智能交通是当前世界交通运输发展的热点和前沿领域。随着物联网、人工智能、大数据、云计算等技术的发展，智能交通安防领域也迎来了新的变革和发展。安徽超清科技股份有限公司作为提供智能交通解决方案的安防企业之一，自成立以来一直深耕智能交通细分领域，将物联网、大数据、人工智能等先进技术与前端视频监控等设备相结合，给政府交通管理提供了更加便捷有效的产品及服务。

　　一、CQS系列智能交通信号控制机

　　超清科技自主研发设计和生产制造的智能交通信号控制机是“物联网”智能城市交通系统的重要组成之一，主要用于城市道路交通信号灯、信息展示屏、停车位诱导屏、车辆检测与测速器的控制与管理，可与控制中心平台相连接，实行区域管控及交通优化。达到了省内领先和国内先进的高科技水平。

　　信号机采用了NTCIP通信协议，提供符合标准的协议接口，既可单点独立运行，也可与网络完美集成，组成区域交通控制网络；可与视频检测器和雷达车辆检测器无缝集成，实现自适应控制，提高系统控制水平，减少系统维护工作；信号机控制特征参数可以通过中心客户端、现场用的信号机维护工具进行配置，方便用户的应用；信号机算法丰富，可提供单点优化控制算法、单点感应控制算法和单点方案选择控制算法等。

　　该产品外观新颖，技术先进，广泛适用于适用于智能交通，平安城市工程，智慧城市建设工程等交通信息化建设工程。截止目前，该产品共计获得发明专利1项：ZL201410145519.9一种多天线分集合并方法及装置；外观设计专利1项：ZL201930575549.7城市交通智能控制信号机。

　　超清科技自主研发生产的CQS系列产品自投向市场以来，获得了客户的高度评价，约占安徽省内市场的21%，其产品采用的相关技术达国内先进水平。

　　表1 CQS-VINS-5900车辆稽查布控系统拥有业内领先的关键技术指标

　　二、CQS-VINS-5900车辆稽查布控系统

　　超清车辆稽查布控系统是据公共安全车辆管理信息化需求，构建的综合性大数据实战平台。平台以云计算、大数据分析、视频结构化、深度学习等技术为支撑，以车辆数据为核心，实现多源海量车辆资源信息的联网接入、分析处理、云端存储、智能研判，及可视化展示等功能。有效的解决了海量车辆数据的接入难、属性少、查询检索难和应用深度不高等问题。

　　产品自主研发利用深度卷积神经网络算法实现对图片或视频中车辆特征，人脸特征的精准识别。采用GPU并行计算，充分挖掘GPU的并行计算能力，利用先进的CUDA并行计算架构，实现海量图片、视频数据的高效处理。并利用先进的大数据架构，实现数据的高效检索、比对、以及后继的分析。

　　三、CQS AI非现场执法图片预审系统

　　AI非现场执法图片预审系统，运用于交警部门非现场执法，实现违法数据及黑名单的自动录入、管理与统计分析。交警执法主要分两大块，一是现场执法，二是非现场执法。现场执法的缺点是执勤民警直接面对当事人，涉及到处罚当事人的执法容易激化矛盾，效率不高，且对部门警力及执勤民警的个人素质要求较高；非现场执法因为它的高效，便捷，对交通秩序的规范有序管理，越来越受到各级交通安全管理部门的重视。非现场执法自动化管理系统，就是在这样的大背景下应运而生。

　　系统采用先进的人工智能算法提高了审核的准确率，尤其人眼长时间工作会产生疲劳，而交通违法智能审核则可7×24全天候研判，降低人力资源投入，更能提升交通管理的覆盖面，让交通部门有信心增加更多监控卡口，辐射更多地区。

　　CQS AI非现场执法图片预审系统拥有业内领先的关键技术指标：车牌识别精度达99%、车型识别精度≥98%、各违法行为识别≥95%。系统可以有效做到全天候研判、高覆盖面，有效规避违法证据的遗漏。

