一、前言

農業三輪車拖拉機等以其投資少、費用低、實用、方便等優點，近年來得到快速發展，逐步成為了城鄉交通運輸的一支主力軍，另一方面農用車違法載人事故再敲警鐘，大貨車體型大、載貨多是我們不可或缺的運輸工具，在為我們生活提供極大的便利的同時大貨車交通事故屢見不鮮。

【案例一】2020/10/29 湖北天門發生一起兩車相撞事故，5死多傷

10月29日，湖北天門， 一輛載有16人的農用車和載有碎石的貨車由北向南同向行駛，當農用車向左轉彎時，貨車撞上農用車并致其側翻，車上的碎石散落在農用車上，造成5人死亡，9人受傷。

【案例二】2020/10/04 吉林扶余貨車與農用車相撞，致18人死亡

10月4日，吉林省扶余市514省道39公里處， 一輛小型普通貨車由西向東行駛時，與前方行駛的農用四輪拖拉機相撞，又偏移向對向車道，再次與對面行駛的一輛違法載人的輕型普通貨車相撞，事故造成輕型普通貨車上16人全部死亡，小型普通貨車上包括駕駛人在內2人死亡，四輪拖拉機駕駛人受傷。經相關部門證實，死者多為秋收時節，去收玉米的農民。

【案例三】2020/07/28 陜西安康一農用車墜崖，致7人死亡

7月28日，陜西安康旬陽縣甘溪鎮， 一輛載有8人的農用車在道路上意外墜崖，造成7死1傷。據媒體采訪當地一位村民稱，當天6人去十幾公里外的大嶺臺村幫忙“烤煙葉”，工作完成后，大嶺臺村的一對夫婦用農用車將6人送回。在返家途中，農用車從20多米高的道路上墜崖。

為有效遏制農用車違法載人交通事故的發生，保護人民群眾生命財產安全，按照《中華人民共和國道路交通安全法》《中華人民共和國治安管理處罰法》《中華人民共和國安全生產法》等有關法律法規的規定，相關公安部門、應急管理部門、交通、農業農村決定聯合整治農用車違法載人行為。

二、人工智能視頻智能分析開始廣泛應用交通領域

近年來，隨著5G網絡、人工智能、云計算、大數據等新一代數字技術的發展，以自動駕駛、車路協同為主要特點的新一代智能交通系統，逐漸成為解決交通問題新突破口。

智能交通體系將通過精準的智能視頻分析、強大的數據處理能力，在交通運輸領域得到了廣泛應用，包括交通治理整體解決方案。

如何將農用車違法載人行為及危害交通安全的事故進行有效管控，做到事前干預，主動預警，快速查詢事件，提高應急事件聯動處理能力，微視圖靈（0755-8634 9362）提出了行之有效的一套整體解決方案。

【系統概念】

視頻智能分析（AI行為分析）技術，基于AI神經網絡深度學習的人體骨骼行為分析算法，賦予監控系統智能行為分析的能力，從而能準確識別場景的特殊事件，實時高效響應突發情況。將利用高清網絡攝像機抓拍勾勒出人體骨架圖形，通過后臺大數據分析計算，從而判斷出人的運動軌跡，結合系統設定的參數值，識別出人的行為動作，并通過后臺預警、彈窗、智能語音提示，從而達到主動預防和提前預判的目的。

AI行為分析技術，通過監控攝像機拍攝回來的畫面分析場景下的異常行為，并主動預警。在監控局域網中架設一臺服務器，就可以輕松完成升級改造。能通過系統準確識別站內及周圍發生打架斗毆、不慎跌倒、聚眾圍觀、高空攀爬/危險攀高、非法闖入、緊急求救、異常徘徊、超時滯留、扶梯逆行、隔欄傳遞、物品遺留、值班離崗、值班睡崗、值班缺崗、煙火報警等異常行為，主動預警給安保人員、安全主任、相關領導等，及時發現問題，有效解決安全問題。

【系統架構】

【技術說明】AI行為分析管理平臺，可通過局域網、專網、外網實現多級互聯，統一管理，統一預警。

網絡拓撲網

【應用技術】

AI人體行為分析預警系統，其核心是行為分析技術，基于AI神經網絡視覺分析的深度學習算法，把人的主要活動骨架結構化，根據人的運動軌跡，定義的各種異常動作行為，當監控攝像機拍攝到這些異常行為時，立即預警。

