以人工智能重新定義智能卡口/電警

2008年科達提出“NVR，DVR的終結者”，重新定義了網絡時代的新監控，那么將多種新技術引入智能交通，重新定義該領域，科達將有何作為呢？科達交通事業部總經理陸吉良接受了記者的采訪。

初見其人，陸吉良顯得精神松弛，看不到絲毫的刻意，于是我們的采訪環節在輕松愉悅間展開。他告訴記者，此次展會科達主推人工智能在智能交通的深度應用基于深度學習技術的一體化智能卡口/電警單元新產品，有效解決了智能交通建設中智能應用單一、場景適用性不強、工程維護繁瑣、用戶需求多樣化等難題。

眾所周知，隨著交通卡口的大規模聯網，匯集的海量車輛通行記錄信息，對于城市交通管理有著重要的作用。科達利用深度學習技術，可識別車標、車型、年款等車輛特征。對于車標的識別，過往智能交通不是抓取車標有效特征困難，就是識別車標時出現誤判。為此，科達的一體化智能卡口采用大數據加深度學習技術，車輛車標的過度曝光或者車標被人為去掉等引起的局部特征提取與識別問題將不復存在；除了車牌，對于現階段的車型、年款、車輛顏色、車輛品牌等信息，科達成熟的深度學習和圖像清晰化處理技術，克服了由于光照條件變化、相機硬件誤差所帶來的車輛顏色不穩定、過度曝光等一系列問題，因此解決了圖像顏色變化導致的識別錯誤問題，從而使卡口關于車輛顏色、年款等信息的識別率大幅度提升。

對于交通管理方，與車輛相關的信息都是有效數據，如開車打手機、不系安全帶、機動車不禮讓行人等，這都是交通管理方必須管控的違法和違規行為，而科達的一體化智能卡口都能有效解決上述問題。比如：針對機動車不禮讓行人的違法行為，僅是通過設立警示標牌等簡易治理手段，是很難化解機動車與行人之間沖突的。科達的產品能對運動物體進行實時逐幀檢測、鎖定與跟蹤，其基于深度學習的智能化檢測及取證技術的優勢，提供機動車人行橫道不禮讓行人自動取證方案，有效解決了交通違法和違規行為，這是科達助力交警部門進行文明執法，推動我國機動車文明改進的貢獻。

可以認為，人工智能超強的學習能力，對于交通卡口不同場景的應用將大有作為，同時其高精準的識別率也是傳統交通卡口難以突破的技術難點，科達在這方面可謂是引入前沿技術，解決市場痛點。

據陸吉良介紹，他們的一體化智能卡口/電警單元新產品采用創新一體化設計，在一臺設備中集成抓拍、識別、處理、存儲、上傳等全部功能，無需外配主機設備，安裝部署方便、成本低，同時運維穩定性也進一步得到提升。以自動化的調試手段，解放工程商的安裝調試環節是陸吉良引以為傲之處。此外，他們的此類產品不僅繼承了科達卡口/電警的免維護技術，還通過定制護罩實現了更高的防護等級(IP68)，以抽空氮氣的處理，加強產品的穩定性，同時防塵防水，防鹽防霧，能夠適應氣候環境更惡劣的地區(如咸水湖、沿海等地)，這是全環境下的產品，最大限度滿足交通管理方的多樣需求。

基于900萬超高清技術的超高清檢測單元也是展會亮點之一。要展開人工智能的深度應用，必須提供最為準確的視頻源，為此，超高清技術出現了，是由科達率先而為。陸吉良說，900萬的產品采用1：2的比例，比常規的4：3比例有更為寬泛的畫面抓取空間，是當下智能交通所需的。

記者對科達的了解更多在于安防領域，但其實他們也是智能交通的領航者，發布的集深度學習、一體化設計與免維護三大特性于一身的一體化卡口/電警單元，再次走在了行業創新發展的前沿，將為智能交通前端建設、后端應用帶來質的變革，可謂是重新定義了卡口/電警單元。

借助大數據助力智能交通有效管理

人工智能和大數據在智能交通領域是不可分割的技術種類，對于一個慣常引領技術風向標的科達而言，大數據同樣駕輕就熟。科達“海燕”記者曾在安防的話題采訪中有過接觸，當時是與前端的智能感知加上云存儲技術構成了多樣化的行業解決方案。此次他們展出的海燕車輛二次分析系統以深度學習算法、車輛大數據，高性能服務器為支撐，具有對車輛信息及駕駛行為做二次識別的功能，憑借高車輛識別準確率與千億級數據秒級檢索能力，能夠實現準確、快速、多維度搜車，大數據研判及車輛的緝查布控，是規范駕駛人行為、進行車輛管理、輔助刑偵破案的有力武器。交通OD分析能夠通過對歷史交通流量的分析，在電子地圖上直觀顯示交通流向的趨勢，包括社區交通發生量、吸引量，地理分布等等，具有交通誘導作用，可以為道路、土地規劃、交通管控、公交路線的制定提供科學的決策依據。

總而言之，交通管理方在運營上花費大量人力、物力是他們的痛點，通過大數據帶來的技術突破會有效推進城市交通信息化進程，從而節省人力、物力。

結束語

此次活動的兩大主題，人工智能和大數據是科達所提倡的，他們也倡導更多的結合人工智能的交通大數據應用，在城市交通領域中能有所為。還是那句話，對于科達，他們不喜歡趕潮，卻善于弄潮。