国内高速路网AI目标检测安全监测系统完成首轮试点上线

2024年5月，国内首批面向高速路网的AI目标检测安全监测系统在京津冀高速117公里路段完成上线运行。该系统可实时识别路网内的异常目标，服务高速通行安全管理。系统覆盖路段日均通行车辆约12.6万辆，直接涉及该区域过往驾乘人员的通行安全保障。

交通运输部公路科学研究院 2024年5月12日发布了情况通报，称本次试点的目标检测技术针对高速路网动态行车场景做了算法优化，可识别违规停车、行人闯入、路面抛洒物等9类常见异常目标。通报明确本次试点的核心任务为采集实际运行数据，优化模型识别准确率。初步已完成试点路段126个路边监测点位的设备安装调试工作。

2024年6月15日，该机构再次发布试点进展通报。通报称截至2024年6月14日，该系统累计识别各类路网异常目标1247起，整体识别准确率达到98.7%。82%的异常目标从出现到完成预警的用时不超过10秒，试点路段异常事件平均处置时长较试点前缩短47%。

中国交通报记者 张磊：记者实地走访试点路段北京境内的5个监测点位，所有点位的监测设备均处于正常运行状态。现场执勤的路政工作人员确认，系统推送的预警信息已直接接入当地路政指挥平台，无需工作人员轮巡排查所有监控画面。试点开展以来，未出现系统大面积停运的情况。

此前国内高速路网的异常事件监测主要依赖人工轮巡监控视频，单区域人工识别异常目标的平均用时超过2分钟。目标检测属于计算机视觉人工智能分支，可从图像或视频数据中定位特定目标并完成分类，近年来逐步应用于交通管理、公共安防、工业检测等领域。交通运输部2023年10月印发的《数字交通基础设施建设导则》中，明确将AI目标检测技术列为路网安全管理能力升级的推荐应用技术。

据交通运输部公路科学研究院评估显示，本次试点的目标检测技术方案符合现有高速路网的改造安装要求，适配多数已建成监测点位的硬件标准。该机构下一步计划于2024年第四季度启动跨省区的扩大试点工作。相关技术成果将向全国地方路网管理单位开放，用于提升路网异常事件处置能力，保障过往通行人员安全。