善用AI，苏州科达助力交通管理精细化

崔中发：在交通监控领域，交通管理精细化对于视频图像结构化的要求越来越高，尤其是通过视频图像对实时交通路况的感知。科达在前端视频图像结构化的信息种类、实时性、集成度等几个方面进行布局，如通过前端视频图像感知道路交通微观气象环境、全息交通参数（行人、非机动车、机动车）、交通行为以及交通事件；在后端布局各类车辆、人员、管理的AI应用，此外还重点推进多算法调度引擎框架，各类算法相互协作共建，让用户的交通管理更智能。

崔中发：随着交通管理精细化的不断推进，公安部组织的专项行动会越来越多，如何很好地完成专项行动，利用好AI与大数据技术显得尤为重要。将交通管理中积累的日常数据通过大数据与AI算法模型进行抽取、清洗、建模，进行精准打击，提升专项执法行动的效率。

目前，科达在交通管理大数据领域的主要产品——海燕车辆大数据系统已升级至3.6版本，可进行千亿级数据毫秒级分析；车辆特性识别准确率提升至98%+；车标可识别480+；车型可识别5500+；功能应用上可与海鸥、图侦、智能交通等大数据系统对接。

我们的系统已经在部分城市的打击假牌套牌假证违法行为专项行动中发挥重要作用，相信未来会有越来越多的城市青睐“海燕”。

崔中发：视频监控联网、共享，给安防、交通管理带来前端摄像机视频图像的联网共享，为城市大规模图像信息采集、交通路况感知、治安防控，尤其是突破地域空间进行管理应用带来质的飞跃。

未来将很可能出现城市级的、统一的视频监控数据资源池，公安、交通、城市管理等各部门从资源池中调取数据，用于自身的垂直业务。但目前存在各地主动性不足、图像质量不高、运维管理不到位等障碍。

崔中发：科达在这种技术上都有储备和布局。

针对不同应用场景，每种技术都有自身的优缺点。汽车电子标识技术对打击假套牌有信息精确、不存在异议、环境光线干扰小等特点。视频技术则具备车辆图像、整体特征、车辆号牌等信息全面、电磁干扰小等优势。

就应用需求而言，我们预计视频技术与汽车电子标识技术将在打击假牌套牌车辆上并行发展。

ITS114：如何看待目前交通监控市场的细分化、小众需求？

崔中发：智能交通系统涉及人、车、路、环境以及管理，智能交通市场涵盖的领域及行业比较多，交通监控作为智能交通领域中的一个细分行业，属于非常重要的基础支撑系统。随着执法场景细化，交通监控设备也将随需求而变化，不管是行人闯红灯抓拍，还是远光灯抓拍，都体现了交通监控领域的一个重要特征，需求推动设备、技术升级，未来也将如此，不管是AI、大数据、还是5G通信等，都是有了需求，才会有技术的应用。