城市交通

（一）场景背景

当前城市交通管理正面临前所未有的挑战。随着电动自行车和摩托车保有量爆炸式增长，这些便捷交通工具在解决“最后一公里”出行需求的同时，也带来严峻的交通安全隐患。据统计，在涉及电动自行车的道路交通事故中，因颅脑损伤导致的死亡人数占总数的80%以上，而正确佩戴安全头盔能够将死亡风险降低60%-70%。传统监管模式在早晚高峰时段形成显著监管真空期，以“空中交警”为核心的常态化空地协同监管已成为交通治理现代化的创新方向。

（二）现存痛点

一是人工巡查耗时耗力，传统管理依赖交警固定值守或流动巡逻，单次巡查覆盖范围有限，早晚高峰警力更显不足，管理真空频现；

二是违法行为识别不全面，复杂交通环境中易遗漏未佩戴头盔等违法行为，管理存在时空盲区，部分驾驶人在无警力值守路段心存侥幸；

三是执法成本高昂，路面执法需投入大量警力，装备维护开支持续攀升；

四是现场执法风险高，交警在车流中拦截违法车辆易发生二次事故；

五是数据化管理不足，缺乏准确的佩戴率统计与违法数据分析，难以支撑精准布防与科学决策。

（三）巡检内容

无人机对辖区重点路口及周边道路开展全天候空中巡检，具体包括：

头盔佩戴监管：AI识别电动自行车、摩托车驾乘人员未佩戴安全头盔、佩戴不系卡扣等行为，发现即抓拍取证；

交通违法识别：对违规载人、闯红灯、逆行、闯入禁行区域等违法行为实时定位追踪、非现场记录；

交通运行监测：早晚高峰对重点路口循环巡查，实时回传路况画面，监测拥堵异常，辅助调度警力；

空中喊话劝导：对未佩戴头盔等行为实时语音提醒、当场纠正，实现“空中发现、地面处置”；

重点区域守护：针对学校周边、商业街区等区域差异化巡查，守护重点时段交通秩序；

应急事件处置：对交通事故等突发事件快速抵近侦察，回传现场画面，辅助指挥处置。

（四）场景要求

1.机型与载荷：选用低噪运行的小型多旋翼无人机，降低对城市居民的噪音干扰；搭载广角、长焦、红外三相机协同系统，满足白天细节识别与夜间、恶劣天气下的全场景作业需求。

2.部署方式：在重点路口周边部署自动机巢，实现定时起飞、自动充电、全天候常态化巡逻；单套系统覆盖半径3公里、5-6个重点路口，单次巡检时间控制在30分钟以内。

3.AI识别能力：部署“电动车骑行者检测”与“安全帽佩戴识别”深度学习算法，对“未佩戴头盔”“佩戴但不系卡扣”等行为毫秒级自动检测，识别准确率不低于80%；支持拥堵、事故、违停等交通事件识别扩展。

4.平台对接：与城市交通管理平台、交警指挥系统对接，自动生成符合《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》的完整证据链，预警信息实时推送执勤交警移动终端，形成“空中发现、地面处置”联动机制。

5.安全合规：严格执行空域申请与适航区管理，飞行高度30-50米，兼顾隐私保护与飞行安全。

（五）作业流程

平台按早晚高峰、平峰机动、应急巡查等模式生成任务 →无人机自主起飞 → 沿预设航线对重点路口循环巡查，高空视角同时监控多个方向车流 → AI实时识别未佩戴头盔等违法行为，自动截取远景与特写图片、录制过程视频 → 叠加时间、位置、设备编号生成规范证据链并推送预警 → 执勤交警移动终端接收信息，快速前往现场处置 → 处置结果反馈平台，统计数据沉淀分析，动态优化巡检策略。

（六）预期成效

执法监管效率大幅提升，支持每日多频次巡逻，有效覆盖传统警力难以触及的时空盲区；试点区域高峰时段头盔佩戴率从68%提升至94%，涉及电动车交通事故数量同比下降32%，预期事故发生率下降15%-20%；有效释放警力资源，运营成本较传统模式下降60%，执法过程全记录、证据链完整规范，形成“精准感知、智能研判、高效处置、持续优化”的智慧交通管理新范式，为更高水平平安城市建设提供有力支撑。