对此，深圳市新创中天信息技术发展有限公司总工程师周长军在第五届华南智能交通论坛上进行了主题为“AI视频分析技术在高速公路管理上的应用”的演讲。
周总主要从拥堵检测手段、拥堵原因分析、拥堵研判、快速消除拥堵的手段等方面进行了详细介绍。以下为周长军演讲全文，经赛文交通网编辑冰山一角整理：
我今天给大家分享的主要是视频检测技术在缓解高速公路拥堵环节方面的应用。接下来，我从四个方面介绍下高速公路的拥堵情况：
第一，目前有哪些拥堵检测的手段
首先，可以用互联网的大数据进行检测，比如地图和导航，但是，该手段只提供了大量实时的样本，无法分析出拥堵的具体原因；
另外，可以用雷达或微波，这种方式对低速行驶或静止目标的检测精度会打折扣；
最后，还有视频检测的手段，视频检测主要有端、边、云三大设备，分别为：
SENSOR + VPU前端一体化端设备：端设备内嵌了深度学习算法，可检测人、车、环境以及交通事件；
CPU+ VPU前端处理多路视频的边设备：边设备为插卡式机箱，可接入已建的相机视频，可以处理12路视频，并可做各种定制化处理；
CPU+VPU芯片组中心处理多路视频云设备：云设备具有高密度、大算力、全模块、在线扩容等特点，每台可以处理200路视频；
第二，对拥堵原因的分析
拥堵可分为异常拥堵和正常拥堵两种形式：
异常拥堵是指由交通事故、施工占道、天气环境、路面异物、慢速车辆等原因造成的拥堵现象；
正常拥堵主要是指高速公路出入口、服务区以及节假日期间的拥堵；
第三，进行拥堵研判
如今，我们现在用技术手段解决的基本上以异常拥堵为主，通常用大场景相机来进行，然后通过AI视频检测器、边缘计算检测器和视频分析服务器对车辆、环境、道路和事件进行检测和分析，进行预警和提示。
视频检测的功能主要分为四个方面，分别为检测车辆、检测异常事件、检测道路状态、检测天气状态：
检测车辆时，通过深度学习+目标跟踪的算法，检测车辆轮廓位置信息，主要检测类型有排队长度、车流量、车辆轮廓、车道密度、车辆类型、车型流量等等，；
检测异常事件时，视频会获取每个车道的实时车辆数据，并进行交通事故判别 ，分析车辆目标然后进行跟踪，主要检测类型有交通事故、施工占道、非法停车等等；
检测道路状态时，通过对路面、积水形状、路面破损等情况分别进行建模，通过对他们的表面特征进行识别，主要检测类型有道路异物、道路积水、道路破损等等；
检测雾天、雨天、雾天等天气状态时，采用边缘检测，自动对比度阈值比较等手段来判断能见度距离，当能见度小于200米大于100米时，时速不得超过60公里;能见度小于100米大于50米时，时速不得超过40公里;能见度在30米以内时，时速就要控制在20公里以下。
第四，如何快速消除拥堵
利用检测手段发现拥堵，然后对拥堵原因进行研判，即可针对性的快速处理并消除拥堵，主要消除的技术手段有频闪云台指示灯、高音喇叭、LED指示和中心平台：
频闪云台指示灯：自动跟随违规车辆车辆闪烁，并警示其纠正，在夜间尤其有用；
高音喇叭:自动喊话违规车辆；
LED指示：通过LED进行拥堵指示，为车辆提供前方实时道路情况(提使信息主要有：车道拥堵情况、车道施工占道情况、车道停车情况、路面异常情况、天气异常提示等等)
中心平台：通过导航地图进行推送，非严重事故可用无人机取证，判定责任，然后车辆快速离开；严重交通事故，尤其是有人员伤亡的，则进行122急救呼叫，快速来人处理，争取时间，减少伤亡；
另外，关于日常的拥堵，也可以用经济手段进行消除，比如按照每辆车占用高速道路的时间和空间进行动态收费。
综上所述，通过对拥堵情况的检测、研判，最终可消除拥堵，以此让高速更安全。
我的分享到此结束，谢谢大家。
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