經濟的快速發展，使得我國交通發生了前所未有的變化，同時也面臨著前所未有的挑戰，根據不完全統計，中國城市交通擁堵指數超過1.5的有56個城市，其中三分之一的城市擁堵指數呈上升態勢，交通困局已經成為了從普通群眾到政府領導都密切關注的民生問題。如何更好通過人工智能、云計算、物聯網等先進技術，解決日益緊迫的交通問題成為了政府與社會各機構研究的熱點。
隨著手機網絡、全球定位系統、車聯網、交通物聯網的發展，交通要素的人、車、路等的信息都能夠實時采集，城市交通大數據來源日益豐富。其數據采集量必然成倍增長，形成海量、動態、實時的交通視頻數據。因此，以人工智能處理技術為支撐的城市交通信息服務將成為未來智能交通發展的增長點。目前，我國對交通異常事件的監管越來越完善，其中天網、雪亮工程的順利開展，各地市視頻監控感知端的設備已經遍布了城市道路的各個角落。然而，傳統的監控感知設備功能較為單一，僅用于場景智能監控，不做事件解析，使得交管部門未能充分對監控采集視頻數據價值進行挖掘，極大影響了交通監管管理效率。
為了更好輔助交管部門對道路異常事件進行綜合快速的監管治理，最大限度利用現有的道路監控信息，最小化改造成本，眼控科技結合目前最新人工智能技術，如多目標跟蹤、車輛目標檢測、車輛重識別、車牌檢測識別、視頻場景理解、道路標識信息分割等AI技術，推出了“交通異常事件智能監控系統”，使得同一道路監控場景下可以同時滿足異常停車、交通事故、交通擁堵、車輛逆行、非機動車闖入、行人闖入、道路障礙物檢測等10種異常事件的糾篩識別。此系統可對接多廠商、跨平臺的符合GB28181標準的視頻流媒體數據，實現對數據的智能檢測分析，有效抓取數據中的異常事件，并給出預警提示，如現場事件一旦發生，監控大廳即刻會進行預警，極大提高了監管部門的響應速度。同時，系統還能將已經獲取的違法事件數據標簽化存儲，便捷化跨業務、跨部門對數據的檢索，實現了執法數據有效、高質量共享，提升了執法效率。
城市交通視頻數據的集成與分析技術研究，對我國智慧城市的發展具有戰略性意義。如何有效對交通視頻數據進行解析挖掘，滿足高時效性和知識牽引等城市交通智慧化需求，是各個大中城市所面臨的前所未有的發展機遇和挑戰。一直以來，眼控科技在智慧道路交通領域深耕細，隨著眼控科技對AI技術應用場景落地的持續積累，必將在智慧道路交通、智慧城市的實踐路途中，留下濃墨重彩的一筆。
