面向传统AI视频分析应用三大问题，打造全域感知覆盖，高精度算法模型，实战场景深度融合的高速安全防控一体化系统，实现AI全方位赋能实战，达成路网行车安全、道路运行畅通、出行服务满意目标。

前端补点建设+后端轮巡分析，实现重点交通点位感知能力全域覆盖

面向管辖范围内重点点位区域，补充前端监控设备覆盖度，并复用已建设视频资源进行AI 轮巡分析，实现公安“三道防线“、隐患路段等交通点位异常事件精准感知。

基于百万量级数据特征学习，构建高精度AI实战业务模型，实现9类交通事件精准感知。

累计分析2大类7000+实例数据，抽离10+事故识别核心要素，构建全要素感知模型，采用“姿态变化、行人状态、运动参数、事故/干扰标志“等核心要素综合判定，实战准确率>90%，检出率≥85%，可有效区分施工、拥堵等干扰。

多源情报归集，细分场景指挥
全面汇集多源情报数据，基于情报要素智能比对算法，实现情报自动化归集与去重，细分场景，制定不同场景的处置预案，降低处置难度和门槛，精准驱动各业务单位开展工作。

分场景抓重点，前端设备与平台紧密配合，预制标准化处置预案，解决特定难点问题。
从全时、全域、全要素细分场景，制定不同场景的处置预案，降低处置难度和门槛。

规针对车流量较大的服务区，监测服务区饱和程度及匝道排队情况，

一是防止服务区流量过大导致主线排队，造成车辆避让不及时引发事故；

二是诱导提醒需要进入服务区的车辆提前进入其他服务区，避免造成疲劳驾驶或在本服务区排队等候。

基于海量数据特征学习，构建高精度AI算法模型，有效解决多场景泛化应用及复杂场景模式判别难题，综合算法识别准确率达95%以上。

面向高速公路多层路网空间感知应用，提供拥堵、停车、事故、行人、团雾、道路遗撒等12类异常检测应用，综合实战准确率95%以上，精度超行业12%以上。

核心交通点位160路 + 高精度AI感知应用。

辽宁高速沈山线全长361公里，前端建设240路视频监控，试运行期间接入80路视频分析统计8月现场应用情况，系统累计上报5490条异常事件，综合事件检测准确率90%以上。