某局關(guān)于運(yùn)用視頻數(shù)據(jù)分析技術(shù)防范化解道路風(fēng)險(xiǎn)的報(bào)告近年來我局始終高度重視信息化建設(shè)，在市安委辦的正確指導(dǎo)和x區(qū)委區(qū)政府的堅(jiān)強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)下，強(qiáng)化創(chuàng)新思維，探索運(yùn)用新技術(shù)、新方法、新手段，科學(xué)、精準(zhǔn)指導(dǎo)各項(xiàng)工作，大幅提升我區(qū)x數(shù)字化、智慧化、科學(xué)化水平。今年來，x區(qū)x局結(jié)合系統(tǒng)防范化解道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)有關(guān)部署，針對轄區(qū)道路交通事故多發(fā)勢頭，瞄準(zhǔn)電動自行車違法違規(guī)行為重要因素，開展智能視頻數(shù)據(jù)分析挖掘工作，在實(shí)戰(zhàn)中逐步總結(jié)出了從算法部署、實(shí)地踏勘、數(shù)據(jù)采集、點(diǎn)位布設(shè)再到系統(tǒng)開發(fā)、模型率定驗(yàn)證的一套完整解決方案，為開展電動自行車道路交通安全專項(xiàng)整治提供“情報(bào)”依托。部署算法，賦能存量視頻多維應(yīng)用針對x交通安全形勢現(xiàn)狀，為了更加切實(shí)有效開展科學(xué)治理，經(jīng)過對接區(qū)“AI+視頻”聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，就x區(qū)x局關(guān)于電動自行車道路交通安全專項(xiàng)整治工作提供專業(yè)解決方案和技術(shù)服務(wù)支撐，對接電動自行車違法管控系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)，厘清轄區(qū)重點(diǎn)道路，重點(diǎn)工業(yè)園區(qū)、居民小組等區(qū)域的交通情況。并開發(fā)數(shù)據(jù)模型對非機(jī)動車實(shí)現(xiàn)騎手不戴頭盔、機(jī)非混行、非機(jī)動車違法載人、行人/非機(jī)動車闖紅燈、非機(jī)動車逆行5種違法行為識別抓拍和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí)支持對機(jī)動車的屬性分析，騎手屬性的識別分析，可實(shí)現(xiàn)對美團(tuán)和餓了么等行業(yè)外賣騎手違法行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。在x區(qū)視頻資源管理平臺的基礎(chǔ)上建設(shè)模型、部署算法，構(gòu)建以視頻資源價(jià)值挖掘?yàn)楹诵牡姆菣C(jī)動車違法行為管控平臺?；谌斯ぶ悄芤曈X模型技術(shù)，部署非機(jī)動車騎手未戴頭盔檢測算法、非機(jī)動車載人檢測算法、非機(jī)動車逆行檢測算法、非機(jī)動車機(jī)非混行檢測算法、非機(jī)動車闖紅燈檢測算法、外賣行業(yè)騎手檢測算法對于視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，完全可利舊區(qū)里的視頻資源進(jìn)行違法行為抓拍與大數(shù)據(jù)分析。使得存量的視頻多維應(yīng)用，充分利用智能視頻數(shù)據(jù)分析技術(shù)推進(jìn)x區(qū)電動車管理數(shù)字化、科學(xué)化和智慧化，改變視頻監(jiān)控系統(tǒng)只能事后查證的應(yīng)用現(xiàn)狀，讓視頻監(jiān)控智能化，變“被動查詢”為“主動發(fā)現(xiàn)”，實(shí)現(xiàn)全時(shí)段、全區(qū)域、全能力的電動自行車違法行為發(fā)現(xiàn)與查處，解放大量人力的同時(shí)，保證電動自行車安全行駛管理落實(shí)落細(xì)。