电话，效率十分低下。 • 无法对流程中的信息、录音、视频等进行实时记录，无法支撑事后 的回溯与分析。 • 针对异常和突发事件，缺少基于已有预案实施快速反应和灵活调度 的能力 • 海关特殊监管区、陆路口岸等场所内，货运车辆可能 存 在未进场站办理查验手续，提前卸货、换货、抛货等躲 避监管的异常行为，尤其是不知道实时位置中控车辆。 如： 深圳湾口岸有 26 个车道，每天车流量是 5000 辆 域 ) 敏感区域异常车辆超时滞留 人员入侵 跨系统联动 公路智能卡口 ( 车辆通关信息 ) 深圳湾口岸进口货运监管区 深圳湾口岸货运机检区 痛点：在海关特殊区域、陆路口岸等场所通过摄像机监控进出境货运车辆的异常行为，大量摄像头需要靠人工实时查看，无法做到全覆盖与及时报警； 目标：通过智能化的视频分析手段，实现场所内车辆异常行为的自动化识别、跟踪、实时告警和处 理 景。 效果：率先实现通过 AI 算法进行车体识别、轨迹跟踪、自动报警；满足客户“三大管控、一个展示”需求。做到“管得住、通得快”，便利企业，简化关员工作。 意义：深圳湾口岸是亚洲最大的客货综合性公路口岸，建设好深圳湾口岸场所智能管控在全国乃至世界上均具有业务和技术双重标杆意义。 核心产品价值： • EI 算法：提供车体识别和定位，并进 行轨迹跟踪 AI 算法的核心能力； • 高清摄像头，高低结合，监控场所全

心的纯 视觉大模型范式加速普及，通过端到端神经网络实现从原始图像像素到行车意 图的直接映射，推动行业迈向“重感知、轻地图”的新阶段[1]。这一路径迭代 的核心动因在于：一方面，城市NOA对复杂路口、无保护左转、鬼探头等长尾 场景的识别精度提出更高要求，传统基于几何匹配的算法已逼近性能天花板； 另一方面，车载算力跃升(如英伟达Orin-X达254TOPS)与数据闭环能力成熟， 使大规模神 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 7 计算资源调度优化是支撑实时推理稳定性的关键底座。现有方案多采用静态任 务分配策略，难以适配NOA运行中感知负载（如密集路口点云处理）与规划负 载（如多目标博弈搜索）的非线性波动。新一代架构正转向基于QoS（服务质 量）分级的动态调度框架：将任务划分为硬实时（如紧急制动指令生成）、软 实时（如常规跟车轨迹重规划）与离线类（如高精地图众包更新）三类，结合 1产业链上中下游价值分布 2.1.1高精地图与V2X通信环节职能 高精地图在智能驾驶系统中承担静态环境建模与车道级定位的双重核心职能。 其通过厘米级精度的道路几何、语义（如车道线类型、交通标志位置、路口拓 扑）及动态属性（如施工区临时标线）建模，为车辆提供长期稳定的先验空间 基准；同时依托与GNSS/IMU/轮速计等多源传感器融合的定位算法，实现亚米 级甚至分米级的绝对位置解算，支撑L2+至L4级功能对车道保持、变道决策与

型10款以上 • 典型车型如领克900、小鹏 P7&G7、极氪9X、蔚来ET9等配 置AR-HUD，支撑智驾意图显示 • 问界、蔚来等车企不断新 推和提升AR场景体验 • 小鹏打造出窄道通行、多 岔路口通行精准指示等多 个创新高价值场景 2025年搭载AR-HUD的车型占新发 热点车型80%以上 • 蔚来ET9 极氪9X 乐道L90 • 岚图泰山 问界M8 小鹏P7&G7

捉目标在所有角度下的的特征 雨雪雾恶劣天气和低光照环境降低 了无人机对目标的感知清晰度 无人机高速飞行 ，场景动态变化， 降低了感知准确度 语义稀密 从下往上 ，第三排中靠画面最左侧的红色汽车 这个路口中存在的违章行为与异常现象 低空视野广实例密。 在稀疏文本约 束 下 ，从细粒度视觉中辨析细节 ， 需 要 精细逻辑进行推理。 复杂环境下 ，低空推理决策面临语义稀密、空间难解与任务繁复的挑

视频安防监控系统 2.2 视频安防监控系统 第一层 星光枪机 热成像枪机 智能球机 1.室外道路用枪机全面覆盖； 2.所有非机动车充电桩设置热成像 枪机，杜绝火灾发生； 3.在主要路口设置智能球机，对现 场情况进行细节捕捉。 2.2 视频安防监控系统 第二层 人脸 识别摄像机 400 万像素半球摄像机 星光枪机 1. 在体育建筑各出入口布置人脸识别摄像机； 2. 在大厅、各走廊及电梯厅布置

