中交路橋科技是從事工程檢測(cè)監(jiān)測(cè)、城市安全監(jiān)測(cè)預(yù)警與評(píng)價(jià)、數(shù)字智能化研發(fā)為一體的復(fù)合型高新技術(shù)集團(tuán)企業(yè)。
在交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，橋梁、隧道與邊坡的安全至關(guān)重要。中交路橋科技研發(fā)的AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，為這些關(guān)鍵設(shè)施的安全監(jiān)測(cè)提供了高效、智能的解決方案。
1、技術(shù)原理
AI視頻災(zāi)害識(shí)別技術(shù)是綜合人工智能深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、異常體時(shí)間序列技術(shù)、終端響應(yīng)等多項(xiàng)技術(shù)，對(duì)視頻監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的災(zāi)害異常體進(jìn)行智能分析，其核心原理包括災(zāi)害異常體圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)過(guò)濾及“被動(dòng)記錄”轉(zhuǎn)型為“主動(dòng)識(shí)別”，該系統(tǒng)由前端感知層、AI數(shù)據(jù)分析層和終端響應(yīng)層構(gòu)成。
(1)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型，通過(guò)訓(xùn)練大量災(zāi)害樣本數(shù)據(jù)，分析單幀圖像中的紋理、邊緣、色彩等特征，自動(dòng)識(shí)別視頻中的煙霧、火焰、洪水、山體滑坡等特征，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害目標(biāo)的精準(zhǔn)定位與分類。
(2)內(nèi)置LSTM/3D-CNN及光流算法，實(shí)現(xiàn)連續(xù)幀間運(yùn)動(dòng)軌跡分析，計(jì)算像素運(yùn)動(dòng)矢量，用于異常動(dòng)作檢測(cè)及動(dòng)態(tài)行為捕捉。
(3)通過(guò)在災(zāi)害區(qū)域范圍內(nèi)部署高清紅外AI攝像頭，在光照不足、雨霧等復(fù)雜環(huán)境下捕捉監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)異常體畫(huà)面；通過(guò)搭載深度學(xué)習(xí)算法模型的AI異常體分析層，能對(duì)視頻范圍內(nèi)的異常體進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及解疑，從而識(shí)別地質(zhì)災(zāi)害、橋梁結(jié)構(gòu)損害等災(zāi)害特征；終端響應(yīng)層則通過(guò)聲光報(bào)警、平臺(tái)推送、短信通知等方式，將預(yù)警信息同步至相關(guān)人員。
2、關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)
AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)分析視頻幀序列識(shí)別異常視覺(jué)模式，如異常體堆積、煙霧、洪水或結(jié)構(gòu)破壞，從而觸發(fā)警報(bào)機(jī)制。
（1）AI異常體識(shí)別
AI視頻災(zāi)害識(shí)別技術(shù)能實(shí)現(xiàn)最小識(shí)別異常體30*30*30cm，視頻災(zāi)害識(shí)別系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)?99%以上識(shí)別準(zhǔn)確率；
（2）異常響應(yīng)時(shí)間
AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)利用實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及?實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，在災(zāi)害發(fā)生的同時(shí)，利用內(nèi)置基于YOLO、Faster R-CNN等深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)視頻范圍內(nèi)中的災(zāi)害目標(biāo)（如水位越界、火焰蔓延、異常堆積等）進(jìn)行毫秒級(jí)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害響應(yīng)時(shí)間在1秒之內(nèi)。
（3）單因素報(bào)警
AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)時(shí)序建模（如LSTM），分析視頻幀序列中的異常動(dòng)態(tài)，如滑坡體堆積、水位驟升、結(jié)構(gòu)形變等，提高了早期預(yù)警能力。
3、AI信息技術(shù)應(yīng)用
AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)集成GIS地圖、物聯(lián)網(wǎng)、5G通訊、BD定位、3D態(tài)勢(shì)推演，輔助指揮中心動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)災(zāi)情并調(diào)度資源?；谝?guī)則引擎與AI研判，分級(jí)推送告警（短信/語(yǔ)音/平臺(tái)彈窗），利用人工智能算法，實(shí)現(xiàn)了 ?"全域覆蓋+自主決策"? 。
目前該項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到公路邊坡地質(zhì)災(zāi)害、橋梁結(jié)構(gòu)變形、隧道結(jié)構(gòu)變形、隧道進(jìn)出口端異常體堆積等工程，能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別災(zāi)害異常體，響應(yīng)時(shí)間在1秒之內(nèi)，配合其它地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了災(zāi)害的實(shí)時(shí)響應(yīng)及預(yù)警，提高了災(zāi)害識(shí)別預(yù)警的精度。
4、技術(shù)突破
（1）突破了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的場(chǎng)景局限
傳統(tǒng)傳感器依賴接觸式部署，在山區(qū)、森林、河流、水利工程等復(fù)雜地形中易受環(huán)境干擾，且覆蓋范圍有限。AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)非接觸式視覺(jué)感知，通過(guò)內(nèi)置的大數(shù)據(jù)分析及AI算法技術(shù)，實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，尤其適用于地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)、森林防火帶、河流溢洪、水利大壩等人力難以抵達(dá)的區(qū)域，填補(bǔ)了大范圍、復(fù)雜環(huán)境下的監(jiān)測(cè)空白。基于深度學(xué)習(xí)的智能識(shí)別算法，能從海量視頻流中快速鎖定災(zāi)害特征，提升預(yù)警響應(yīng)的效率及精度。
（2）推動(dòng)災(zāi)害防控的模式升級(jí)
AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)積累的災(zāi)害影像數(shù)據(jù)與處置案例，可通過(guò)算法自學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化識(shí)別模型，形成 “監(jiān)測(cè) - 預(yù)警 - 處置 - 反饋” 的閉環(huán)體系。助力從 “被動(dòng)救災(zāi)” 轉(zhuǎn)向 “主動(dòng)防控”，為智慧城市、應(yīng)急管理提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支撐。
（3）?動(dòng)態(tài)累計(jì)學(xué)習(xí)能力?
AI視頻災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)模擬災(zāi)害場(chǎng)景訓(xùn)練AI模型，?強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，優(yōu)化識(shí)別精度，別監(jiān)測(cè)邊學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新。用知識(shí)圖譜技術(shù)整合歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)、地理信息、應(yīng)急資源庫(kù)，支持分布式節(jié)點(diǎn)（如地方應(yīng)急中心）在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私前提下聯(lián)合訓(xùn)練模型，提升跨區(qū)域協(xié)同效率。
