基于计算机视觉技术的电动自行车及行人综合管控集成平台设计研究

摘要：传统交通管理中基于监控摄像头的非现场执法手段难以有效管控电动自行车及行人违法行为。随着计算机视觉技术的发展，利用前端高清智能设备识别交通违法行为成为可能。本文阐述了综合管控平台的架构，设计了前端计算机视觉感知系统和后端综合管理平台，并完成系统实现。该系统融合计算机视觉技术和AI算法，可辅助交通违法管控，有效遏制交通违法行为，减少警力投入，具有较高的实践推广价值。

关键词：计算机视觉；电动自行车管控；违法行为识别；人脸识别；人工智能

引言

在城市交通管理中，电动自行车及行人交通违法行为具有多样性、高频性和从众性等特点，成为交通安全的重大隐患和管控难点。据统计，涉及行人、非机动车的交通事故数占比高达60％以上，而传统交通监控相机主要针对机动车，无法有效管控电动自行车驾驶人及乘坐人。近年来，计算机视觉技术快速发展，为非机动车及行人的智能化管理提供了技术支撑。

一、系统架构

电动自行车及行人综合管控集成系统借助计算机视觉、人工智能和物联网技术，采集分析交通违法行为，通过抓拍违法图片、识别车牌和人脸，确认违法者身份，为执法提供证据，提升城市交通管理水平。系统架构如图1所示。

系统分为基础设施层、数据层、平台层和应用层。基础设施层提供底层支撑资源，包括计算资源用于数据处理运算，网络资源保障数据传输，存储资源保存各类数据，网络安全措施保护系统免受攻击。数据层负责数据接入与分类建库，为上层提供支持。在数据接入上，汇集视频卡口、本地脸谱库、电动车数据库等各类原始数据。分类建库时，将数据整理成基础数据库（含卡口视频、道路信息等）和人脸图像数据库（含公职人员、学校人员等），使数据有序化，助力上层应用。平台层通过AI违法行为识别技术，对电动自行车相关行为进行智能分析判断，借助算法模型识别闯红灯、逆行等违法情况，是实现智能化管控的关键环节。应用层分为管理端与服务端应用，分别服务管理部门与市民。管理端应用含基础数据管理、违法信息审核、短信通报、违法处理、数据统计分析及企业端功能，助力管理部门高效履职；服务端应用则提供违法查询、“随手拍”举报、上牌服务申请、保险办理等功能，便利市民与平台交互。

二、电动自行车及行人违法AI算法平台设计

电动自行车及行人违法AI算法平台依托各路段视频监控设备，识别闯红灯、逆行、越线停车、闯入机动车道行驶、不戴安全头盔等违法行为，实现精准路况监控与信息采集。该平台作为算法核心载体，是算法平台在交通领域的应用拓展，需结合行业场景定制开发，如场景化建模与交通行业算法包建设。通过构建面向非机动车及行人治理的机器学习与深度学习基础平台，提供适配场景的算法，降低AI技术应用难度，支撑精细化管理。平台汇聚监控网络中的高清卡口图片、电子警察图片、监控视频等资源，利用视频图像结构化描述技术实现智能分析与检索，满足综合检索需求。依托智能视频图像分析技术，将视频图像转化为数据流，提取有价值信息，结合云计算与大数据技术，实现系统内外数据比对碰撞与深度挖掘，以智能应用服务业务，推动立体化治安防控体系建设，提升预警预防、整体防控与基础管控能力。业务流程架构如图2所示。

