基于人工智能的事件管控预警技术应用实践

田晓健 常建国 杨振南

1. 天津市公安局交通警察总队 天津 300000；2. 北京市商汤科技开发有限公司 北京 100080

引言

根据《交通管理与控制》（2008版）“第9章 特殊事件交通管理”中定义[1]：道路上发生的交通事故、车辆故障抛锚、恶劣气候、盛大节日集会、游行、重大会议、道路养护作业以及需要临时占用部分道路资源的运动项目如自行车比赛等，会导致道路通行能力暂时性下降或交通需求非周期性异常的事件，都属于交通特殊事件。交通事件对道路交通能力、道路交通管理、道路安全等都有着直接或者间接的影响，如根据“美国道路交通安全管理局（NHTSA）”对较大以上事故导致的延误相关统计数据来看，导致交通拥堵的最大原因是道路瓶颈，排在第二位的则是交通事件。因此，交通事件是交通管理领域的极其重要、值得高度关注和深入研究的课题。

从政策上来看，公安部交管局《2021年道路交通管理工作要点》指出“完善公安交通指挥中心警情事件指挥调度、应急处置、报送反馈工作机制及效能评价体系”，以及2020年8月19号公安部交管局召开全国事故预防“减量控大”视频推进会中强调“要求各地要认真研判分析本地道路交通安全形势，查找突出风险和薄弱环节”。影响道路交通安全的交通事件的检测和研判处置受到了高度的关注。

而随着平安城市、雪亮工程以及智慧交通等系统工程的建设，城市中拥有大量的视频监控资源存量资源，赛文交通网《2021年中国城市智能交通市场研究报告》显示“2011–2020年，我国电子警察、卡口、道路视频监控市场合计投资规模达到约1700 亿”。在海量的前端建设和千亿级行业投入的同时，基于人工智能的视频事件自动检测技术日趋成熟，事件检测能力和范围不断提升。通过人工智能手段来从海量视频资源中发现、挖掘交通事件，识别道路隐患，是当前最具价值的手段之一。针对不同类型的交通事件预警信息，如何有效的甄别价值信息，并从分析研判到闭环处置，是交通事件处置的最重要且值得深入探究的最后一环。

通过天津交警总队基于利旧视频的事件分析实践，我们探索了个性化事件报告单的方式的方式，将高价值事件精准及时呈现给相关负责民警，并在天津市内6区试点应用，受到一线民警的广泛好评，本文将重点分享落地实践经验及对后续持续探索方向的思考。

1 交通事件的检测现状及存在的问题

交管事件是指导致道路通行能力下降或交通需求不正常升高的非周期性发生的情况[2-3]，交通事件具有发生原因不确定、发生时间和地点随机、易引起拥堵和事故、易危及秩序和人员伤亡等特性。交通事件包括道路养护、占道大型活动（如体育竞赛、游行等）等事前规划可预测性的，也包括交通事故、异常停车、行人闯入、道路抛洒、团雾及恶劣天气等无法提前预测的异常事件。无论哪种类型的交通事件均在不同程度上阻碍和限制了交通流的正常运行，对道路通行能力产生显著影响。

因此，在近些年的智慧交通项目建设中，交通事件检测预警、分析研判、处置发布等系统及应用占据了重要的位置。根据赛文交通网《2021年中国城市智能交通市场研究报告》显示，2020年交通信息采集、处理和发布系统与设备市场项目数量为771项，市场规模为32.6 亿，同比增长11.5%，无论是项目数量还是市场规模均呈现逐年递增的趋势。建设范围包括城市范围内的视频、线圈、微波、地磁、电子标识等形式的交通数据采集类的系统与设备；城市道路交通诱导发布类的系统与设备；城市公众出行信息服务类的系统与设备。

我们将交通事件从采集预警到处置闭环所采用的技术手段和处理流程归结如下：

图1 交通事件处理全流程

1.1 交通事件检测预警

根据交通事件信息的反馈来源，分为感知前端反馈报送、各类人员人工反馈、各类周边系统分析反馈。

1.1.1 感知前端反馈报送手段：包括红外线、声学、超声波、感应线圈、微波雷达检测等间接检测技术和视频图像识别的直接检测技术手段[4]。

1.1.2 各类人员人工反馈手段：包括交通出行人员如市民通过移动电话、App、微博、公众号等方式反馈和交通管理者如交警巡逻人员、路段管理人员等发现并确认事件信息。

