计算机视觉如何融入智能交通？习悦这家公司做了尝试

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摄像头在交通系统中的作用是完成监控。但车辆的增加提高了人工视频监控的成本。举个例子，电脑显示屏最多有九路监视格，一个人盯三路，假设一个城市有三万路视频，则需要一万人盯着，容易造成疲劳和监控误差。传统的人工管控方式无法满足监控需求，而基于算法和深度学习的计算机视觉技术能做到这一点。目前很多初创公司纷纷涉水，习悦科技是其中一家。


习悦是一家人工智能公司，将深度学习应用于计算机视觉领域，目前的技术在交通管控方面比较成熟。

那么习悦是如何将产品融入智能交通的呢？

1.违法行为分析。传统的做法是抓取图片，比如私家车违章停车，但是对于整个过程的持续监测则做不到，后续对该车辆的数据存储也需要手工完成。习悦的技术对整个违章行为实施视频检测、车牌识别、数据存储，为违法行为取证。

2.智能车辆追踪。这种情况更多涉及长途大巴等具有固定线路的交通方式。通常使用GPS对长途大巴进行实时定位，但GPS常常会受到干扰。习悦的产品避免了信号问题，通过路线上集合的视频数据确定车牌和车型，再利用收集到的数据定位车辆。

3.交通红绿灯管制。传统的红绿灯调控有两种，一种是人工控制，一种是计时器。两种方法有一个共同缺点：没有考虑交通真实情况。习悦的技术实时提取出每辆车的车速、转向及角度、车量密度等信息。借助大数据分析，实现了交通路况的实时感知，并自动调节红绿灯。其实，阿里也曾做过这方面的尝试，阿里使用的方法是，在路上每隔一段距离设置通信基站，手机用户经过基站时，会有「打卡签到」的效果，通过这些数据，反映单位时间内该路段的实时路况。但这种方式并没有考虑到行人因素，习悦的视频监控模式能监控行人。比如老人行动缓慢，则车辆红灯可以延长十几秒。

关于智能交通领域，跑在赛道上的还有海康。海康的方式是自上而下的，他们做一个通用型产品，这种产品放在全国任何一个城市都可以使用。习悦采取的是自下而上的方法，即最开始满足不同城市不同部门的需求，不同省份政府对违章行为的标准是不一样的，比如山西省货运车辆偏多，而北京网约车较多等，所以收集的数据、监测的重点也不一样。习悦从这样的定制化开始慢慢往上做，最终做出一款集各个地方需求为一体的大数据平台。目前习悦的交通类产品在陕西、广东和贵州应用。

习悦除了做交通的产品外，还做人脸识别和手势识别两块领域。人脸识别主推服务机器人，目前产品主要应用于高新技术园，包括智能考勤、安保等，习悦市场市场总监陈谷雨表示，将产品投放至高新园区是为了产品的综合应用和企业间合作。手势识别目前应用于商场，利用手势做游戏，或者用手势识别控制电脑。

公司产品目前面向B端，盈利模式是为客户定制私有云，公司从中收取定制费。需要注意的是，公司目前最赚钱的产品是给大客户定制人脸识别。大客户通常指重资产企业，是硬件产品以及相关解决方案供应商。习悦针对他们的硬件来定制用于产品上的人脸识别方案。

目前习悦已筹集1.2亿元资金，未来发展方向是在交通领域继续扩盘。
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