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AI交通分析解决方案，精细化道路监测，高效疏堵治拥
围绕城市道路、园区干道、重点路口与重点路段管理需求，本方案基于映翰通 AI 单板计算机与边缘视频分析能力，构建集路段拥堵识别、车型占比统计、时段分析与数据辅助决策于一体的智能交通分析系统。方案支持前端就近部署、实时感知与持续统计，可为交通管理部门提供更及时、更细致的运行数据支撑。
项目背景
随着城市机动车保有量持续增长，道路拥堵已从高峰时段问题逐步演变为全天候、多因素叠加的治理难题。传统交通监测往往依赖人工巡查、离线抽样或单一流量统计，难以持续掌握道路拥堵状态、车型结构变化与时段性成因。
借助边缘 AI 视频分析能力，智能交通系统可在路侧设备侧实时完成车辆检测、分类识别、通行状态判断与统计分析，帮助管理者快速掌握某一路段是否拥堵、不同车型占比情况，以及早晚高峰、施工占道、货车集中通行等因素对拥堵形成的影响，从而提升交通治理的科学性与精细化水平。
客户需求
实时判断道路是否拥堵
客户希望系统能够结合视频画面持续分析车流密度、车辆排队长度、通行速度变化等信息，对道路运行状态进行实时识别，为值守、调度和预警提供依据。
掌握车型结构变化
在重点区域管理中，需要对小汽车、货车、公交车、工程车等车型进行分类统计，了解不同时间段和不同路段的车型占比变化，为限行、分流、信号优化等策略提供参考。
识别不同时段拥堵成因
客户不仅关注“堵不堵”，更关注“为什么堵”。希望系统能够通过时段数据对比、车型结构变化、路段运行特征等维度，辅助分析拥堵形成原因，支撑更有针对性的治理措施。
部署灵活、适合前端落地
道路监测点位分散，客户通常希望系统支持前端盒式部署或嵌入式集成，减少中心侧压力，并便于后续按区域逐步复制推广。
解决方案
智能交通分析解决方案由摄像头、AI 单板计算机、通信网络、显示终端及交通分析应用软件组成。方案利用边缘 AI 算力在路侧或点位侧完成视频流接入、车辆检测、车型分类、通行状态识别和统计分析。
系统可通过 GStreamer 实现视频流处理，通过 OpenCV 与 AI 推理框架实现目标检测与分类识别，并依托 TIDL 运行时支持主流模型的边缘部署。结合映翰通 AI Hub 内置的目标检测、图像分类、视觉识别等模型能力，可更高效地完成场景适配与功能上线。
在实际应用中，系统可输出路段拥堵状态、车辆数量变化、车型占比统计、分时段流量趋势等结果，并按小时、日期、工作日/节假日等维度形成分析数据，辅助管理部门判断拥堵是否由高峰集中出行、货运车辆叠加、路口放行效率不足或临时占道等因素引发。对于多路视频接入和更高吞吐需求场景，可优先采用 MO 68A，以满足更高性能边缘分析需求。
优势与能力
边缘分析提升交通感知实时性
系统可在前端点位直接完成视频分析与状态识别，减少大规模视频回传压力，更适合交通场景对实时性和持续运行的要求。
多维数据支撑精细化治理
除基础车流统计外，方案还能输出车型占比、时段变化趋势与路段运行特征，为拥堵成因分析、分流策略优化与交通组织调整提供更有价值的数据支撑。
主流框架兼容，便于模型迁移
产品集成 TIDL 运行时，支持 TensorFlow Lite、ONNX Runtime、PyTorch via ONNX 等框架，有利于交通算法模型快速迁移至边缘端部署。
接口丰富，适应多种路侧部署方式
标准 SBC 外形与千兆以太网、USB、显示接口等配置，便于连接摄像机、显示终端、通信模块及外围设备，适合智慧路口、园区道路、城区支路等不同场景部署。
安全可靠，适合长期项目运行
产品具备安全启动、TrustZone、硬件加密、硬件看门狗等能力，并依托工业级供应链体系，可为交通类长期项目提供稳定的硬件支撑。
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