未来三年，智慧交管会如何发展？

11月5日，中国智能交通年会（ITSAC 2020）在深圳隆重召开，公安部交通管理科学研究所所长孙正良发表了《AI赋能交通管理和公共服务应用探索》的演讲。在演讲中，孙正良所长分享了公安交管信息化的发展现状、AI在交通管理应用的研发以及应用以及未来几年交管智能化的下一步发展。

公安交管信息化发展现状

在发展现状方面，孙所表示，经过20年不懈努力，我国公安交管信息化得到飞速发展，在软硬件的基础设施建设方面、块区域的数据信息共享汇聚方面，以及各业务系统的互联工作，都取得了显著了成效。构建了包括交管六合一平台、公安交通集成指挥平台在内的全国统一的四大平台，并推进各总队支队所建系统联网接入，形成部省市三级的信息系统架构，为公安交通管理工作提供了强大的技术支撑。

六合一平台采集了所有的车驾管数据，目前汇集了超过400亿条，包括车辆、驾驶人的基本信息以及交通违法信息、事故处理信息，以及1万亿条车辆行驶轨迹数据。还记录了车驾管业务办理的每一个环节经手人，谁办的，什么时候办的，都有日志记录，超过500亿条日志数据。平台还与保险机构、国家税务局等交换相应交换的数据，每年的车险、车船税数据超过3亿条。 

动态数据则都汇集到了公安交通集成指挥平台。平台接入了全国10万套以上卡口、电警设备，每天会采集大量的数据来汇集到平台上。现在对一些结构化数据，利用率非常高，用来做各种各样的管理，梳理业务，审核内部管理机制等。但现在这海量的视频数据利用率还不高，需要挖掘更多的管理和服务场景。包括下一步要提升设备的智能化水平，识别更多的违法行为，尤其是与重特大交通事故相关联的严重违法行为，包括通过车来识别与之相关的人，不仅是机动车所有人，还包括常用驾驶人以及常用乘客等。交管理的最终目的不是管车，而是管人跟服务于人。目前，前端感知设备，执法装备智能化水平还远远达不到智能化的程度。

在AI技术在交通管理工作的应用探索方面，孙所表示尽管目前前端感知设备、执法设备的智能化程度还不够高，但因为最近三五年AI技术发展，视频信息的感知能力、人脸识别能力越来越强大。孙所表示，通过深度学习以后，路面前端设备采集人脸的识别准确率达到了99.5%以上,而人眼的识别率是99%，也就是说通过深度学习，AI技术在人脸识别能力方面已经超过了人类了。

AI赋能交通管理

在具体的AI赋能探索方面，孙所举了几个方面的探索案例。

首先是面对庞大的交通监控视频图像，如何自动检测处理，提高图片利用率又减轻工作量？而警力有限，如何提升？比如交通事故，拥堵警情等能不能实现系统自动检测？

在团雾检测方面，交科所以集成平台所采集到的视频数据进行数据识别训练，以公路团雾多发点作为重点监测的对象，利用深度学习来进行图像的识别，从而智能的识别团雾事件，同时对团雾的影响等级进行自动分类、记录。怎么做？首先要采集大量的不同场景、不同能见度的团雾视频图像信息，形成训练的算法库，通过特定的算法不停的学习，从而提高自动检测能力。团雾自动检测技术成熟之后，可以把检测到的团雾事件信息推送到警务通或指挥中心，从而缩短警力反应时间。

在开车打电话行为的检测方面，交科所选取了全国124个卡口398万张图片进行AI识别，得出一个结论，全国同一时刻开车打手机的司机占0.75%，且在高速公路和国道上，开车打手机的司机占比相对较高，城市道路相对较低，因为城市电警、卡口数量较多，具有较强的威慑力。

在车辆品牌基础特征库建设方面，交科所按照国产车辆公告和进口车辆一致性证书进行图像分类，通过公路卡口采集的车辆图片（样本数据为国产车1274万张，进口车210.7万张），区分不同的品牌2238个，不同的型号6198个，不同的年款11327个，建立一套完整齐全的车辆基础特征库。现在视频识别准确率能达到98%以上，过一款车就知道是什么品牌，哪一年生产，哪一个车型。有了这个基础数据库以后，可以实现不依赖车辆号牌的车辆图片检索服务。

在驾驶资格的人脸识别方面，通过卡口采集到人脸数据，与车驾管数据比对，能够识别驾驶证与准驾车型是否相符，是否驾照被扣，是否扣满十二分失去驾车资格等等。

通过大数据、车辆识别、人脸识别的三者融合，交管行业希望交通管理工作从车辆管理转变到对重点人员的有效监管上，车驾管方面的放管服工作开展顺利，正是因为很多服务都放到了互联网上，包括办牌办证违法行为处理等，这些服务都需要人脸识别技术的支撑。

智能化交管的下一步发展

孙所表示，在10月底，公安部正式印发了《公安交通管理科技发展规划（2021-2023）》。在AI智能视频技术应用方面，要求构建面向事件预警、执法核查、自动驾驶的各类交通行为视频训练样本库，攻坚AI交通语义联合创新实验室。自动驾驶也需要人来编写程序，比如进出匝道，变革车道等自动驾驶行为如何决策？都需要样本数据，交科所将会联合更多企业建设AI交通领域的联合创新实验室。

要建立驾驶人照片特征库和失格人员特征库，创新身份认证和资料审核模式，为业务办理、路面执法提供核查服务。对路面民警的每一次执法，都要进行智能化审核。

要构建面向智能客户、122接处警的交通管理业务在线服务知识库和语音训练样本库。包括方言的识别。

要研发智能头盔、智能眼镜等单警装备，推广机动车智能查验机器人、考场智能监管系统、事故责任智能认定系统等，实现执法工作的智能化和规范化。

据ITS114了解到，10月底发布的《公安交通管理科技发展规划（2021-2023年）》中，共规划了24项任务，与交通监控、AI智能视频分析相关部分的内容有如下三条，仅供行业参考。

第四条，深化交通管理大数据分析研判建设。深化部级交通管理大数据分析研判平台建设应用，健全“人车企”全息数据档案，丰富优化交通安全态势分析、重点对象风险评估等功能，授权省总队、地市支队用户使用。搭建部级可视化建模实验环境，开放数据和计算资源，支持各地创新研发大数据模型，实现全警共建共享共用。鼓励有条件的地方建设本地交通管理大数据资源池，共享对接部级平台车辆和驾驶人特征标签、风险评分等数据，协调接入更多的外部数据资源，开展大数据智能化分析研判应用。

第六条，建设视频专网集成指挥平台。建设全国统一规范、省级统一版本的视频专网集成指挥平台，对接公安网集成指挥平台，搭建功能互补、资源互通的“双网双平台”。充分运用视频专网平台，应用智能化监测技术，强化路面监控设备运行维护，实现监控设备的全生命周期管理。推广应用全国统一的道路交通监控设备联网接入软件，规范道路交通监控设备数据传输链路，优化视频图像存储及数据跨网络传输交换技术，保障数据传输全量、及时、准确。

第九条，强化公路交通安全防控技术应用。以公安交通集成指挥平台为基础，打造高速公路、国省道情指勤督一体化“智慧大脑”实战平台，推进跨区域车辆通行轨迹、预警信息联动共享，实现管控车辆的全程监测、全程预警、全程诱导，支撑高速公路“三道防线”和国省道智能防控。推进基层大中队数字化警务室示范建设应用，推进高速公路、国省道重点点位交通流采集、视频、卡口、控制、发布设备建设和升级改造，交通等部门监控设备共享接入，进一步织密道路监控网络。