1.1.3 周边系统分析反馈手段：通过大数据分析研判平台或者各地自行建设的态势分析、一体化指挥等系统的异常数据研判分析对疑似的交通事件进行预警推送。

1.2 交通事件分析研判

通过各类手段获知的交通事件预警信息通常仅呈现单点的事件信息，事件产生的原因、造成的影响、宏观的态势、关联的事件等信息还需要通过进一步的研判分析。目前常用的研判分析手段包括各地建设的视觉中枢分析平台、交通态势分析研判平台、交通大数据分析研判平台及各类交通大脑系统。

系统通过融合各种渠道反馈的交通事件信息，结合交通流量数据、交通路网数据、道路运行容量数据等进行融合分析，以发现不合理路段设置、事件发生态势、道路通行效率的影响情况以及二次事件的发现等。

1.3 交通事件处置发布

交通事件在获取、确认并进行分析研判后，需要将信息发布给交通管理者和道路出行参与者，以达到及时处置交通事件、维护交通秩序、优化道路设定和规避交通影响、选择最佳路线的目的。

1.3.1 面向道路交通管理者推送发布。将交通事件经过系统确认后向交通管理者发布准确的预警信息，同时结合历史信息进行深度的研判分析，给出路段的事件的成因、趋势、优化建议等信息，以指导交通管理者进行进一步的管理优化。

1.3.2 面向道路交通出行参与者推送发布。系统研判后的准确事件信息和可能影响的范围、时间等信息通过导航地图、道路诱导屏、微信公众号、微博、交通广播等手段及时发布出去，通知到交通出行人员，以避免交通时间造成更严重的交通拥堵、秩序混乱等影响。

随着技术的发展和各地项目的建设，交通事件管控的各个环节拥有丰富的手段和技术能力，给各地进行交通异常事件感知、风险管控等方面提供了巨大的支持。但是，我们也发现交通事件管控还主要面临两个方面的困境：①由于目前还有较大量的前端为普通视频前端或智能化不足的前端，海量的视频资源未充分利用，从而使得大量的交通事件信息未能第一时间预警上报。②大量的各类系统建设丰富交通管理部门管控管控手段的同时，也增加了一线民警的使用负担和信息获取的成本。

大量的各类系统建设丰富交通管理部门管控管控手段的同时，也增加了一线民警的使用负担和信息获取的成本。

因此，基于这两个维度的深度思考，我们采用了基于存量视频的计算机视觉中枢的事件检测、分析研判方式和个性化报告单的信息呈现方式。

2 基于计算机视觉的事件检测应用

基于视频的交通事件检测手段，具有报警速度快、不受交通量影响等特点[4]，是最为直观的方式。在城市交通场景下，存在着海量视频资源可以充分利用的有利条件，同时也面临着前端建设差异导致智能化未充分发挥、事件信息获取滞后、人力视频巡查的方式耗时耗力、道路环境变化要求事件管控类型变更、交通规则及城市发展的影响导致新型事件管控需求增加等诸多挑战。

针对这些有利的条件和面临的挑战，如何将交管部门的痛点转变为亮点，我们提出了AI交通视觉开放平台的建设方案如下：

图2 AI交通视觉开放平台建设方案

在数据中心搭建一套分布式的AI交通视觉开放平台，提供智能数据交换引擎、智能视觉感知引擎、分析研判服务等服务。在智能数据交换引擎模块，通过GB/T 28181、SDK、RTSP、ONVIF等协议接入电警、卡口、违停球、路段监控、雪亮监控等各类视频前端，获取各场景丰富的视频流数据资源。在智能视觉感知引擎模块，提供交通事件感知算法仓，包括行人非机动车闯入机动车道、道路抛洒、交通事故、异常停车、车辆逆行等数十种丰富的交通事件感知算法。在分析研判服务模块，提供异常事件实时感知、深入分析研判和事件流转对接等服务。最终，通过“AI+”视频实现交通事件的自动感知、预警和推送，构建警情提前处置的智能感知研判体系。

通过AI交通视觉开放平台集中处理的方式，实现前端充分利旧、打破前端算力瓶颈，满足一路视频资源接入、多类算法并行解析，同时按照交通管控需求进行算法灵活调配、算力分时复用。视觉平台也提供增量训练机制，满足算法精度根据误报样本在线自学习优化提升。