依托該平臺先進(jìn)的智能視覺算法可對全區(qū)一萬多路視圖資源進(jìn)行任務(wù)調(diào)度實(shí)時(shí)解析，實(shí)現(xiàn)電動自行車違法行為的主動感知與發(fā)現(xiàn)，并完成違法證據(jù)的截取與合成，后續(xù)可拓展支撐非機(jī)動車違法管控非現(xiàn)場執(zhí)法的業(yè)務(wù)閉環(huán)。數(shù)據(jù)分析，提供科學(xué)精準(zhǔn)工作靶向在集成各類模型算法及數(shù)據(jù)支撐服務(wù)的基礎(chǔ)上，以數(shù)字孿生、智能模擬、精準(zhǔn)識別為目標(biāo)，結(jié)合模型算法分析、模擬仿真、大數(shù)據(jù)等前沿高新技術(shù)，建立部署非機(jī)動車騎手未戴頭盔檢測算法、非機(jī)動車載人檢測算法、非機(jī)動車逆行檢測算法、非機(jī)動車機(jī)非混行檢測算法、非機(jī)動車闖紅燈檢測算法、外賣行業(yè)騎手檢測算法，構(gòu)建了實(shí)時(shí)監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集平臺。x區(qū)x局運(yùn)用x區(qū)視頻資源管理平臺匯聚的1萬余路視頻，結(jié)合車流量大、交通事故多發(fā)等特征，在全區(qū)x個(gè)街道選取工業(yè)園區(qū)、學(xué)校路段、居民小組的目標(biāo)車輛（電動自行車、三輪車、摩托車），進(jìn)行24小時(shí)“白+黑”智能化數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)存量視頻資源在新業(yè)務(wù)場景的“智慧化”利用。同時(shí)，布局駕駛?cè)宋创黝^盔、闖紅燈、騎車逆行、機(jī)非混行、違法載人五類違法違規(guī)行為算法的后端識別分析，形成違法違規(guī)事件數(shù)據(jù)專題庫，實(shí)現(xiàn)人車的精準(zhǔn)識別與管控。對數(shù)據(jù)采集結(jié)果進(jìn)行全面分析挖掘，找準(zhǔn)工作著力點(diǎn)、切入點(diǎn)，推進(jìn)電動自行車道路交通安全專項(xiàng)整治更加精準(zhǔn)、科學(xué)。一是對街道轄區(qū)工作推進(jìn)情況進(jìn)行分析，建立電動自行車日流量、違法違規(guī)行為發(fā)生率、騎行人未戴頭盔率、路口闖紅燈率等評價(jià)指標(biāo)，有效檢驗(yàn)和評價(jià)各街道電動自行車道路交通安全專項(xiàng)整治工作成效，并作為x績效考核依據(jù)，基本實(shí)現(xiàn)人力監(jiān)督成本的“零輸出”；二是對重點(diǎn)路段及區(qū)域分時(shí)段、分違法違規(guī)行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，查找我區(qū)電動自行車違法違規(guī)行為多發(fā)的路段和時(shí)段，為現(xiàn)場“精準(zhǔn)執(zhí)法”、非機(jī)動車道改造等提供“情報(bào)”研判，有效指導(dǎo)各街道強(qiáng)化重點(diǎn)路段交通治理；三是對違法違規(guī)行為針對性分析，依托違法違規(guī)行為發(fā)生率等指標(biāo)，及時(shí)調(diào)整道路交通安全宣教主題和專項(xiàng)整治工作重心，推動工作以更實(shí)措施落地。實(shí)現(xiàn)道路安全隱患用數(shù)據(jù)感知、道路安全治理用數(shù)據(jù)導(dǎo)航、執(zhí)法監(jiān)管決策用數(shù)據(jù)支持，有效提高道路安全遠(yuǎn)程監(jiān)測研判能力提升城市安全一網(wǎng)統(tǒng)管、綜合處置的效能。截至目前，已采集目標(biāo)車輛信息x萬條，其中違法行為信息x萬條，連續(xù)在x期全區(qū)x形勢分析報(bào)告中印發(fā)通報(bào)。