经济高速发展固然提升了人民的生活水平，但也带来了副作用，除了空气环境更糟糕之外，还有一点则是拥堵的交通，尤其是在城市中心生活的人们想必对此更有感受。道路拥挤、交通阻塞、乘车难、行车难、行路难等问题给市民的出行带来了诸多不便，严重影响的市民的生活。

小编看到过这样一句话：

世界上最遥远的距离是

不是你我相隔千里。

而是，我开“宝马”堵车了，

你却踩着“捷安特”绝尘而去...

如今，小伙伴出门都是这样↓↓↓

所以，今天小编给大家介绍

一项黑科技，”视觉大数据“

↓↓让我们看一下↓↓

经过近一年时间的研发和部署，基于视觉大数据分析技术的道路主动感知监控系统在苏州工业园区9个重要路口落地，开始对道路状态进行“感知”。

该系统基于当前机器学习的前沿技术，深度学习构建了整个道路视频智能分析，实现了对道路目标的精确分割、识别、跟踪以及轨迹生成，在此基础上实现对卡口交通流量的智能统计以及违章停车、逆向行驶等道路交通异常事件的检测。运用计算机视觉技术，重新挖掘道路监控视频的内在价值，实现从“人”看图像到“机器”看图像。彻底解决传统系统中实时视频资源浪费严重、内容分析和检索效率低下等问题;在一定程度上缓解警力不足，真正体现出科技提升警力。

看到这里的小伙伴，一定还是这样↓↓↓

不要急，小编还没给你介绍完呢~

大数据在智能交通上的应用

↓↓请接着看下去↓↓

1、道路流量监测

其特征在于可完全适应路口大流量、低速车流、低车距交通状态，能够提供准确的车辆长度和校正功能，可按要求提供基于交通工程学的交通统计数据，满足城市路口交通信号控制系统的应用需求，流量统计的准确率超过90%。

2、排队长度分析

其特征在于可对视域内车辆排队长度进行测量，可提供基于虚拟检测器的排队长度数据输出(5米、10米、20米、50米等)，排队长度分析要求误差不超过5米。

3、混合车道转向比分析

其特征在于可分别统计直行道、直右混合车道掉头车辆数，并基于指定的统计周期计算不同方向车流量占比，用于指导城市路口信号灯不同方向、不同相位的配时优化方案，提高路口信号系统通行效率，混合车道转向比准确率超过85%。

4、拥堵分析

其特征在于可以基于事件方式对排队超限进行实时监测报警，可根据不同需求设定排队长度、排队检测时间阀值，对超过设定阀值的排队、拥堵或事故导致的拥堵产生实时报警，发生拥堵事件时漏报率不高于10%。

5、违章停车检测

其特征在于对违章停放车辆的自动检测与抓拍功能，并实现车牌的自动识别和违章现场的取证，违停的检出率超过90%。

6、车辆逆行检测

其特征在于对逆行车辆的自动检测与抓拍功能，车辆与道路方向相反时应在30秒判断其状态为逆行，车辆逆行的检出率超过90%。

7、道路施工检测

其特征在于对不同大小、不同形状及不同颜色的道路施工标志牌均具备检出能力，施工的检出率大于90%。

8、路障检测

其特征在于可检测不同颜色(包括红色、蓝色等)以及不同形状(包括锥形、圆柱形等)的路障、以及其他非标准路障(即道路中不该出现的较大型静止遗留物)，路障的检出率大于90%。

9、行人检测

其特征在于能够检测从车上下来的行人、攀越高速路围栏进入道路的行人,并发出告警信息，检出率大于90%。

“视觉大数据”虽高大上，但是，小编想傲娇的说：大数据的检测测是需要工业以太网交换机!公路的监控系统结构分为三部分，中心控制层、通信层和现场控制层，其中通信层为各个变电所和控制中心提供安全的数据通信通道，目前采用工业以太网交换机来完成。苏州飞崧通讯技术有限公司的工业以太网交换机已应用在智能交通上。未来，小编希望，在视觉大数据系统和工业以太网交换机的强强联合下，能使苏城的交通拥堵问题得到有效的解决!