1、课题来源与背景：（1）课题来源：本课题来源于广东省科学技术厅地方计划。（2）课题背景：交通监控视频是高速公路管理最重要的数据资源之一。目前我国高速公路路网监测标准是按平均 1~2km 间距布设摄像机，实现全程视频监控。然而现下对监控视频的使用仍停留在最原始的人工观察模式，缺乏智能分析。这对于高速公路智能监控是一个巨大的资源浪费，同时也是制约智慧高速公路发展的一个重要因素。为了突破以上困境，本报告提出建立一套基于监控视频大数据的智慧高速监控平台。该平台以千 PB 级多源异构交通监控视频大数据中心为依托；构建基于视觉分析、大数据分析等多领域关键技术的智能分析平台，模仿人类思维方式自动识别各种交通状况和事件，并作出准确的交通预测；最终实现服务化、联动化、开放式的智慧监控目标，为高速公路业主提供事件分析、交通调度和车流预测，为普通大众提供实时路况、出行规划、交通诱导，为其他相关单位如公安、交警提供指定人、车的定位追踪等服务。

    2、技术原理及性能指标：构建PB级异构交通监控视频大数据中心、面向服务和监管的高速公路智慧监控平台。该平台以 PB 级多源异构交通监控视频大数据中心为依托；构建基于视觉分析、大数据分析等多领域关键技术的智能分析平台，模仿人类思维方式自动识别各种交通状况和事件，并作出准确的交通预测；最终实现服务化、联动化、开放式的智慧监控目标，为高速公路业主提供事件分析、交通调度和车流预测，为普通大众提供实时路况、出行规划、交通诱导，为其他相关单位如公安、交警提供指定人、车的定位追踪等服务。在车辆特征明显、路况较好情况下，车辆识别准确率达到90%；在车辆特征明显、路况较好情况下，车型识别达到90%，车型主要分为小汽车、货车/客车；在车牌区域清洗情况下，车牌识别率达到95%；基于高清视频，针对异常事件检测，非正常动态事件(超速、逆行)检测率达到80%；在硬件环境(CPUcore i7,RAM64G,Titan显卡)下，以上车辆、车型、车牌、异常事件检测率达到准实时(3-10帧/秒)。

    3、技术的创造性与先进性：（1）本项目构建了广东省交通集团交通监控视频大数据中心，采用自下而上的模式实现对全路网视频图像的监控和管理，目前共接入97条高速公路的道路、互通、桥梁、服务区、广场、隧道的监控视频共12000路。并基于CDH平台构建大数据平台，使用HDFS、Spark、MapReduce、Flume、Sqoop、Hive等组件，实现数据抽取、海量数据（PB级或以上）存储以及海量数据统计。按照存储系统设计规范，每30天每一路高清视频存储量为24TB。因此，本项目所构建的交通监控视频大数据中心的实际存储量不小于282PB。（2）本项目建立了基于监控视频大数据的智慧高速监控平台。目前我国高速公路路网监测标准是按平均1~2km间距布设摄像机，实现全程视频监控。然而现下对监控视频的使用仍停留在最原始的人工观察模式，缺乏智能分析。这对于高速公路智能监控是一个巨大的资源浪费，同时也是制约智慧高速公路发展的一个重要因素。为了突破以上困境，本项目研究建立一套基于监控视频大数据的智慧高速监控平台。该平台以PB级多源异构交通监控视频大数据中心为依托；构建基于视觉分析、大数据分析等多领域关键技术的智能分析平台进行交通预测，模仿人类思维方式自动识别各种交通状况和事件，并作出准确的交通预测；最终实现服务化、联动化、开放式的智慧监控目标，为高速公路业主提供事件分析、交通调度和车流预测，为普通大众提供实时路况、出行规划、交通诱导，为其他相关单位如公安、交警提供指定人、车的定位追踪等服务；为高速公路业主提供事件分析、交通调度和车流预测。交通监控视频是高速公路管理最重要的数据资源之一。

    4、技术的成熟程度，适用范围和安全性：项目技术成熟度9级，已在实际应用得到证明。本项目成果适用于为高速公路业主提供事件分析、交通调度和车流预测，为普通大众提供实时路况、出行规划、交通诱导，为其他相关单位如公安、交警提供指定人、车的定位追踪等服务。系统安全性高。

    5、应用情况及存在的问题：截至2021年5月，项目平台软件累计获得销售收入1875万元，在省内外20余条高速公路上线使用，服务企业20家。

    6、历年获奖情况：项目研究过程中没有获得奖项。