了更加丰富且的AI算法，不仅视频结构化对象从车辆延展到行人，以及非标车等，而细分到每个结构化目标，又提供多达二十多项属性标签，涉及汽车驾驶员违规行为（不系安全带、打手机、抽烟、抱小孩）、泥头车、危险品车，以及电动车载客、行人（抱小孩、打电话、戴口罩）等N种场景应用。一手抓AI算法，

一手抓实战应用，让华尊在交通大数据融合应用领域的专业度和行业深耕程度得到不断深化，本次a&s针对驾驶员拨打手机、副驾驶未系安全带、套牌、假牌等不同特征识别运用展开了全面测试，华尊的实际表现也高度契合了这一特征，其中副驾驶未系安全带识别率达85%，驾驶员打手机识别率90%，均为毫秒级响应。

软硬融合，打通平台信息孤岛练就亿级研判实力

根据项目建设的实际情况，华尊将卡口、电警、监控等前端设设备接入平台，产生的数据部分需要华尊采集及提取，但更多的是直接利用现有数据资源进行二次识别分析。但实际上，要将不同网络、不同厂商、不同架构、不同平台的产品实现联动统筹也绝非易事，而为了控制建设成本，甲方大批量更换前端设备的可能性也明显不高，那么底层设备的接入壁垒，就成为了平台层首先要解决的核心问题。

因此，华尊AI平台底层采用华为开放式Atlas架构，服务层采用VPASS架构设计，支持上千路高清视频并行化处理，除GB/T 28181、ONVIF等标准规约的接入之外，视频编解码格式的统一接入和视频解码、转码能力。

另一方面，平台通过融合异构资源池、智能编排等关键技术，将GPU、HDD、SSD等资源实现了池化，在硬件资源满足平台需求的情况下，可提升50%以上的资源利用率，性能相比传统x86架构提升10倍以上，并大幅压缩项目建设成本。

不仅如此，为了体现更加丰富、灵活、可配置的业务应用价值，华尊还保留了开放的第三方平台接口，支持与交警六合一等数十种相关业务平台无缝对接，仅从部分特征就可关联分析出完整链条，为城市交通综合管理提供全景化应用。

AI赋能，为城市交通定制6大核心功能

目前，华尊AI城市道路综合管理解决方案已经实现了以视频AI为核心的6大功能：

数据可视化

基于统一大数据可视化服务将交警实战业务进行合理的整合与呈现；

智能搜车

通过语义识别做关键字全文模糊查找，基于更强大的人工智能算法及算力，实现亿级数据秒级查询，且支持精确车牌检索、模糊检索、图片检索、非标车检索；

稽查布控

支持一点布控，全网响应。既支持基于车牌的精确布控，也支持二次识别结果的车辆品牌、颜色、车牌颜色、年款的模糊布控，可以对单一目标布控，也可对多个目标进行布控；

情报分析

打通六合一平台车驾管数据，可对车辆套牌、假牌、未年检、报废车等进行精确识别，为交警专项整治提供工具；

执法分析

基于车辆二次分析深度学习算法，分析车辆驾驶行为，运用大数据分析识别车辆违法行为，为交警专项整治提供工具；

车辆技战法

提供过车频率分析、同行车分析、昼 伏夜出分析、区域碰撞分析、车辆轨迹分析、落脚点分析、首次入城分析、隐匿车挖掘分析、出入城异常 分析、夜间发下遮阳板等多种实战分析模型。

副驾驶未系安全带行为识别

打手机行为识别

小结：“AI算法+视频大数据”唤醒沉睡中的交通大数据

为满足复杂多变的交通执法实战应用需求，华尊打造的AI城市道路综合管理将几十种技战法、几十种目标属性、目标精细布控、组合式的条件检索、开放融合的数据生态链汇聚于一身，全面打通人、车、物多维动静态数据的孤立壁垒，真正意义上实现了数据层的全息感知、多维融合。

其次，依托于GPU+CPU渲染优化，通过目标提取、深度神经网络、大数据处理等AI算法将涉车视频数据进行结构化处理，在“人工智能+大数据技术”的双重技术驱动之下，对人、车、物进行自动关联匹配，在技术层实现深度人工智能化应用，“唤醒”沉睡中的交通大数据。

而实战方面，平台对人、车、物等数据的关联分析与研判，则有效提升了实战效能，助理交通主管部门实现精准预警、精准打击、精准防范、精准管理。

核心技术

业务模型遵循最前沿的深度网络设计思想（Inception、ResNet、DenseNet）

算力要求

基于业界最高密度GPU服务器Atlas，华尊技术团队对算法进行了堪称极致化的升级优化，现其单日处理性能已经高达1亿张图片。而在某实际项目应用中，2900万的日过车辆配备了4块tesla p4，整体算力22 tfloat，实际运行时，系统整体负载低于75%，远高于行业平均水准。4

大数据训练

城市级数据规模庞大，没有一个有效的数据挖掘工具，不同系统之间又存在信息孤岛，这是提升城市交通管理水平难以突破的三大难题。而华尊严格采用了公安部视图库标准，对涉车数据统一接入、存储、融合、管理及应用，再通过云端AI算法，对所用涉车数据进行识别分析，最终为主管部门提供执法依据和数据支撑，解决了涉车数据挖掘及应用痛点。

落地能力

汽车保有量高达321多万的深圳，深度应用了华尊AI城市道路综合管理平台。平台通过与原有卡口系统无缝对接对接，实时分析2900万以上的日过车量，并从中提取车辆图片的结构化信息，同时为深圳交警定制开发10多种车辆深度分析模型，在帮助警方打击车内违法行为（不系安全带、打手机、抽烟、副驾儿童等）、车内前排司乘人员人脸抠图、大货车不按道行驶、泥头车违法、AI辅助执法智能废片回滚的过程中，发挥了积极作用。

案例分析

就深圳交警方面提供的数据来看：仅今年4月，华尊就已经帮助警方有效甄别开车打手机违章事件1843例、主驾驶未系安全带1593例、副驾驶未系安全带1096例，得到了深圳交警相关部门及领导的一致认可。

AI 创新亮点

华尊充分调研了场景化应用需求，并利用深度AI 算法将车辆、行人的几十种的属性特征实现精准识别，就纵向技术而言，华尊对于涉车数据的结构化处理足够细分，也足够精准。

而横向来看，华尊在平台层打通了卡口、视频、监控等数据间的自动关联，无需跨越多个系统，可在一个系统中实现对卡口、视频、人脸等多数据源的综合查询；支持视轨迹分析、行为分析、情报分析等大数据综合研判；支持在地图上可视化展示多维目标轨迹，同时也对第三方平台和终端用户保留了较大的开放性，能够让更多的数据融合进来，也可以让数据共享到多个业务部门共用。

专家点评

立足于数据的顶层应用，华尊深入贯彻了自身“破解交通大数据融合应用难题”的设计理念，将“融合”二字诠释得颇为极致。

一方面，平台提供司乘员行为识别、车辆信息识别、号牌信息识别等丰富应用，在应用方面实现了深度融合。另一方面，为海量软硬件接入提供了开放性条件，让不同业务系统融合成为一个开放融合的涉车数据大型生态圈。此外，GPASS 业务架构满足了公安、交警等不同警种的不同需求，实现各业务系统间的融合管理。

提升空间

针对业务实战效果，在车辆行为、驾驶行为识别方面的AI 算法还可以进一步优化，提升识别正确率，降低外部因素对识别效果的影响程度。