2020年5月1日起，新修訂的《道路交通安全違法行為處理程序規定》（公安部令第157號），提出將原來的十個工作日縮減至五個工作日，對執法部門的違法審核工作提出了更高的時效性要求。
交通違法信息人工審核壓力大
傳統的違法圖片審核完全依賴人力，人工審片過程中往往會出現人員工作時間有限、審片疲勞、規則主觀干擾等因素，誘發大量證據鏈圖片積壓、廢棄，審片結果出現錯審、漏審等問題。據公安部數據顯示，截止2019年底，全國共有28個省超過400個交警支隊非現場違法圖片線上審核工作，各地執法取證設備，單日篩選審核通過率僅13.95%，大量的圖片違法因為證據不足或者超期被清理。
視頻違法審核業務也同樣面臨審核壓力大的現狀。伴隨智能感知端設備的大批量建設，產生了豐富的視頻源數據，但目前對視頻源數據的價值挖掘仍相對薄弱。此外移動執法設備取證，需要完全依賴人力審核，抓取視頻的違法行為，并手動拼接為GAT832/GAT995的取證規范圖片，操作復雜，審核難度大。
人工智能賦能違法信息智能識別
近年來，人工智能（AI）技術迅猛發展，催生了交通領域新技術、新模式、新業態。眼控科技憑借多年來的行業經驗和先進的人工智能算法，開發出“機動車非現場違法鑒定智能審核系統”和“視頻違法智能識別監管系統”，執法部門依靠原有的違法抓拍設備，不需要額外的投入，就可以實現闖紅燈、違反導向、壓實線、未系安全帶等多種交通違法行為的智能識別，可大大減輕執法部門審核人員的審核壓力。
違法智能識別監管主要通過道路上車、人、信號燈、標志牌等信息的識別實現對車輛或行人交通違法行為的監測。利用多目標跟蹤技術和REID技術記錄視頻內所有車輛和行人的軌跡，利用場景語義分割技術識別車道線、人行橫道線等路面信息，利用小目標檢測技術識別紅綠燈、標志牌等信息，利用OCR技術識別車牌信息，通過對這些場景信息的分析與比對，即可實現交通違法行為的抓取。
除了交通違法行為取證，基于視頻數據，AI技術還可以提供特殊車輛的安全監管、車輛特征提取與記錄、“一盔一帶”監控等功能，且這些功能的添加無需更改硬件，只需更改算法即可，為道路監管的多樣化提供了便利。隨著技術的不斷發展與應用，AI賦能的道路交通智能監控系統會擁有更強大的功能，眼控科技將繼續完善自身技術，助力交警部門實現全方位無死角執法，促進我國道路安全治理的良性發展。
關于眼控科技：
上海眼控科技股份有限公司成立于2009年，是一家集計算機視覺識別與深度學習技術研發應用于一體的全球性人工智能科技企業。眼控科技匯聚了來自美國斯坦福大學、紐約大學、香港科技大學等國內外知名大學的頂尖AI人才200余名，先后在道路交通領域，聯合上海交大人工智能研究院建立全國首家 AI+ 道路安全監管創新中心。同時，聯合華東空管局氣象中心、上海交大人工智能研究院建立全國首家航空智慧氣象創新中心。眼控科技在智慧道路交通、智慧航空氣象垂直領域的市場占有率已位居行業領先地位，產品覆蓋北京、上海、天津、河北、山東等30多個省市。
