道路交通纷繁复杂
如何实现路面状态精准感知
超过三分之一的交通伤亡事故，因电动车三轮车违章引发
电动车、摩托车、外卖、快递、环卫三轮车等交通小目标的违章和安全问题日益突出，
如何精确管控城市和农村交通小目标违章行为，降低伤亡事故？
千视通「小目标精细化管控平台」来了
千视通研发的小目标精细化管控平台基于人工智能深度学习的视频结构化技术，对行人、非机动车（二、三轮车，电动车、外卖、快递、环卫作业车辆、农用车）等“小目标”进行视频结构化分析，实现精准研判，有效地落实源头监管及路面管控，最大限度铲除小目标违法行为根基，从而达到提成城市精细化管理水平和群众文明守法出行意识的目的。
平台四大核心价值
直击“小目标”违法管控
降低人工巡查成本，提供可靠依据
提供10余种非机动车交通违法行为识别能力，识别准确率高达95%以上，有效降低非机动车违法管理的人工巡查成本。
减少交通事故发生，保障人员安全
全方位管控非机动车交通安全，进一步提升“小目标”群体的自我安全防护意识，减少人员伤亡事故，一旦发生交通事故，能及时反馈和处理。
有效规范驾驶行为，维护交通秩序
对监控视频中的行人、车辆和非机动车的特征进行实时结构化分析，并对涉及驾驶员的违法行为进行检测，对威胁交通安全的驾驶行为进行及时预警。
提升综合管理水平，促进源头治理
利旧城市道路中已部署的各类电警、卡口监控设备，将其统一接入精细化管控平台，实现对前端监控设备、视频图像资源的一体化、规范化管理，以技术手段监督和引导“小目标”主体的自我约束与治理。
亮点迸发
平台实践行之有效
多源数据感知
将交通数据全量接入，依托标准数据资源管理，进行多源数据录入、融合、共享和交换，进而实现交通状态实时精准感知。
精准目标管理
精准锁定电动车、二轮摩托车、三轮摩托车、外卖、快递、环卫等“小目标”车辆交通违法行为，构建监管精准、响应及时、决策合理的智慧化应用体系，改善交通秩序、强化安全监管、提升通行效率。
AI算法赋能
以非机动车等精准目标要素为基础、全域感知数据为驱动，依托交通AI算法，赋能交通智慧化管理。
多措并举防治
通过统计累计违规次数建立积分制，加上“先警示、后劝导、再曝光”的举措，推进治理突出交通违法乱象、最大限度减少小目标引发的交通事故。
千视通小目标精细化管控平台根据实时交通现状，能重点管控路面二轮车、三轮车、外卖、快递配送车、环卫作业车辆、农用车俩行人等群体造成的占用机动车道、闯红灯、越线停车、不戴头盔、违规载人、横穿马路等违法行为，通过平台内建立违法数据库，配有“一劝导、二警告、三教育”的人性执法，最终达到大大降低“小目标”违法行为引发道路交通事故的目的，大大提升城市精细化管理水平。
