事件检测是利用AI高科技手段，对在道路上发生的各类交通安全违法行为进行图像自动取证，为各类交通安全违法行为的责任鉴定、事后查询提供真实、可靠、全面的信息，并能够以图文、视频录像等多种形式对外提供信息服务，结合相应的处罚管理手段，对道路交通秩序能起到积极的规范作用。
事件检测系统的核心算法采用了在目标检测领域得到广泛运用的深度学习算法YOLO。在深度学习领域，YOLO算法是真正意义上第一种实用的实时目标检测方法，仅使用一个端到端的卷积神经网络，就可完成原始图像的目标检测，具有目标定位准确，检测效率高等诸多优点。我司研发人员采用百万量级的样本对YOLO算法中的深度神经网络进行训练，训练后的模型可准确检测路面上的车辆、行人以及遗留物等，且不受环境光线变化、白天黑夜、恶劣天气等影响，鲁棒性高。
本系统采用900万相机进行事件采集，对视频图像进行实时分析，通过锁定图像中所有进入检测区域的车辆，分析车辆的运动路线，实现对交通参数的检测和各种交通事件、事故的自动检测，包括停驶车辆检测，交通拥堵检测，行人检测，车辆逆行检测，低速车辆检测，抛洒物体检测，车距小于极限的车辆检测，浓雾天气检测。系统可对各类交通事件、事故进行实时录像，录像时间长度可根据客户要求灵活设置。具有良好的环境适应的能力，能够满足高速公路应用的需求
| 交付方式 | License | 版本 | V4.0.11 |
| 操作系统 | 其他 | 适配语言 | 中文 |
| 上架日期 | 2023-11-08 12:00:03 |
