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近日,百度公开了一项城市道路异常事件识别专利,该专利技术将自动驾驶车端的AI感知能力和云端AI检测能力结合起来,可将自动驾驶汽车的感知数据运用到城市道路巡检管理中,对于提高城市道路巡检效率、数据利用率,提升道路异常事件感知定位速度、管控重点路段有着积极的作用。

当前,我国各城市道路沿线已大量覆盖固定点位视频监控系统,但传统道路监控只能做到实时查看、事后回放等功能,而且通过监控人员盯看视频的方式发现异常或突发事件,管理效率低下,无法满足城市管理的需求。部分城市虽然装配有AI识别抓拍设备,但固定点位监控范围小,建设成本高的制约因素依然存在。

百度此次公开的专利技术可通过自动驾驶车辆的感知能力,对人、车、路、环境、基础设施等目标对象的数据和信息进行收集,通过数据融合确定目标对象的位置、速度、行动轨迹等状态信息,分析处理后,实现交通违法行为、道路异常事件、基础设施故障的自动检测。

同时,区别于传统的AI巡检识别方案,该技术方案可以通过分析感知设备所采集的多源数据,初步识别当前道路环境下各类异常事件,比如机动车、非机动车违章、标牌标线设施异常等,不仅能够减少上传数据的网络占用,提高数据时效,也能为云端服务器做进一步识别提供良好的数据基础,以便云端服务器更准确、更高效的识别事件。

据悉,此次披露的专利技术是百度智能网联产品“Apollo城市扫描仪”的底层技术之一,该产品以智能巡检车、智能车载终端等设备为采集端,依托百度ACE交通引擎,集深度学习算法、高精地图、百度智能云、百度大脑等先进技术于一身,提供“感知-融合-AI识别-推送”的端到端服务,解决城市道路治理痛点,提升城市交通管理水平,助力智慧交通全面发展。

目前,百度“Apollo城市扫描仪”产品已经落地上海、广州、苏州、阳泉多个城市。其中,在广州黄埔区自动驾驶示范区内,百度“Apollo城市扫描仪”的投放使用助力黄埔区打造了首个城市级智慧交通示范区,借助全息感知还原、车道级高精识别、毫秒级实时数据、路侧设备对交通流分析,实现了道路交通的精细化管理,平均每月取证事件数可达28000件,覆盖机动车违法停车、外卖车管理、渣土车管理、红绿灯故障、 临时施工占道等26个场景,准确率达90%以上。

作为国内智能网联、车路协同技术领域的头部企业,百度一直致力于智能网联技术创新与产业化应用落地。数据显示,百度智能交通领域专利申请量已经超过1800件,根据2021年12月全球专业信息服务商科睿唯安《自动驾驶车辆专利全景研究报告》,百度智能交通领域专利布局已居于全球第一梯队,其智能交通ACE解决方案也已在我国50多个城市落地。百度Apollo用 “聪明的车”和“智慧的路”赋能“智慧的城”,通过车城一体的城市公共数字底座,为智慧城市的建设和运营提供新的更优支撑。