闪马智能COO姚唐仁：视频AI赋能城市空间智能化管理

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　　本次大会由世界人工智能大会组委会指导，上海市经济和信息化委员会、中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会、临港集团主办,机器之心承办，国内外人工智能领域的顶尖专家及行业翘楚、顶级开发者汇聚在此，共论智能化转型技术之道。

　　城市数字化转型是大势所趋，所涉及的方面涵盖城市生产、生活、生态，人工智能技术与生态在城市数字化转型中发挥着越来越重要的作用。本次大会上，闪马智能COO姚唐仁以“视频AI赋能城市空间智能化管理”为主题，深度分享了他对人工智能在城市管理应用方面的见解。

　　1     挖掘视频内容 助力城市智能管理

　　在长期的建设过程中，城市内布设了大量的摄像头，导致现有的视频资源非常丰富。视频记录下了整个城市的行为活动，从中可以提取出大量有关城市运转有效信息。但是，目前视频的信息采集还是以人工为主，整体利用率相当低下。

　　我们闪马智能便从这个角度出发，通过接入城市摄像头，将视频按参数事件双维度进行AI分析处理，落地实际场景，结合行业know-how，以业务价值驱动发展 。并且针对识别结果打造一套数据运营体系，将数据反馈到算法生产平台促进再次迭代，形成一套完善的闭环生态。

　　视频是非结构化的数据集合，对于怎么利用好视频内容，我们做了一番思考。为了让计算机能够正确分析视频，我们将视频数据抽象为事件、参数两个维度，事件的定义是：城市管理者关注的有一定规则的行为。而参数是城市运行的重要数据指标。通过两个维度的划分，使得视频对空间的描述方式得以统一，便于下一步的数据利用。

2  结合行业场景  赋能城市五大空间

　　我们将城市按用途划分为道路交通、工作学习、生活娱乐、互联网信息、城市环境等五大空间。其中有四个空间属于线下，空间之间并非是孤立关系，道路交通将其互相连接，所以我们将道路交通空间管理视为核心发展方向。

　　要承载整个城市的异常事件分析，需要针对众多场景提供大量的对应算法模型，闪马为此构建了ATOM算法生产平台，以工业化体系高效训练模型，与VisionMind视频分析平台联动，互相反哺，循环迭代，大大提高了算法使用效能，到目前为止，闪马智能已拥有300+模型，适用于城市五大空间场景。

　　随着摄像头高清化的趋势，网络传输数据量大增，一个城市的视频数据体量能占据庞大的带宽，直接导致网络传输陷入瓶颈。所以我们根据实际需求，设置云边一体分析体系，内含云中心后台和星边缘智能盒，将分析引擎推到盒子上，算力前置实行分布式计算，最终实现一个能容纳大体量视频数据的分析系统。这样不仅能解决延时和带宽问题，还能根据需求快速拓展应用，并做到及时的迭代。

　　3  聚焦交通空间 多维度感知分析

　　早期城市交通参数采集多使用线圈、雷达等方式，这样做成本比较高，采集参数也比较单一。我们采用视频分析获取参数，是更加便利高效的方式。因为视觉内含信息量巨大，从中能获取丰富种类的参数，车型、分车道流量、车速等等不一而足。以流量参数做比方，车的流量、人的流量，实际反应了整个城市的动向。获取准确的流量数据的意义，在于可以应用于城市的组织优化、指挥调度、设计规划。

　　城市道路组织优化有两大难题，一是如何获取道路运行数据，二是怎样检验新的优化方案效果。而指挥调度需要快速了解当前状况，以便及时作出反应。很多大城市都在做标识标线优化，举个例子，许多城市在推可变车道，在不同时间段根据车流量开放车道，那么什么时候设置，按照什么流向设置，这些决策都需要精确的数据支撑来保障最好效果。

　　随着电子警察普及，城市道路秩序大大改善。但也存在一些问题，一是电子警察类的设备建设成本高，二是覆盖面有限，设备主要分布在路口。我们通过接入道路摄像头，包括路口的电子警察、路段的安防摄像头来扩大分析覆盖范围，获取更加全面的数据，这样才能更精准的把握城市的交通态势，为后续的管理做铺垫。

　　除去交通违法行为，交通事件也值得我们重视。比如说道路上发生事故，在交通高峰期很容易影响通行，造成拥堵情况。这就需要交警部门及时发现来减少影响，快速疏导以减少二次事故概率。如果还是以人工查看视频的方式来检查交通情况，首先效率十分低下，其次很容易出现遗漏问题。

　　针对这种情形，视频分析大可派上用场，我们还是将其分为两个维度，一个是异常事件，我们将事件按照处理等级区分为一般事件和重要事件，事件发生即刻报出，让负责人员进行快速处理。AI分析的速度远超人类，且不会有困倦问题，不仅能减少事件遗漏，还能保证24小时全时段覆盖。

　　第二个维度是交通参数，再举个例子，某些城市实行了大货车小轿车分道制度，执行一段时间后，怎么查看这种制度对交通情况的影响？通过视频沉淀的参数数据，我们可以分析出这期间的交通效率，为下一步的调整提供数据支撑。这些数据参数可应用范围极广，可以做到“一数多用”。回到刚才的话题，客货长期分道的情况下，两种车型一直在固定车道通行，对应道路承压不同，路政养护的重心也不同，路政在判断时也需要车道的流量数据。并且这些数据需要积累来做一个长时间、大范围的分析，才能做到对全局的一个科学规划。

　　除了载客车辆，城市上道路还运行有许多特种车辆，例如渣土车、洒扫车、搅拌车等等。我们普通人可能不太关注，但是其实这些车辆对城市环境的影响是很大的，它们大多要在工地间往返，会带来一些道路扬尘问题。通过接入工地和道路摄像头，汇集视频数据，我们可以获取特种车辆的行经路线以及异常行为。同样我们还可以检测道路施工情况，有时施工过程中存在沟通不及时的问题，导致施工超时或超区域，这样可能会导致交通安全问题，通过视频分析预警可以及时通知相关部门处理，避免后续问题的发生。

　　城市是人员高密度流动的场所，对客流的管理也是城市治理的重要组成部分。在重大节日、活动期间，公共场所区域都会汇集大量人流。过去的管理方式主要是依靠经验来配置人力，缺乏科学即时的反馈，局限比较大。现在我们可以对路段进行截面流量统计分析，提供预警信息，即时判断人流走向和数量，有效保障现场秩序维护。除去安防场景，视频分析也可应用于商业场景，来进行门店的客流分析，让商家了解店铺的经营状况，为后续铺址选位、商品摆放提供参考。

　　我们认为城市数字化治理是未来的大趋势，这也是闪马接下来的发展重点。现在，闪马已为200+城市智慧赋能，实际地介入到人们的生活中，提高城市的综合管理水平。闪马会继续努力，建设安全、干净、有序的城市。