優(yōu)化選點(diǎn)，瞄準(zhǔn)重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)嵤└深A(yù)針對x轄區(qū)電動自行車道路交通安全專項(xiàng)整治相關(guān)部署，結(jié)合我區(qū)各街道的交通現(xiàn)狀，前期x區(qū)x局優(yōu)先將各街道重要的路口路段進(jìn)行違法行為識別分析，通過一段時(shí)間大數(shù)據(jù)分析后可以監(jiān)測出各類違法行為的占比和違法違規(guī)事件數(shù)據(jù)專題庫。通過前期的重點(diǎn)路口路段違法行為監(jiān)測后x區(qū)x局再調(diào)整為各街道重點(diǎn)的工業(yè)園區(qū)出入口進(jìn)行違法行為識別分析，監(jiān)測出重點(diǎn)園區(qū)的違法占比和違法違規(guī)事件數(shù)據(jù)專題庫。已在全區(qū)的工業(yè)園區(qū)、重點(diǎn)路口路段的場景進(jìn)行電動自行車違法行為識別分析。實(shí)時(shí)感知全區(qū)的道路交通安全隱患狀態(tài)，支撐區(qū)安委辦電動自行車道路交通安全專項(xiàng)整治行動。系統(tǒng)部署方式為統(tǒng)一后臺部署，通過區(qū)AI平臺調(diào)取全區(qū)所有聯(lián)網(wǎng)視頻進(jìn)行針對性違法行為智能分析，同時(shí)系統(tǒng)支持接口開放與業(yè)務(wù)閉環(huán)系統(tǒng)的二次開發(fā)應(yīng)用。（四）閉環(huán)管理，實(shí)現(xiàn)隱患問題及時(shí)銷賬x區(qū)x局注重?cái)?shù)據(jù)分析結(jié)果運(yùn)用，不斷深挖數(shù)聯(lián)、視聯(lián)資源價(jià)值，查找工作不足和問題，形成各專項(xiàng)工作研判預(yù)警“產(chǎn)品”，實(shí)現(xiàn)隱患問題清單化、閉環(huán)管理。一是堅(jiān)持x“每月一分析”，印發(fā)x期全區(qū)x形勢月度分析，通過數(shù)據(jù)分析深挖安全事故和工傷及執(zhí)法檢查、災(zāi)害防御、應(yīng)急救援處置等重點(diǎn)內(nèi)容，尤其是專版視頻資源和大數(shù)據(jù)分析展示，及時(shí)發(fā)現(xiàn)工作中存在的問題和不足，助力更精準(zhǔn)安全治理；二是堅(jiān)持問題隱患“清單化”，對號到相應(yīng)的街道和部門，形成問題和任務(wù)清單，督促各單位對照整改落實(shí)，實(shí)現(xiàn)“閉環(huán)管理”；三是堅(jiān)持及時(shí)研判預(yù)警，針對分析趨勢和結(jié)果，建立督辦函、提醒函、預(yù)警信息等工作機(jī)制，提前發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)問題預(yù)警信息，找準(zhǔn)問題靶向發(fā)力。下一步，x區(qū)x局將持續(xù)深化視頻大數(shù)據(jù)、視聯(lián)、數(shù)聯(lián)、物聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘分析挖掘分析，不斷探索智能視頻數(shù)據(jù)分析技術(shù)在x實(shí)踐中的運(yùn)用，拓寬x“情報(bào)”獲取渠道：一是在道路交通領(lǐng)域，針對快遞外賣行業(yè)等特定人群、重點(diǎn)車輛如危化品車軌跡、泥頭車違法等事件開展分析，并探索更精準(zhǔn)的人車識別檢測；二是強(qiáng)化出租屋門禁視頻、學(xué)校區(qū)域監(jiān)控視頻、“三小”場所監(jiān)控視頻、遠(yuǎn)程監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，以及供電、住建