前言：非机动车是城市交通体系的重要组成部分，也是交通安全的重灾区，更是体现交通秩序、彰显城市文明风貌的重要“窗口”。近年来，各地公安交通管理部门树立“以人为本”的交通管理理念，聚焦城市“血管”，因情施策，通过创新运用大数据、人工智能等科技手段，针对非机动车治理实施了一系列科学化、精细化、智能化的交通安全治理措施，全力改善非机动车安全出行环境。

在我国城镇化率高速增长、城镇人口规模迅速扩张的大背景下，城镇非机动车管理面临着前所未有的压力。这种压力主要来自两方面：一是非机动车保有量增加，对于道路资源的需求有了较大程度的提高，尤其是共享电动车的参与，加速行业安全化管理进程;二是城镇道路改扩建困难，涉及利益多，配套工程也较为复杂。因此，若要保证城镇非机动车出行更顺畅、高效、安全地运行，就对交通管理部门的交通治理能力提出了更高的要求。

通过泰比特电动车文明出行监管系统，为行业非机动车出行安全管理提供了创新思路和科技手段，解决了非机动车交通违法问题。

以公司某合作客户投放地区为例，据不完全统计，该县现有非机动车数量约15万辆(包括共享电动车)，在以往，该县非机动车乱停乱放、闯红灯、逆行、超载等骑行现象严重，导致巨大交通隐患，而当地管理部门也主要通过传统治理方式，即线下执法，人工发现、人工记录以及口头输出违法证据、违法劝导和处罚手段。长期以来，这种方法需要部署大量警力，投入大、效率低，难以覆盖城市道路中的各个重点路口，更无法对用户起到持续的震慑效果。

建设并应用非机动车违法监管系统，大大提升了该县非机动车驾驶人员的交通守法率和管理部门执法水平，改善了当地交通出行环境。

GPU+AI算法

系统利用GPU+AI算法，实现道路非机动车违法行为的实时监测，有效辅助交警执法，违法智能劝导。首先，算法会将摄像头拍摄到的图像数据传输到GPU中，然后使用GPU进行图像预处理和特征提取，并将处理后的数据输入到深度学习模型中进行分类和识别。在训练模型时，算法会使用大量的标注数据来学习骑车人的不文明骑行行为，并将这些行为与正常骑行行为进行区分。由于GPU具有高速的并行计算能力，可以大幅度提高图像处理和深度学习模型的计算速度。当摄像头检测到不文明骑行行为时，算法会触发相应的警报或提示，提醒骑行人员注意自身行为。与通常的AI技术实现机制相对比，该技术将图像模型库成功移植到终端产品，大大减少了终端产品与服务器间的通信流量，识别速度更快。

该系统可实现的交通违法行为包括：乱停乱放、闯红灯、逆行、机动车道行驶、超载、不戴头盔。

随着AI助力加持智能交通，未来城市交通管理也将迎来更多创新和改变。可以说，AI技术早已离开了实验室，来到了现实，并和我们的日常生活融为一体、密不可分，也让世界越来越好。

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责任编辑：kj005