从“人盯车”到“AI盯车”：车辆违停检测AI算法如何助力城市道路车辆智能规范管理

随着城市化进程的加速，车辆违停问题成为了城市交通管理的一大难题。传统的车辆违停管理方式，如人工巡逻和手动执法，已无法满足日益增长的交通管理需求。因此，车辆违停检测AI算法应运而生，为交通管理带来了革命性的变化。

一、车辆违停检测AI算法原理

车辆违停检测AI算法主要基于计算机视觉和深度学习技术。其工作原理大致分为以下几个步骤：

• 图像采集：通过安装在道路或停车场等区域的摄像头，实时采集监控区域的视频或图像数据。
• 车辆检测：利用深度学习中的目标检测算法（如YOLO、SSD等），在预处理后的图像中检测车辆目标，并获取车辆的位置、大小等信息。
• 行为分析：根据车辆的位置和姿态信息，结合时间戳等元数据，分析车辆是否在规定时间内离开或停放在禁止停车区域。通过设定阈值，判断车辆是否违停。
• 结果输出：将违停车辆的图像信息、时间戳等数据输出到管理平台，供管理人员进行后续处理。

二、智能分析网关V4车辆违停检测AI算法介绍及应用

TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。其中，车辆违停算法通过大量数据训练，配合现场监控摄像头，可以自动识别在指定区域内车辆出现违停的行为，达到触发告警的时间则立即上告并展示；可支持检测的车辆类型有：轿车、卡车、大巴、自行车、三轮车、电动车等。

在算力方面，AI智能分析网关V4硬件采用BM1684芯片，集成高性能8核ARM A53，主频高达2.3GHz，INT8峰值算力高达17.6Tops，算法可按需组合、按场景配置，每个摄像头可同时配置3路算法，支持摄像头轮询与算法轮询任务。

青犀智能分析网关V4车辆违停检测AI算法在交通管理和城市规划中具有广泛的应用价值。以下是其主要应用场景：

1）城市道路管理：在城市道路的关键路段和交叉口安装摄像头，通过车辆违停检测AI算法实时检测违停车辆，自动抓拍违停车辆，并向交通管理人员发送告警信息。管理人员可据此及时采取措施，如发出警告或罚款，确保道路畅通和交通秩序。

2）停车场管理：在停车场内部署车辆违停检测AI算法，实时监控车辆的停放状态。当检测到车辆违停时，系统可自动抓拍并生成告警信息，提醒停车场管理人员及时干预处理，有助于维护停车场的秩序和安全。

3）园区管理：在企业园区、学校、社区等区域，车辆违停问题可能导致安全隐患和交通拥堵。通过部署车辆违停检测AI算法，实现对园区内车辆的实时监控和管理。系统可自动检测违停车辆并生成告警信息，通知管理人员及时处理。

4）公共场所管理：在商场、医院等公共场所，通过车辆违停检测算法，可以及时发现和处理车辆占用消防通道（紧急出口等关键位置）的事件，时刻保障公共安全。

三、车辆违停检测AI算法的优势

相较于传统的管理方式，车辆违停检测AI算法具有以下优势：

• 智能识别：相比传统的车辆违停检测方式（如人工巡查、地感线圈等），AI算法能够自动识别车辆并判断其是否违停，降低了人工成本和误判率。
• 24/7全天候监测：算法可以实现全天候不间断的监测，无须额外的人力投入。
• 准确性高：通过深度学习算法训练，能够准确识别车辆，并判断其是否违停，提高了交通管理的效率和效果。
• 实时反馈与快速响应：车辆违停检测算法能够实时将检测结果反馈到管理平台，并触发相应的处理机制，如发送告警信息给管理人员，实现快速响应和干预。
• 广泛适用性：该算法能够适应不同场景的需求，具有较强的通用性和可扩展性，适用于城市道路、停车场、小区等多种场所的车辆违停检测。