非机动车治理：人力终有尽，AI显神通

前言：非机动车是城市交通体系的重要组成部分，也是交通安全的“重灾区，更是体现交通秩序、彰显城市文明风貌的重要“窗口”。近年来，各地公安交通管理部门树立“以人为本”的交通管理理念，聚焦城市“血管”，因情施策，通过创新运用大数据、人工智能等科技手段，针对非机动车治理实施了一系列科学化、精细化、智能化的交通安全治理措施，全力改善非机动车安全出行环境。

在我国城镇化率高速增长、城镇人口规模迅速扩张的大背景下，城镇非机动车管理面临着前所未有的压力。这种压力主要来自两方面：一是非机动车保有量增加，对于道路资源的需求有了较大程度的提高，尤其是共享电动车的参与，加速行业安全化管理进程；二是城镇道路改扩建困难，涉及利益多，配套工程也较为复杂。因此，若要保证城镇非机动车出行更顺畅、高效、安全地运行，就对交通管理部门的交通治理能力提出了更高的要求。

以我司某合作客户投放地区为例，据不完全统计，该县现有非机动车数量约15万辆（包括共享电动车），在以往，该县非机动车乱停乱放、闯红灯、逆行、超载等骑行现象严重，导致巨大交通隐患，而当地管理部门也主要通过传统治理方式，即线下执法，人工发现、人工记录以及口头输出违法证据、违法劝导和处罚手段。长期以来，这种方法需要部署大量警力，投入大、效率低，难以覆盖城市道路中的各个重点路口，更无法对用户起到持续的震慑效果。

通过建设并应用非机动车违法监管系统，为该县非机动车出行安全管理提供了创新思路和科技手段，大大提升了非机动车驾驶人员的交通守法率和管理部门执法水平，改善了当地交通出行环境。

GPU+AI算法

系统利用GPU+AI算法，实现道路非机动车违法行为的实时检测，有效辅助交警执法，违法智能劝导。首先，算法会将摄像头拍摄到的图像数据传输到GPU中，然后使用GPU进行图像预处理和特征提取，并将处理后的数据输入到深度学习模型中进行分类和识别。在训练模型时，算法会使用大量的标注数据来学习骑车人的不文明骑行行为，并将这些行为与正常骑行行为进行区分。由于GPU具有高速的并行计算能力，可以大幅度提高图像处理和深度学习模型的计算速度。当摄像头检测到不文明骑行行为时，算法会触发相应的警报或提示，提醒骑行人员注意自身行为。与通常的AI技术实现机制相对比，该技术将图像模型库成功移植到终端产品，大大减少了终端产品与服务器间的通信流量，识别速度更快。

该系统可实现的交通违法行为包括：乱停乱放、闯红灯、逆行、机动车道行驶、超载、不戴头盔。

随着AI助力加持智能交通，未来城市交通管理也将迎来更多创新和改变。可以说，AI技术早已离开了实验室，来到了现实，并和我们的日常生活融为一体、密不可分，也让世界越来越好。