科创中国

需求描述

需求任务：

常见的视频质量检测和视频事件分析系统成本较高，依赖于人工轮巡对视频图像质量问题及突发事件进行检测，智能化程度低。本项目提出高速公路视频监控管理系统的关键在于将人工智能、大数据以及计算机视觉相关技术运用在高速公路视频监控领域，实现路网智能预警，提升高速公路路网安全管控能力以及车辆自由流智能通行服务能力。本项目任务在于：利用深度学习及计算机视觉技术实现高速公路视频监控摄像头画面异常情况的自动检测，实现高速公路自由流数据源无人化管理；利用深度学习及计算机视觉技术对高速公路监控视频中的异常事件进行自动检测实现交通异常事件检测及时预警。将AI深度学习算法引入全天候多维度智慧高速安全态势检测分析平台，借鉴类似人脑的多层抽象机制来实现对现实对象或数据(如视频图像)的抽象表达，使平台能检测更多的摄像头故障信息和异常交通事件，具有更高的检测率和准确率。

指标建议：

到2022年，完成对清晰度异常、亮度异常、视频抖动、画面冻结等常见画面故障检测，准确率达95%以上。利用深度学习及计算机视觉技术实现高速公路视频监控摄像头画面异常情况的自动检测，实现高速公路自由流数据源无人化管理；到2023年，利用深度学习及计算机视觉技术对高速公路监控视频中的异常事件进行自动检测实现交通异常事件检测及时预警，对行人误闯、异常停车、倒车逆行、烟火抛落物、拥堵等事件检测准确度达到95%以上。