某局关于运用视频数据分析技术防范化解道路风险的报告

近年来我局始终高度重视信息化建设，在市安委办的正确指导和XX区委区政府的坚强领导下，强化创新思维，探索运用新技术、新方法、新手段，科学、精准指导各项工作，大幅提升我区XXXX数字化、智慧化、科学化水平。今年来，XX区XXXX局结合系统防范化解道路交通安全风险攻坚战有关部署，针对辖区道路交通事故多发势头，瞄准电动自行车违法违规行为重要因素，开展智能视频数据分析挖掘工作，在实战中逐步总结出了从算法部署、实地踏勘、数据采集、点位布设再到系统开发、模型率定验证的一套完整解决方案，为开展电动自行车道路交通安全专项整治提供“情报”依托。

（一）部署算法，赋能存量视频多维应用

针对XX交通安全形势现状，为了更加切实有效开展科学治理，经过对接区“AI+视频”联合实验室，就XX区XXXX局关于电动自行车道路交通安全专项整治工作提供专业解决方案和技术服务支撑，对接电动自行车违法管控系统，通过该系统，厘清辖区重点道路，重点工业园区、居民小组等区域的交通情况。并开发数据模型对非机动车实现骑手不戴头盔、机非混行、非机动车违法载人、行人/非机动车闯红灯、非机动车逆行5种违法行为识别抓拍和数据统计分析。同时支持对机动车的属性分析，骑手属性的识别分析，可实现对美团和饿了么等行业外卖骑手违法行为数据统计分析。在XX区视频资源管理平台的基础上建设模型、部署算法，构建以视频资源价值挖掘为核心的非机动车违法行为管控平台。基于人工智能视觉模型技术，部署非机动车骑手未戴头盔检测算法、非机动车载人检测算法、非机动车逆行检测算法、非机动车机非混行检测算法、非机动车闯红灯检测算法、外卖行业骑手检测算法对于视频数据进行结构化处理，完全可利旧区里的视频资源进行违法行为抓拍与大数据分析。使得存量的视频多维应用，充分利用智能视频数据分析技术推进XX区电动车管理数字化、科学化和智慧化，改变视频监控系统只能事后查证的应用现状，让视频监控智能化，变“被动查询”为“主动发现”，实现全时段、全区域、全能力的电动自行车违法行为发现与查处，解放大量人力的同时，保证电动自行车安全行驶管理落实落细。依托该平台先进的智能视觉算法可对全区一万多路视图资源进行任务调度实时解析，实现电动自行车违法行为的主动感知与发现，并完成违法证据的截取与合成，后续可拓展支撑非机动车违法管控非现场执法的业务闭环。

（二）数据分析，提供科学精准工作靶向

在集成各类模型算法及数据支撑服务的基础上，以数字孪生、智能模拟、精准识别为目标，结合模型算法分析、模拟仿真、大数据等前沿高新技术，建立部署非机动车骑手未戴头盔检测算法、非机动车载人检测算法、非机动车逆行检测算法、非机动车机非混行检测算法、非机动车闯红灯检测算法、外卖行业骑手检测算法，构建了实时监控的数据采集平台。XX区XX局运用XX区视频资源管理平台汇聚的1万余路视频，结合车流量大、交通事故多发等特征，在全区X个街道选取工业园区、学校路段、居民小组的目标车辆（电动自行车、三轮车、摩托车），进行24小时“白+黑”智能化数据采集，实现存量视频资源在新业务场景的“智慧化”利用。同时，布局驾驶人未戴头盔、闯红灯、骑车逆行、机非混行、违法载人五类违法违规行为算法的后端识别分析，形成违法违规事件数据专题库，实现人车的精准识别与管控。

对数据采集结果进行全面分析挖掘，找准工作着力点、切入点，推进电动自行车道路交通安全专项整治更加精准、科学。一是对街道辖区工作推进情况进行分析，建立电动自行车日流量、违法违规行为发生率、骑行人未戴头盔率、路口闯红灯率等评价指标，有效检验和评价各街道电动自行车道路交通安全专项整治工作成效，并作为XXXX绩效考核依据，基本实现人力监督成本的“零输出”；二是