产品背景

长久以来，采用背景差分、运动目标检测等依赖背景建模方式的视频事件检测器，使用时极易受画面背景变化干扰，产生大量误报，严重影响正常管理工作，实际无法起到准确分析枧频的作用，基本处于关停状态。

协会常务理事单位武汉微创光电股份有限公司推出的AI视频事件检测器，以人工智能深度学习技术为核心，能够准确识别画面中车辆、行人等目标，与画面背景无关，不再受摄像机抖动、光影变化、异物掠过等干扰，从根本上解决误报问题，准确率真正达到可用水平。

核心技术

深度学习技术是类似人脑的学习、工作方式，预先(出厂前）使用海量目标素材对算法神经网络进行训练，由神经网络自动总结目标特征，经过反复训练和考核，使其识别准确率达到可用水平。产品部署后，该神经网络便可直接开始检测，准确识别各类目标及其轨迹，进而分析出异常交通事件。

由高速公路不同拍摄角度的隧道、外场视频训练而成的专用深度学习检测模型，非城市道路移植产品或其他场景通用产品。

在实际使用中，对识别错误的样本进行再训练，不断提高识别准确率。

产品部署

性能指标

采用GPU服务器架构，以人工智能深度学习技术为核心算法，直接识别视频中车辆、行人目标和运动轨迹，不受背景变化干扰，解决传统算法事件检测器误报漏报严重的问题。

事件录像支持预录和延录，±180s可设，以保证每个事件在事发前、中、后的完整证据链被记录。

检测出异常交通事件后，客户端上自动弹出语音播报事件类型，自动弹窗播放事件发生地实时视频，并同时保存事件截图和录像。

提供异常事件统计报表和交通量统计报表，可由用户自定义时段、位置、事件类型、交通量类型等选项进行筛选并导出报表。

系统支持联动情报板系统、广播系统等第三方系统。

技术指标