可对过往数据进行存储与回放提取；通过智 能分析设备，可快速锁定有价值视频信息，为营区保障工作提供有力数据支撑。 二、周界保障系统 周界保障系统，由部署在营区院墙四周的振动光纤设备、室外营区主要路口的一键报警 设备及部署在大楼进出门、窗的报警探测设备组成，主要对营区周界外围和营区大楼内机要 部位的入侵行为探测预警。此外，周界保障系统可与视频监控系统形成联动机制，方便核实 警情；也可与警号、灯光联动，对非法行为起到震慑作用。 区域进行大范围人流车流监控及细 节管控，以提升进出区域的安全防护力度。 图9. 车辆抓拍效摄像机果展示 图10. 全局人体摄像机效果展示 五、营区内道路 营区内根据人流车流的道路规划在重要路口定点部署车辆抓拍摄像机、人脸抓拍摄像机 (大营区建议以抓车为主，小营区建议以抓人脸为主)，对重点布防道路进行全画面监视并分 析抓取人、车属性，以规划营区道路人车行为及为营区大数据应用（定位、轨迹、检索等） 进行报 警。 图12. 振动光纤周界报警系统铁网部署效果图 图13. 振动光纤周界报警系统栅栏部署效果图 图14. 振动光纤周界报警系统埋地部署效果图 二、营区公共区域防护 在营区主要道路口或广场区域安装报警柱，以提高营区管理、统一指挥、快速反应、协 同治理应急事件的处置水平，当指挥中心接到前端报警信息后，平台自动弹出实况，并且能 通过预设方式自动调用视频或者声音信息进行报警复核，并触发录音录像。

县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 域库中，提升地址归并至政府单位的占比。 2.2.4.2.2.5 关注区域-路口地址清洗 通过人工智能算法提取出历史警情事发地址中为路口、交口相关警情，结 合系统初始化时标准地址库，将口语化、常态化描述路口地址添加至关注区域 库中，提升地址归并至路口的占比。 2.2.4.2.3 语义标签模型库 警情专题库主要包括人员库、事件库（标签）、地址库、物品库（涉案物 警情统计模式 在地图上以分局、派出所、小区为单位展示辖区单位的警情数量，根据设 定阈值在地图上展示对应的颜色。 2.2.4.2.7.3.6 辖区下钻分析 统计图模式支持下钻至派出所、小区、学校、医院、路口等关注区域，支 持高发场所 top5、高发时间段 top5、高发案由 top5 联动展示，点击小区数字 展示警情明细。 2.2.4.2.7.3.7 警情热力模式 在地图上以热力图形式宏观展示警情高发区域，颜色越深表示该区域警情

视频下的标签， 也可以按照标签名称模糊搜索。选择检索到的标签后，画面跳转到对应的视频， 并且视频能自动转到选中标签居中的位置。 实景指挥系统 标 签 查 百兴百货大楼 百兴路口 百兴喜场 步行街 步行街 2 步行街全显 杜弱液 家具磨城 吧 上 一 页下 一 页 首页 尾 页 1/3 2⁹ 中 央 街 150 民乐小区楼上全留 进通 报警类型等数据，实现布控报警可视化管理，从而方便监控人员进行拦截指挥。 点击对应视频图标，还可以联动过车录像。 实景指挥系统 57:05 车辆报警详情 2018-06-11 252 路口 注 销 2)人脸识别 通过低点摄像机捕获所在区域的人脸，并能与后台黑名单库进行比对与布控， 当出现黑名单人脸时能实时报警，自动画中画弹出报警人员信息，方便监控人员 进行行动指挥。 派工 报修信息 报修单号 资产名称 资产型号 故障程度 发现时间 报修部门 报修人电话 故障描述 派工履历 派工单号 派工添加 X BX00000000003 海泰路口 200W 摄像机 200W 抓拍一体机 一般故障 2016-10-0811:08:50 资产编号 资产类型 故障现象(类型) 故障原因 报修时间 报修人员 Zc00000000004

格式，单张图片尺寸 不小于 800×600 像素，文件大小控制在 10MB 以内。 ” 文件命名需遵循 时间+地点+ ” 证据类型 的结构化规则，例 “ 如： 20240615_1430_XX 路口_行车记录仪视频.mp4”。系统自动 对上传文件进行三重校验： 1. 完整性校验：通过 MD5 哈希值验证文件传输完整性 2. 真实性校验：自动检测 EXIF 信息中的设备型号、GPS 坐标、 平台，可 实现违法信息实时推送车主，形成完整的非现场执法闭环。 6.2.2 行人闯红灯抓拍 在交通违法智能识别系统中，行人闯红灯抓拍功能通过 AI 大 模型与多模态感知技术的融合，实现对交叉路口行人违规行为的精 准识别与记录。系统采用 200 万像素以上的高清摄像头，以每秒 25 帧的实时视频流分析为基础，结合红绿灯信号相位数据，通过 以下流程完成闭环处置： 1. 行为检测阶段 部署在边缘计算设备中的

警用地理信息系统，公安部项目初始建设是始于 2003 年。主要 完 成的功能是：地址搜索、辅助处警功能，以实现公安指挥中心的 数 字化指挥。主要应用包括接警定位，定位方式包括地名地位、道 路 定位、交叉路口定位、路灯定位、门牌定位、移动电话定位等 多种 方式；处警过程中的 GPS 车辆呼叫、最短路径分析、GPS 车辆 搜索、 绿波支持、视频浏览等功能。PGIS 通过 GPS 定位技术，指 挥中心可