【核心算法】

【技術原理】

通過客戶端預警、彈窗、語音提示、微信通知、第三方平臺推送等發出報警信號，從而達到主動預警和提前預判的目的

【預警方式】

當AI人體行為分析系統檢測到人的異常行為后，會立即預警，預警方式主要有以下幾種：

彈屏預警——把發生突發事件的現場視頻畫面自動顯示在大屏幕上，無需人工操作，無需考慮是被哪一支攝像機拍攝到的。

聲音提示——當預警觸發的一瞬間，除了能直接彈屏以外，還可以播放語音提示。

手機預警——手機預警APP支持內網，互聯網連接，當預警被觸發時，可通過手機預警APP接收預警。也可采用手機微信推送預警。

遠程預警——通過LED顯示掛板和無線音箱，實現遠程無線通訊、現場警示LED顯示、同步無線語音提醒。

三、實施方案

【區域布防】

【行為算法】

【定義】在公路鄉村路，檢測到三輪車，四輪車載人時立即預警

【場景】村里，鄉村公路，農村公路，國道，省道等

【定義】在公路鄉村路，檢測到三輪車，四輪車駕駛員沒有戴頭盔立即預警

【場景】村里， 鄉村公路，農村公路，國道，省道等

【定義】當有人雙手舉起，超過肩膀的位置雙手揮動，則定義為求救

【場景】鄉村鎮區域，當人們遇到困難，或者看到困難，舉起雙手揮手即可發出求救信號。旅游景區迷路，對著攝像頭揮手提供幫助，應用在養老院的話，有老人出現狀況，旁邊的老人雙手舉起就可以起到預警作用。應用在監管場景，當有人被欺負虐待時，可立即舉手發出求救信號保護自己。大街上，同樣的當人們遇到危險或恐嚇時，或者被挾持雙手抱頭時，同樣也等于變相的發出了求救信號。

【定義】當畫面中聚集人數超過系統設置的數量時，則定義為聚眾事件。系統可以選擇設置3-50人等多種選項

【場景】公共區域。人員聚集扎堆的地方。政府門口，信訪局等

【定義】當有人在攀爬圍墻，在圍墻上檢測到人的腳，系統則會報攀爬事件，并定義為攀爬

【場景】圍墻、建筑物外墻、護欄、大門口的電動門等一切可以攀附的場景

攀爬用在圍墻可以做周界防范，取代紅外線報警系統。用在建筑物外墻上，也可以用作安全防范，解決了以往有小偷沿著一條水管就可以爬到很高的樓層的場景

【定義】當監控攝像機檢測到人出現在場景下，則定義為闖入事件。闖入規則屬于基礎規則，很多動作的延伸都是基于闖入規則來實現的

【場景】河流湖泊危險區域，高壓電房危險區域，山坡危險區域。也可用于農場重要種子培育基地防人偷苗等，支持檢測區域的自定義設置，形成高安全系數的入侵檢測防范體系

【定義】兩人或多人互掐、扭打、推搡等定義為打架

【場景】公路，廣場，體育健身鍛煉廣場，室內外公共區域、其他人員聚集的場景等

【定義】當有人在值班室，坐在椅子上的活躍度極低，甚至一動不動，則有可能是在睡覺，系統定義為睡崗

【場景】值班崗位

【定義】當應該要有人值班的崗位，長時間沒有人的情況下，則定義為缺崗

【場景】值班崗位

【定義】攝像機發現火焰，屏幕彈屏消防事件，喇叭報警

【場景】農田、森林、化工廠、倉庫、木料加工、紡織加工、塑料制品、彈藥庫、噴涂車間、配 電室、林場、加油站、鍋爐房、寺廟、隧道、碼頭、貨場、停車棚、消防系統接入、機房UPS動環接入、易燃或重點防火場所

【定義】診斷攝像機狀態是否正常、異常、離線（被遮擋，被切斷電源，被剪斷線路）

【場景】任何監控場景

四、關于微視圖靈

微視圖靈以人工智能、物聯傳感技術為核心，利用自主知識產權的深度學習架構、機器視覺、深耕行為分析算法技術研發， 結合人臉識別、人體識別、物體識別等人工智能算法、致力于為用戶提供全球領先的人工智能產品和行業解決方案。

核心技術團隊來自中科院，清華大學，電子科技大學等知名學府。 專注于計算機視覺和深度學習，布局城市安防，打通AI在智慧司法、智慧校園、智慧養老、智慧交通、智慧醫院、智慧社區等幾大垂直場景的應用。