規范交通治理、優化交通出行是雪亮工程建設的主要工作內容之一，安防監控公司創通寶科技表示當前通過視頻AI技術，實現車輛的智能識別、檢索、智能跟蹤，為治安防控打擊犯罪、交通綜合管控等應用提供有力支撐。視頻AI技術的運用主要體現在兩個方面，  “AI+前端系統”及“AI+后端系統”。

AI+前端系統

卡口系統：卡口系統以機動車圖片抓拍、車輛號牌識別等車輛特征數據采集、布控比對報警為主要目的，在城市治安及交通管理過程中發揮了重要的作用。隨著城市公共安全領域內視頻監控系統的深入應用，各城市管理部門希望獲取更多種類、更全面的混合車道通行數據，掌握更詳細的目標信息，以便應對日益復雜的治安形勢。為此，當前將先進的全畫面智能分析技術融入新一代卡口系統，在完善機動車信息采集防控的基礎上，加強對混合車道監控場景內的非機動車、違法行為信息的采集 管控，同時細化機動車目標管理，大幅度提高卡口系統的智能化程度及應用價值。系統能夠識別并提取畫面中的對象內容，如機動車、非機動車等，通過模式識別算法應用，能夠對監控畫面中出現的對象分類記錄、存儲，并通過平臺實現智能化檢索，實現以最短的時間定位目標車輛，提供有力支持。

闖紅燈自動記錄系統：闖紅燈自動記錄系統通過視頻AI技術的加持，路口闖紅燈系統已經不僅僅只是抓拍闖紅燈行為，而是可以單個設備實現路口多種違法類型的綜合感知，如逆行、左轉不讓直行、大彎小轉等等，大大提升了路口車輛違法屬性的數據挖掘；針對大貨車等闖紅燈亂象，考慮到大貨車車牌前后不一致、污損的情況，可結合反向卡口來對大貨車闖紅燈的違法行為進行抓拍，有效支撐道路交通安全隱患的排除和治理工作。

AI+后端系統

在后端，采用搭載深度學習算法的GPU架構，通過對車輛圖片的結構化智能分析，深度挖掘海量車輛圖片的關鍵信息，主要提供多維搜車、以車搜車、特征搜車等基礎能力，為行業應用分析提供數據依據。

多維搜車

基于過車圖片中描述目標車輛特征的結構化數據，快速從海量車輛數據中篩選出相符車輛信息，可按車輛品牌、車型、顏色、類別及號牌等條件進行組合查詢和模糊搜索，協助獲取有價值信息。

以車搜車

針對套牌、無牌的情況，系統支持一鍵上傳需要分析查找的車輛照片，系統自動分析提取出圖片中所有車輛目標，人工選定需要分析的目標車輛進行車輛查詢，并且可結合過車時段、過車區域、車輛品牌作為輔助查詢條件；也可采用“深度模式”分析方式，即根據“車輛模型”

數據進行分析比對查詢。

特征搜車

在“以車搜車”基礎上，可實現對無牌、套牌而且有明顯局部特征且穩定的嫌疑車輛更深層次建模分析，不僅對車輛模型進行分析，還對車輛的局部特征，如車輛內飾、個性化logo，特殊的年檢標、凹痕等較有特點的局部建模分析，查找出該車輛及相似車輛的歷史過車信息。

結合視頻AI技術在前端、后端系統的運用，可有效支撐交通綜合管控等城市級大場景應用。以交通測序為例，交通測序系統突破我們對交通監控的認知，視頻不僅僅只能看，卡口不僅僅只是抓拍斷面數據，通過車輛特征跟蹤，實現道路車道級車輛位置的刻畫，可獲取更加精準的交通參數信息，提供車道級交通參數的精準分析服務；同時針對異常交通行為進行可視化檢測，如龜速行駛、s線通行等；通過智慧路口到智慧路段，結合物聯網數據與互聯網數據，對車輛通行規律，路網承載規律（擁堵分析，擁堵指數分析、擁堵熱力圖等等）進行分析，提供路網態勢全城推演服務，為優化城市交通提供數據級的決策依據。