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在如今的城市智慧化管理中，同時包含了道路資產、機動車、非機動車、行人等多類對象，此外，工地、學校、商鋪等場所的管理也與城市的整體管理密不可分。

為了保證城市的安全、通暢與干凈，實現公安、交警、市容、市場管理等多部門之間的信息充分流通與協同管理，新型智慧管控系統需要同時應對交通違章、人群事件、道路資產管理、市容環境管理等突發狀況。

可見，數字化轉型為城市經濟發展帶來了新機遇,但也使得城市面臨著日益嚴重的資源和環境壓力。

城市人口規模增長過快、環境污染與生態破壞嚴重、交通擁堵治理困難、安全生產形勢嚴峻、城市部門管理中的違法違規現象屢禁不止等等, 這些問題都成為城市發展中最為突出的矛盾, 成為城市管理中必須重視的問題, 迫切需要采用新的管理方法和科技手段來加以解決。

9月13日第三屆CSIEC2020中國安防產業賦能大會的現場，閃馬智能創始人彭垚先生對自己在城市精細化管理的經驗做了諸多解讀。

彭垚提出，要做到城市管理精細化，要利用到各部門的視頻數據，通過一個統一平臺，把整體的方案賦能到城市化的異常管理中。

隨后，彭垚著重介紹了閃馬智能自主研發的異常行為分析平臺。該平臺可檢索視頻數據來源，并已經包含了300多種的視頻異常分析種類。

根據彭垚的介紹：“異常的視頻，它對應的有正常的視頻：在道路交通方面，有很多正常的規律行為，在工作環境下也有很多行為也是相對固化，有一定規律的，包括生活娛樂的場所中也是有人群固定的一些規律，包括互聯網上流傳的視頻圖像，包括整個城市的環境空間中，都有它固有的正常規律。”

因此，根據這些規律，我們能夠反推出異常行為怎么去判斷，這是異常行為分析的基本原理。 

目前，該平臺下，閃馬智能已構建出一套AI工業化的應用平臺，包擴交付、運維、數據運營、管理的整個過程。

據了解，目前該系統的最大優勢在于快速部署和一體化，能夠利用視頻資源，快速地完成部署和智能化研判。據彭垚介紹，VisionMind平臺下目前主要有5大系統，對應不同城市管理不同領域：

一、智慧交通

目前智慧交通的業務痛點在于：

電子警察用途單一，改裝成本高、工期長

城市交通情況復雜，車輛違章問題突出

外賣、快遞事故頻發，難以有效監管

設備易受天氣情況影響，拍攝質量不穩定

高危地點分散，憑借經驗配置人力

VisionMind智慧交通系統采用“互動協同”的建設模式，構建“一套平臺+多個應用模塊”，并且各應用模塊之間耦合銜接良好，閉環處理機制融洽，實現高速路網管理實時化、全面化、系統化、精準化、科學化，推進繞城高速管理水平整體提升。

二、崗位管理

當前崗位管理的業務痛點：

工作環境多樣、差別大，影響系統部署難度

人工巡查大量耗費時間人力，效率低下

時空限制明顯，難以全方位覆蓋監管

判斷標準不一，現場留證難，事后易產生糾紛

VisionMind視界心·崗位管理系統，通過監控視頻有效識別崗位人員是否有脫崗、睡崗、抽煙、玩手機、操作不規范等違規行為。24小時自動監測預警，節省了80%以上人力審核時間。

模型平均準確率達91%，客觀標準減少人工主觀判斷風險，視頻圖片自動化取證避免事后糾紛。維護單位形象，減少違規操作，保障生產安全。

三、客流管理

當前業務痛點：

信息傳遞流程緩慢，突發事件應對不及

事件隱患難以發現，人員配置全憑經驗

公共場所人流密集，出現事故危害巨大

人數統計精度較低，無法獲知現場實情

復雜場景惡劣天氣，影響目標識別精度

VisionMind視界心·客流管理系統，用于公共場所、大型活動區域等地大規模人流疏導管理，同時可分析識別拉橫幅、打架斗毆、人群聚集等異常事件。

系統基于深度學習平臺搭建，可承載高峰期十萬級人流量。模型由大量歷史數據訓練，可根據人流密度變化進行趨勢判斷，達到突發事件事前預警，及時防范。

現場信息即時自動上報，指揮室當即掌握前線情況。警務人員可合理調配人員，及時應對突發狀況，滿足安保指揮需求，減少公共安全事件風險。

四、城市治理

當前業務主要痛點如下：

特種車輛行駛路線、時段不定，監管漏洞多

電警設備更新耗時長，應用無法快速上線

取證與處罰脫節，無形提高治理難度

人力現場執法成本居高不下

VisionMind視界心·城市治理系統，從監控攝取特種車輛沿途行駛視頻，通過平臺視覺識別車輛外觀、牌照等信息，分析是否存在車輛未合規覆蓋、未按指定路線行駛等問題，即時抓拍，保留證據。根據違法數量趨勢，找出風險高發地段，便于監管人力事先調配，打通自預警到處罰整體監管閉環，有效解決城市揚塵監管問題，提升城市管理水平，維護城市環境清潔。

五、內容安全 

當前業務痛點如下：

傳統內容審核易疏漏，造成影響惡劣

視頻數量指數增長，速率精度難兩全

審核模型迭代難以滿足標準快速更新

違規內容形式、場景多樣

VisionMind 視界心· 內容安全系統，面向互聯網內容安全需求，應對日均數十億的視頻、圖片數據，平臺提供了準確率高達  96.4% 色情識別、13 類暴恐類型識別及 2500 余名政治敏感人物識別功能，結合 Atom 深度學習平臺更可第一時間迭代模型，滿足最新審核需求。該內容安全系統可為用戶提供安全省心的人機雙重審核服務，節省 98% 人力審核成本，守護網絡內容環境干凈、有序。

目前，閃馬智能成長速度較快，已經落地了200多個城市。據閃馬智能總經理彭垚介紹，目前閃馬的愿景，是利用視頻當中的異常事件管理中臺，去賦能到整個城市的管理和企業的管理中。