电动自行车及行人违法AI算法平台具体功能如下：

2.1数据来源与利用

①数据来源

平台充分利用现有资源，包括卡口抓拍图片、电警抓拍图片、电警卡口视频、治安监控视频。

②资源利用方式

深度解析目标行为，对这些数据进行分析处理，充分发挥资源效能，挖掘其中关于电动自行车及行人违法的信息。

2.2AI赋能

包含AI违法识别和AI人脸识别两大核心功能。

①AI违法识别

可识别行人闯红灯、越线停车、不戴头盔、逆行、闯入机动车道行驶等违法行为；

②AI人脸识别

涵盖人脸监测、属性分析、比对、质量评估、活体检测、搜索、头肩评估、口罩检测等功能。

2.3应用展示与数据推送

①应用展示

通过示例图片展示了平台对闯红灯、越线停车、不带头盔、闯入机动车道等违法行为的识别效果。

②数据推送

经平台分析处理后的违法信息，最终推送至电动自行车及行人管理端，以便相关部门进行后续管理。

三、电动自行车及行人综合管理端设计

电动自行车及行人综治管理端深度融合交通管理业务场景，构建了覆盖全流程的功能体系，全方位助力电动自行车及行人的规范管理。该管理端具备违法处理功能，可针对闯红灯、逆行等各类交通违法行为进行精准认定与处罚，确保交通法规严格执行；配套的教育整改模块通过线上线下安全教育活动，推动违法人员深入学习交通规则，从意识层面提升安全出行素养。基础信息管理功能实现对电动自行车登记信息、行人身份数据的全生命周期维护，为管理决策提供精准数据支撑；积分管理体系则依据违法频次与遵规表现建立量化机制，通过积分奖惩约束出行行为。数据统计分析模块可对违法数据、教育成效等多维度信息进行可视化处理，生成违法趋势图谱与重点区域预警，辅助管理部门制定精准管控策略。企业端管理功能强化对电动车销售企业、外卖平台等相关主体的监管，通过企业备案与销售数据对接实现源头治理；短信/消息推送管理系统实时触达违法人员、企业管理人员，同步违法通知、教育提醒等信息，形成“识别-处置-教育”的闭环管理链条，全面提升城市交通治理的智能化与精细化水平。

3.1违法处理

针对电动自行车及行人的各类交通违法行为，如闯红灯、逆行等，进行认定、处罚等相关操作，保障交通法规执行。

3.2教育整改

对违法人员开展交通安全知识教育，促使其认识错误并改正，提升交通安全意识。

3.3基础信息管理

负责录入、更新和维护电动自行车及行人的基础信息，如车辆登记信息、人员身份信息等，为管理提供数据支撑。

3.4积分管理

建立积分机制，依据违法情况进行积分增减，可用于约束和激励管理对象，规范出行行为。

3.5数据统计分析

对违法数据、教育整改情况等各类信息进行统计分析，以图表等形式呈现，为管理决策提供数据依据。

3.6企业端管理

对涉及电动自行车及行人管理相关的企业（如电动车销售企业、外卖企业等）进行监管，规范企业行为，落实管理责任。

3.7短信/消息推送管理

向违法人员、企业等相关对象发送违法通知、教育提醒、政策宣传等短信或消息，确保信息及时传达。

四、电动自行车及行人综合管理端设计

电动自行车及行人综治公共服务端提供违法查询、积分修复、上牌服务、线上保险推荐等功能，满足公众在交通管理方面的相关需求。

4.1违法查询

方便电动自行车车主及行人随时查询自身违法记录，了解违规详情，及时掌握自身交通行为状况。

4.2积分修复为

受损的管理对象提供修复途径，如通过学习交通安全知识、参与志愿劝导活动等方式恢复积分，激励其遵守交通规则。

4.3上牌服务

提供电动自行车线上登记上牌功能，简化流程，车主可在线提交资料、预约办理，提升上牌便捷性和效率。

4.4线上保险推荐

基于电动自行车出行风险，为车主推荐合适的线上保险产品，提供多样化保障选择，降低出行风险损失。

五、交通文明出行积分体系设计

交通文明出行积分体系建设通过分级管理和明确积分规则，对电动自行车及行人交通行为进行量化管理，规范出行秩序。

5.1分级管理

依据电动自行车及行人的交通违法情况、遵守交规表现等因素，将管理对象划分为不同级别，实施差异化管理措施，如对高积分且无违法记录者给予便利服务，对低积分或频繁违法者加强监管。

5.2积分规则

明确电动自行车及行人在交通出行中各类行为对应的积分增减标准，如遵守交通规则予以加分，闯红灯、逆行等违法行为则进行相应扣分，通过量化规则规范出行行为。

六、系统实现

系统通过电动自行车及行人违法AI算法平台识别违法行为和人员信息，系统平台支持对违法数据按违法地点、人员、类型等多维度统计分析，实时监测违法数据并通过图表直观展示，为交警专项整治和精准勤务提供数据支撑。

七、结语

电动自行车及行人交通违法行为因缺乏有效管控导致事故频发，传统管理手段受限于警力不足难以满足需求。本文设计实现的基于计算机视觉的综合管控系统，融合多种技术，可有效遏制违法行为，减少警力投入，提升管理效能，具有较高的推广应用价值。

参考文献

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