据公安部统计的数据显示，2018年全国新注册登记机动车达3172万辆，机动车保有量已达3.27亿辆，其中汽车2.4亿辆，小型载客汽车首次突破2亿辆。同时，2018年全国发生交通事故244937起，死亡人数为63194人；造成直接财产损失为138455.9万元，交通事故发生数量继续上升。
　　面对日益复杂的道路交通状况，道路交通管理的相关部门对交通系统的智能化、全面化、准确化、实时化的管理需求日益迫切。不仅是在城市道路，在高速公路以及乡村、山区道路中的智能化需求也日趋强烈。海康威视推出雷达视频一体机。
　　
　　为有效减少道路交通中的安全隐患，杭州海康威视数字技术股份有限公司于2019年推出了雷视道路安全预警一体机，通过AI算法将雷达和视频各自的检测优势、检测数据深度融合，对机动车、非机动车、行人等多种目标分类检测，联动LED屏进行信息播报，实现即时检测、实时发布提醒，有效达成道路安全预警目的。该产品自推出以来受到了业界的广泛关注，雷视系列产品也成为2019深圳安博会的焦点之一，并荣获“金鼎奖”。为此，安防展览网就海康威视雷达视频一体机系列解决方案，采访了海康威视移动与交通产品业务部总裁赵国辉，以下是采访主要内容的整理和编辑。
　　问：研发雷视道路安全预警一体机是出于其他考虑或者怎么的客户需求？
　　
　　现在交通安全和通行压力越来越大，路况越来越复杂，各级交通管理部门都在不断的实施各种管控措施来降低道路安全隐患，但对于部分场景，特别是国道，乡村道路，山区等相对偏远地区，难以顾及缺乏监管。原有的常用的广角镜视野不佳，标志标牌静态信息容易形成视觉疲劳且异常天气下无法辨识，同时因为地域原因大部分场景无法通网拉电，所以用户需要的是一个全天候、实时、有效、可广泛适用的，可实现道路安全主动预警的这么一套系统；
　　
　　雷视道路预警产品包解决方案，针对此类存在视野盲区，加之又无有效的安全指示标识，行人，非机动车，机动车容易出现抢道的现象，造成事故的场景，通过有效的主动预警，减少交通事故发生，为道路安全尽一份社会责任；
　　
　　问：为什么想到将雷达与视频做一个结合？
　　
　　以预警系统为例，统视频监控一般都是用于事后追查或者事中报警，刚开始使用视频监控实现事前预警功能。但是视频监控在大雾、大雨等低照度情况下，摄像头将难以看清，视频监控就难以充分发挥作用。而雷达通过检测物体的反射频率，既可以测距，也可以测速，在视频监控难以看清的时候，雷达可以有效弥补视频监控的不足，让视频监控持续工作；此外，单摄摄像机检测距离一般在100米以内，雷达的识别范围则在200米以上，能够更好地发挥事前预警作用。
　　
　　相同的，雷视其他系列产品，依托雷达+视频AI的技术优势，在各自的业务场景下发挥了很大的作用。如雷达视频车检器，支持200米以上范围的检测距离，高精度的多种精细化参数采集，全天候场景适应，为后续信控算法提供实时，精细，精准的数据，有效的改善了交通秩序；而传统道路信息采集种类和精度不足，导致信控策略模型的场景适应性不足，未必可以让出行者真正满意；且在异常环境下，反而可能因为采集信息的不准确，形成越控越差的恶性循环；
　　
　　问：雷达系列有哪些产品，分别有哪些特点和优势呢？
　　
　　雷达视频一体机系列产品围绕改善交通秩序，缓解交通拥堵，预防交通事故，方便交通出行以及情指勤督宣等业务领域，通过城市交通元素相关的多维信息感知、智慧推演、精细化治理和全局服务，注重场景化系统的高效与实用。既可以作为单独的子系统进行应用，也可以和如AI CLOUD的交警应用平台连接，对检测的数据和事件进行分析汇总，助力道路调优，实现缓解拥堵等目标。或者在停车场路口对过往车辆进行提醒，避免停车场中的事故。目前已经在多个场景实现落地：道路安全预警、信号控制、交通测序、交通事件检测、车路协同的道路多维信息感知、停车场预警、园区测速预警等。
　　
　　问：视频与雷达进行结合，需要解决哪些问题？
　　
　　将视频监控与雷达技术相互融合不是一个简单的技术叠加，需要将高精度毫米波雷达与低照度深度学习智能摄像机从结构、场景、采集方式到数据信息等多方面深度融合应用。它是多维感知技术融合、多维信息融合的聚变，需要解决许多技术难点。
　　
　　问：该产品系列未来的发展方向与发展前景如何？
　　
　　基于AI Cloud架构下，智能物联、物信融合是未来的发展方向，这需要边缘智能进一步智能化，感知数据多维化以及联网技术的突破。而雷视产品和多维数据深度融合技术，未来会有更多维度的数据进行融合，同样也会有更多业务应用会因为多维感知而发生变化；
　　
　　目前产品的推出时间不到一年，还是有很大的进步和发展空间。
　　
　　产品技术方面，如精度和准确度。当前毫米波雷达在对行人和非机动车检测上的准确度不如机动车，还可以持续提升。另外如5G技术的发展，产品也会考虑将5G技术融入。
　　
　　应用方面，除了以上已经落地的几个方面的应用，当前比较热门的如自动驾驶、车路协同，以及在停车场中的车位诱导，都是未来发展的方向，以后随着用户的要求越来越多，我们也会进一步挖掘产品的能力，设计出更多贴近业务应用的新方案。
　　
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