在城市化进程加速与交通需求激增的双重背景下,传统交通流量统计依赖人工巡查或固定传感器的方式,逐渐暴露出覆盖范围有限、实时性不足、成本高昂等痛点。极视科技基于计算机视觉与深度学习技术,推出高精度、低延迟的车流密度分析服务,通过动态视频流实时解析车辆分布与移动轨迹,为交通管理、商业运营、城市规划等领域提供智能化决策支持。
极视科技车流密度分析算法以“目标检测-轨迹追踪-密度建模”为核心链路,融合传统图像处理与深度学习模型优势,构建高效、鲁棒的检测框架:
高精度车辆检测
采用改进的YOLOv8目标检测框架,结合注意力机制(CBAM)与多尺度特征金字塔网络(FPN),强化对小目标车辆、遮挡车辆及低光照条件下的识别能力。例如,在夜间或雨雾天气中,算法可穿透环境干扰,准确识别车身轮廓与车牌信息,检测准确率达98%以上。
动态轨迹追踪
基于DeepSORT算法优化多目标追踪模块,通过融合车辆外观特征与运动轨迹,实现跨摄像头、跨场景的连续追踪。例如,在高速公路卡口场景中,算法可追踪同一车辆从入口到出口的完整路径,为拥堵溯源提供数据支撑。
实时密度建模
引入时空图卷积网络(ST-GCN),结合历史流量数据与实时检测结果,构建动态密度分布模型。例如,在商圈停车场场景中,算法可预测未来15分钟内各车位的占用概率,优化停车资源分配。
高精度识别,适应复杂场景
算法支持从1080P到8K分辨率的图像输入,兼容枪机、球机、无人机等多类型摄像头设备。在实验室测试中,算法对50米距离内车辆的识别准确率达99.2%,误检率低于0.8%,显著优于传统地磁传感器方案。
实时响应,低延迟部署
通过TensorRT加速与模型量化剪枝技术,算法参数量压缩70%,支持在NVIDIA Jetson AGX Orin等边缘设备上实现80ms内实时推理。例如,在智慧交通路口场景中,算法可同步完成车辆检测、信号灯状态识别与拥堵预警,响应延迟低于200ms。
多模态融合,提升鲁棒性
结合雷达点云、热成像等多源数据,算法可突破单一视觉传感器的局限。例如,在隧道监控场景中,通过融合激光雷达与可见光摄像头数据,算法可穿透烟雾干扰,准确识别车辆位置与速度,避免二次事故发生。
智慧交通管理
路口信号优化:实时统计各方向车流量,动态调整信号灯配时,提升通行效率。例如,某城市试点项目通过部署极视科技算法,将高峰时段路口平均等待时间缩短30%。
违章行为监测:识别压实线、逆行、违停等行为,结合车牌识别技术实现非现场执法。例如,在机场高速场景中,算法可自动检测违停车辆并触发报警,减少人工巡查成本。
商业运营分析
停车场管理:统计车位占用率、周转率等指标,优化定价策略与引导系统。例如,某大型商场通过部署算法,将停车位利用率提升25%,顾客停车满意度提高40%。
客流热力分析:结合车辆轨迹数据,分析商圈、景区等区域的客流来源与停留时间,为营销活动提供数据支持。
城市规划决策
道路承载评估:长期监测车流量变化趋势,为新修道路、扩建桥梁等项目提供科学依据。例如,某新区规划项目中,算法通过分析3年历史数据,预测未来5年交通需求增长,优化道路设计参数。
应急事件响应:在突发事件(如交通事故、自然灾害)中,实时统计受影响区域车流量,为救援资源调度提供动态数据支持。
标准化API接口
提供RESTful API与gRPC双协议接口,支持Python、C++、Java等多语言调用,兼容海康威视、大华等主流厂商摄像头设备及阿里云、华为云等公有云平台。客户无需修改现有系统架构,即可通过简单调用实现算法功能嵌入。
可视化管理平台
配套开发“极视AI中台”,支持算法配置、数据标注、模型训练、报警管理等全流程操作,提供热力图、轨迹图等可视化分析工具。例如,在交通指挥中心场景中,平台可实时展示各路口车流量分布,辅助调度人员快速决策。
定制化硬件解决方案
提供“算法+硬件”一体化设备,如智能交通摄像头、边缘计算盒子等,支持即插即用部署。例如,在乡村道路场景中,算法可集成至太阳能供电的智能摄像头,实现离网环境下的长期稳定运行。
算法定制开发
根据客户特定场景需求(如特殊光照条件、特定车型定义),提供从数据采集、模型训练到部署优化的全流程定制服务,开发周期8-12周,支持按项目制或年度服务合约付费。
标准产品授权
提供“算法+硬件”标准化解决方案包,包含预训练模型、开发文档、技术支持服务,客户可基于极视科技AI中台快速搭建应用系统,授权费用按设备数量或调用次数计费。
联合研发合作
针对行业共性需求(如自动驾驶测试场车流模拟),与客户共建联合实验室,共享研发资源与数据,成果由双方共同商业化,收益按约定比例分配。