以人工智能技术为核心，为高速公路带来更准确、智能、高效的视频分析系统，直击传统事件检测器痛点，打造高速公路智能交通状况监测平台，并持续不断探索符合实际运营需求的智能化应用。平台以AI深度学习技术为核心，对高速公路监控视频进行实时分析，实现对异常事件和交通流量的准确检测，同时提供专业、丰富的统计预测数据供用户分析决策。
• 视频检测数量(单台)：8/16/32/64/128/256/512路高清/标清网络视频。
• 以人工智能深度学习技术为核心算法，对高速公路隧道监控视频进行实时分析，能实现对交通事件和交通量的准确检测，解决了传统算法事件检测器误报漏报严重的问题。
• 使用的深度学习技术是一套类似人脑的工作方式，即预先（出厂前）使用海量素材对算法神经网络进行训练，由神经网络自动总结出车辆目标的特征和规律，从而在实际使用时对视频中的车辆目标和行为进行准确识别。
• 基于深度学习技术的识别算法，能根据车辆目标特征识别目标，不再受背景变化干扰（如摄像机抖动、光影变化、异物掠过等），无需根据环境条件反复进行参数修正，满足持续检测运行要求。
• 支持交通事件检测类型：违停、逆行、拥堵、行人、抛洒物、烟雾检测。
• 支持事件检出时间≤8s。
• 事件检测准确率：检出率≥96%、漏报率≤2%、虚报数≤1次/24小时(每路)。
• 交通参数监测准确率：车流量≥90%、平均速度≥85%、占有率≥85%。
• 支持统计报表：异常事件报表、交通参数报表等。
• 由高速公路各种隧道视频训练而成的专用深度学习检测模型，非城市道路移植产品或其他场景通用产品。
• 特别针对隧道人工照明光照条件（照明光叠加和衰减造成的光照不均匀）的专用深度学习检测模型，不受光照干扰；特别针对隧道摄像机拍摄角度（大车经过占据画面90%视场）的专用深度学习检测模型，超高车辆依然能准确捕捉。
• 可对实际使用中识别错误的样本进行再训练，不断提高识别准确率。
• 检测出异常交通事件后，客户端上自动弹出当前报警图像，并可进行语音播报，播报内容包括桩号和事件类型。
• 支持预录和延录，±180s可设，以保证每个事件事发前、事发中和事发后的完整证据链被记录。
• 提供异常事件统计报表和交通量统计报表，可由用户自定义时段、位置、事件类型、交通量参数类型等选项进行筛选并导出报表，作进一步分析。
• 利用已有视频监控系统视频资源，以GB/T 28181/RTSP/SDK等方式对网络摄像机或视频软件平台的视频进行接入，在后端进行实时检测，无需配套专用摄像机。
• 支持集中式或分布式部署，单台设备支持8/16路视频接入，单系统最大支持512路视频接入，且不需要额外的服务器和软件参与管理。
• 配套内置智能分析软件拥有自主知识产权，取得国家版权局计算机软件著作权登记证书。