在天津交警总队视觉中枢平台的建设过程中，通过与AI领域头部企业商汤科技合作的警企联创模式，以天津交警遇到的实际场景问题与商汤科技自研超算、Open MMlab业界最全的视觉算法研体系和模型体系、城市级AI视觉平台丰富落地实践相结合，深度挖掘连续变道、道路场景的全结构化等复杂算法以及持续优化非机动车管控等长尾应用问题，从而实现合作模式良性迭代，AI能力持续赋能交管创新。

3 交通事件处置分析的个性化报告单创新机制探索

在交通事件应用的研判和闭环环节，我们发现系统会弹出大量各类型的报警，巨大的警情压力下一时间让指挥中心民警颇感困惑，如何将需要的警情有序、高效、简洁的方式推送给一线民警，成为探索的核心问题。

我们采用与现有指挥调度系统对接的方式，将交通事件信息与地理信息有机结合起来，将交通事件信息进行分析与可视化表达。集成现有的道路基本数据以及通过检测器实时检测的数据进行集中管理，实现图形化信息的统计、分析功能，帮助通管理部门及时快速了解道路信息、交通事故信息统计分析，为交通管理部门决策与管理提供依据，同时为用户提供实时、准确、快速的信息服务[5]。这一方式能够将信息进行充分的融合分析和数据流转起来，但是需要登录系统主动查询的形式来获得信息，使得一线民警使用上有一定的困难，且无法快速获取需要的信息。

为了解决事件信息高效、简洁的抵达一线民警，减少系统登录查询的烦恼，我们创新性的采用了交通事件处置分析的个性化报告单的机制。如下图所示：

图3 报告单模板

一线民警登录系统根据关注的事件类型、发生地点、时间周期、自定义级别等配置适合个人阅读习惯的报告单和推送方式，同时系统内置事件处置专家意见库和案例库。配置完成后，系统就按需推送报告单给响应的民警用户，帮助各辖区的客户在不登陆系统的情况下及时获得所关注的事件信息报告和处置建议，从而实现精准施策、快速响应的效果。

4 实战应用效果

在天津交警总队的日常管理中，面临着交通管控“减量控大”工作的巨大压力，迫切需要掌握全是的交通事件实时动态。而天津市建设有丰富的前端视频资源，但早期建设的前端摄像机的功能相对单一，对于视频挖掘、深度应用不够，因此亟须基于传统摄像机“AI云赋能”实现交通事件检测，为交通管理提供辅助决策支持，提升智慧化运行调控能力。

我们对天津市内六区视频资源进行梳理，一期梳理共346个点位，包括和平区80个监控点位、河西区123个监控点位、南开区56个监控点位、红桥区65个监控点位、河北区17个监控点位、河东区5个监控点位。经过多个部门进行技术论证，结合联创科研项目，提出充分利用现有违停、卡口、电警等前端设备和电警平台资源，不在硬件方面做投入，建设后端智能分析平台进行深度赋能，通过视频智能分析技术，加强交通综合态势感知、情报主动发现等能力建设，利用此类存量前端视频资源结合AI智能视频分析算法实现对道路交通违法行为、交通事件的精准识别，自动检测、识别行驶中车辆、人员的违法行为，不文明行为。

图4 异常交通事件告警截图

系统在3月份上线试运行期间，系统上报丰富的告警结果，其中异常拥堵共计告警334条，行人非机动车闯入共计告警224430条，倒逆行共计告警1728条，车辆逆行告警809条，车辆连续变道共计告警2281条，车辆违法变道共计告警190条，非机动车违法载人共计208条，骑手未戴头盔共计告警48255条。同时，组织市内六区的集中研讨会议，按照一线民警的关注特点和使用相关，按月定制输出事件报告单4篇次，帮助试点区域进行针对性优化改进。

5 结束语

在天津交警总队与商汤科技的联合创新努力下，成功试点上线了AI开放视觉平台，实现天津市部分探头的利旧和智能化升级，同时创新应用了报告单的事件警情推送机制，帮助一线民警精准获取高价值信息。课题试点收到一线民警的良好反馈。

接下来，双方联创机制将继续深化开展，融合多维度数据进行充分的研判分析并打通多种事件信息发布渠道，将系统价值信息更大化地呈现出来，进行大规模应用和培训推广。同时，我们将继续优化报告单的机制，完善基于事件单点-道路条线-辖区层面等不同维度的精细化报告单模式，使得不同层级、不同岗位的用户聚焦在高价值信息中，实现整体事件管控细节、全局兼顾！