系统简介
该技术融合了深度学习高清视频分析技术和数字孪生应用大数据平台技术。系统基于深度学习目标识别和全时空坐标映射技术，自动识别监控图像中的车辆目标，并通过像素级、二维空间、大地坐标三层坐标映射模型算法，实现对车辆、行人、物体的真实大小、地理坐标的实时感知、分析和轨迹采集和记录。不仅能够为实时交通的智慧化协同运行提供数据基础，海量、详尽、准确的历史数据，也为智慧交通系统的交通仿真、沙盘推演、事故事件分析与取证等应用提供了重要的基础支撑。
系统以全息视觉交通感知传感器技术和数据为基础，能够基于视觉感知、深度学习等技术，实时感知车辆（车牌、品牌、车款、颜色、类型等）、行人（老人、中青年、儿童等）、非机动车（电动两轮、三轮、自行车等）位置（GPS绝对位置）、速度、方向、异常轨迹（穿越、停止、逆行等）甚至身份信息，并结合道路基础设施、设备状态感知（信号灯状态、停车位状态、车道状态等），可以为道路管理方、政府部门、常规车辆（增加智能导航）、网联汽车、无人驾驶汽车等提供实时、准确、全面的车路感知、车车感知、路路感知、智能调控、异常预警等综合交通信息，是未来真正实现智慧道路、智慧交通的基础性工程。
系统功能
交通数字孪生
系统可将车辆OBU数据、视频监控、视频事件报警、视频抓拍等信息进行融合，并根据车辆速度、位置、时空、关联关系等通过实景建模融合展示，将高速公路交通运行状况在数字世界中进行虚拟化镜像展示，为交通指挥决策管理领域的数字化交通趋势分析、仿真推演等提供可靠的技术支撑。
GIS空间可视化
系统采用GIS技术对道路、隧道、摄像头等进行空间可视化的展示。
交通态势监控
实时获取道路行驶的车辆、机动车、行人、异常物体等目标，并能够实时反映其实际地理坐标、行车方向，与正方向之间的偏移角度、事件报警、流量等信息，从而实时反映出道路的交通态势状况。
跨镜头跟踪和行车轨迹分析
可通过车辆卡口等全息感知系统抓拍数据的采集分析，可以基于拍摄点GIS位置信息以及时空逻辑等对目标车辆进行跨镜头跟踪和，并对行车轨迹进行生成。
交通事件可视化
实现对交通事件的过车总量、事件、预警、排名等实时和历史状况进行可视化展现。
车辆存在状态实时感知
可实现实时且精准的车位使用情况分析，实现车位监控，提供车位统计功能、车辆防盗等实时报警功能。
交通事件的实时报警与预览
实现对交通异常事件的实时报警与预览。
交通事件查询
实现对交通异常事件进行条件查询，可按事件类型、视频通道、车牌号码、颜色等条件进行组合查询，并对事件的详细信息、视频、图片进行浏览。
事件信息浏览
实现对具体实现的信息、图片、视频进行浏览。
事件数据统计与分析
实现对交通事件数据不同维度的统计与分析。
系统配置管理
实现对系统的用户、角色、权限、道路、隧道、视频通道、断面等基础数据进行管理。