　　四、CQS 视频结构化分析及应用平台

　　视频结构化平台利用CPU+GPU协同计算能力，有效实现了资源的动态分配，自动提取实时的历史/文件视频图像中的价值信息，如人体、人脸和车辆的细节特征信息，对目标类型、颜色等形成结构化的描述，为事前、事中、事后的事件布控、综合布控、研判分析提供数据基础，保证信息查找检索的高效性，提高公安视频的应用效率。该技术紧紧抓住视频内容信息处理和网络化共享应用的主线，经过多年的技术攻关和系统建设，逐步实现了监控视频信息的情报化和监控网络的智慧化，强化警务视频应用的普适性，即实现以机器自动处理为主的视频信息处理和分析，并且通过技术手段转化为公安工作可用的情报；实现监控网络之间、终端之间、警种之间的信息共享和主动互操作，实现主动监控、自动联网分析等网络功能；全方位拓展视频在警务工作中的应用模式，大幅度提高技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地的灵活、简单、多样的视频按需服务应用。

　　CQS 视频结构化分析及应用平台拥有业内领先的关键技术指标：

　　1.支持并行处理高清视频能力可同时并行结构化分析高清视频任务数，至少支持8路视频并发处理，批量提交高清视频，可同时并行结构化分析的高清视频任务数的高清视频，视频分牌率为1920×1080p的视频。

　　2.单个高清视频文件处理速度单个高清视频文件从提交到分析完成所需要的时间（速度=视频总时长／分析耗时），分析速度快，可达12倍速，在视频分辨率为（1920x1080）像素（关注人、车、人骑车目标数达到2000），帧率为25fps的条件下：单个任务：时长1小时左右的分率为1920x1080原视频、分类检索行人、汽车、人骑车以及目标特征属性识别，耗时不超过5分钟。

　　3.支持多个高清视频文件快速处理多个高清视频文件从提交到分析完成所需要的时问（速度＝Nx单个视频总时长／分析耗时）。分析速度快，可达16倍速。在视频分辨率为（1920x1080）像素（关注人、车、人骑车目标数达到2000），帧率为25fps的条件下：多个任务（如32个视频任务）：即视频时长32小时左右的分辨率为1920x1080原视频，分类检索行人、汽车、人骑车以及目标特征属性识别，耗时不超过2小时。

　　4.支持骑行人特征属性识别支持骑行人多种特征属性识别，支持骑、行、人9种属性识别，支持骑行人性别、年龄段、上身颜色、是否戴头盔、头盔颜色、是否戴口罩、是否挂牌、骑行车车款、骑行车类型等属性的识别。

　　5.支持车辆特征属性识别支持车辆多种特征属性识别，支持车辆14种属性识别，支持车牌号码、车辆品牌、车辆子品牌、车牌类型、车牌颜色，车身颜色、车型、是否系安全带、是否有遮阳板、是否打手机、是否撞损车辆、是否危险品车、挂件、纸巾盒等属性的识别。

　　6.支持以人形图在单个视频中搜行人输入某一人员目标视频截图，此人员在一个或多个原视频中出现，并衣着相同，在单个视频中搜索人员，检出结果按相似度排序，Top10命中率≥90％。

　　7.支持以人形图在多个视频中搜行人输入某一人员目标视频截图，此人员在一个或多个原视频中出现，并衣着相同，在多个视频中搜索人员，检出结果按相似度排序，Top100命中率≥80％。

　　8.支持视频回溯点击目标可以回溯其在原始视频中的移动轨迹，系统自动把视频中出现的单个目标分类检索，点击单个目标快照，可以看到动态标注的该目标出现消失的一小段片段。

　　9.支持案件管理包含案件基本信息、图侦线索、目标轨迹，支持案件的增删改查，将有价值的图片或视频添加为线索，系统根据线索的时空信息在离线Gis地图上自动生成目标的移动轨迹，并可生成word形式的案件报告。

　　五、创新优势

　　1.从百万级的目标库中(对应数百到一千小时的高清视频)查找某张截图上的行人嫌疑目标，数秒即可完成；千万级目标的库中查找，几分钟即可完成。

　　2.存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%；对车辆不到1%。

　　3.输出形式为图片甚至文本，所占用的空间约为原始数据占用量的1%到2%。

　　4.通过边缘计算的方式，在前端监控上部署结构化智能盒子，实现在监控前端就完成视频数据的结构分析。

　　5.通过大数据架构来搭建后台硬件存储环境，通过引入分布式对象存储、分布式列数据库设计、分布式计算引擎设计等技术，实现数据的有效存储、高效检索。

　　6.系统内嵌应用管理程序，能够提供数据检索、以图搜图、目标类型分析等各类丰富功能，支持构建可满足公安、交通、教育、旅游、金融等行业需求的多场景的应用。