近日，第二十四屆中國高速公路信息化大會暨技術産品博覽會将于星城長沙隆重召開。本次大會以“數字化·網絡化·智慧化”為主題，彙集我國高速公路信息化最新成果與前沿思想，全面展現未來交通的無限可能。從建管養運服全生命周期到高速公路全場景，高速公路信息化是一套完整且浩瀚的技術體系。今天，讓我們共同走近高速公路信息化之數字視網膜。

背景介紹

2019年底，《全國高速公路視頻聯網監測工作實施方案》正式施行，高速公路進入視頻雲聯網時代。通過高速路網沿線攝像頭，視頻雲聯網系統可實現高速公路車輛、道路等信息的視頻存儲、視頻控制、視頻共享等功能，更好滿足智慧交通強國戰略下的服務需求。

随着終端視頻功能的日益強大，激增的數據量成為阻礙視頻雲聯網高效施行的一大難題。如何讓高速公路視覺系統高效運轉？基于生物視網膜仿生而來的“數字視網膜”技術，可應用于AI收費稽核、高速設備管養等多個業務場景，是高速公路信息化過程中打造“慧眼”的關鍵。

現狀分析

随着交通行業的快速發展，高速公路、高速隧道、城市隧道等基礎設施建設、運營發展迅速，車流量急劇增加。為了保障高速公路的高效、安全運營，相關交通管理部門和高速運營方建設了大量高速公路視頻應用系統。

單個攝像頭每天産生的視頻約42G，按照1萬路測算，每年約産生數據150PB，但是一年下來保存的數據量小于10PB，流失率高達93%。如何利用好這些視頻，獲取有價值的信息，正是行業所需要解決的痛點，其中最為突出的是存儲成本高、檢索困難、智能普及率低三座“大山”。

智能普及率低。當前，高速公路配備的攝像頭大部分都是普通攝像頭，以單純拍攝、存儲為目的，不加選擇地鲸吞高速路網圖像數據，未經特征提取“過濾”的視頻便一股腦地打包上傳、堆積至了雲端，造成數據傳輸的過大延遲，也很難滿足交通場景裡實時反應的剛性需求。

視頻傳輸存儲量大。全天候、不間斷的錄制抓取，使交通視頻雲聯網彙集了各類各樣的數據，其中有90%左右的數據都與圖像、視頻相關聯。随着視頻應用系統、攝像頭數量的增加，勢必會帶來後端數據存儲壓力的提高。

識别難。“數據量大”并不等同于“大數據”，更不等同于高價值的數據信息。高速上視頻監控設備的品牌、規格各異，質量、清晰度也差異很大，導緻AI算法難以識别，視頻檢索困難。即使攝像頭能夠提供高清數據，但由于拍攝的視頻沒有進行特征提取，于是從提取到識别、檢索，再到推理的全鍊計算都必須發生在雲端，雲端将承受難以負載的數據壓力，從而影響識别精度與數據處理準确度。

解決方案

拓維信息所打造的“數字視網膜解決方案”，在可伸縮端邊雲協同視覺計算架構的基礎上，深度結合拓維·建木邊緣計算平台、AI、大數據等相關智能化技術，将端側計算遷移到邊緣計算節點，通過部署邊緣AI一體機，在不進行現有攝像頭升級替換的同時，即可構建高速公路等場景的“數字視網膜”體系。

邊雲協同•價值提煉

數字視網膜平台基于國産自主可控鲲鵬底座的IoT、邊緣AI計算、視頻/圖片的特征識别和緊湊表達等關鍵技術，充分利用高速公路原有的攝像監控設備，通過邊緣融合計算和雲端高效事件響應處理，構建面向智慧交通的視頻大數據分析引擎、多目标檢測與識别、交通态勢感知與預警等模型和方法。

數字視網膜底座進行模型訓練、事件識别，并将雲端AI應用、函數計算等能力下發到邊緣一體機，将雲上的強大服務能力延伸到邊緣一體機，使其擁有雲端相同能力，能夠實時處理終端設備計算需求。邊緣一體機通過AI推理芯片和集成的模型算法對圖像/視頻特征進行識别編碼，實現車輛識别、流量感知、事故識别、違章識别、天氣識别和路況識别等高速事件，并實現有效視頻智能提取和AI流量卸載處理。

智能存儲•高效檢索

結合5G、大數據、AI等智能化技術，數字視網膜平台通過廣泛部署在高速公路的出入口、公路兩側、門架、卡口的攝像頭端或邊緣側，全面精準地感知、分析高速路網的各種狀态和各類事件，為全知、全息的智慧高速賦能。

同時，在高速收費站、隧道變電站等靠近監控終端的位置部署兆瀚昇騰邊緣AI一體機，通過邊緣計算引擎實現AI圖片壓縮、AI圖片增強分析、分級存儲、運行監測和業務網關，運行狀态監測和邊緣側基礎數據的智能感知、智能取證、圖片存儲等功能，為解決智慧交通領域視頻監控數據存儲壓力大等問題提供AI推理及存儲支撐。

國産硬件·智慧賦能

邊緣AI一體機采用基于昇騰人工智能計算平台，擁有強大的AI計算、AI推理能力。一體機支持Atlas 300I Pro推理卡，可最大提供1.12POPS AI算力；支持Atlas 300V Pro視頻解析卡，支持不同場景的差異化算力需求，廣泛應用于中心側AI推理場景，具有超強的計算性能、低能耗、易于部署維護和支持雲邊協同等特點。

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