或許你我也偶爾會碰到“闖了紅燈但是沒被罰款”的情況，背后的實際情況可能是這樣的：
你闖紅燈時，電子警察抓拍了，但是那天下雨，可能車牌號碼比較模糊，所以沒有識別出來。即使車牌號碼很清楚，但是審核的人沒注意，一不小心將違法圖片“放”過去了。
在交通領(lǐng)域中，因為拍攝環(huán)境的限制、人工審核的誤判因素等，每年都有1%~5%的違法圖片沒有進入執(zhí)法流程，像上文提到的“漏網(wǎng)之魚”屢屢出現(xiàn)。隨著人工智能在交通領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，可以解決上述問題的技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟。
華為提供了非現(xiàn)場執(zhí)法的智能化解決方案，讓交通違法行為的識別進入了“精確”時代，改變了交管的工作方式，有效提升交警的工作效率和核心戰(zhàn)斗力。
讓部分交通違法圖片不再“誤入歧途”
傳統(tǒng)交通違法圖片的審核通過人工來識別，以S市舉例，全市每天會產(chǎn)生3萬張電子警察抓拍的圖片，需要50個警員進行審核和篩選，工作量巨大，而且人工審核還會有一定的誤判率，最終約有80%是廢片。
這些“廢片”中一定有“誤判”的抓拍圖片，通過人工智能的方式再次“回滾”一次，將違法圖片撈出來，重新進入執(zhí)法流程，大大提升了審核的準確率和執(zhí)法量。同樣，也可以用人工智能系統(tǒng)對交通違法圖片進行預篩選，將廢片都過濾掉，再由人工對篩選出來的圖片進行復核，極大地減少了審核的工作量。
現(xiàn)在通過華為的人工智能系統(tǒng)輔助識別，先對違法圖片進行預審，降低50%工作量。另外，以前人工審核的圖片只有電警抓拍的圖片，現(xiàn)在采用人工智能系統(tǒng)，還可以審核每天卡口生成的3000萬張過車圖片，從而提升了18%的執(zhí)法量。
多算法融合，
提升交通違法行為識別精準度
交通違法行為如果不能自動地精準識別，就會增加人工審核的工作量，如果誤判，也會引發(fā)司機的不滿。
一直以來，交警的非現(xiàn)場執(zhí)法只能是某個廠家來提供，而且算法的精度準也無法得到有效保障，另外，隨著人、車、路的增加，需要分析更多、更復雜的路況及違法行為。因此，某一個廠商的算法遠遠無法滿足當前快速增加的業(yè)務(wù)需求，導致安全隱患也無法快速消除。
多算法融合平臺可以很好地解決這個問題。華為聯(lián)合華尊、深瞐、冠網(wǎng)、以薩、大華等廠商開發(fā)了多算法融合平臺，解決了多年來算法“一言堂”問題，同時也實現(xiàn)了不同業(yè)務(wù)短時間內(nèi)快速上線。
多算法融合開放平臺已具備涉車圖片和人臉圖片多算法結(jié)果融合及算法評價功能；該平臺根據(jù)公安標準，形成了符合標準的數(shù)據(jù)規(guī)范及標準數(shù)據(jù)輸入/輸出接口；通過配置管理，可隨時增減參與融合、評價的算法；以少數(shù)服從多數(shù)、歷史評價最優(yōu)等融合方式，分析、計算出最準確結(jié)果，為業(yè)務(wù)平臺提供更精確的算法結(jié)果數(shù)據(jù)。
經(jīng)過測試，多算法平臺在識別精準度方面有了巨大的提升，白天車牌識別精準度從94.51%提升到99.33%，夜晚車牌識別精準度從91.33%提升到98.72%；不系安全帶識別精準度從85.4%提升到95.1%。
自動識別失駕人員
失駕人員是指因為酒駕、毒駕等原因失去駕駛資格的人員。這些失駕人員因為種種不安全的駕駛行為失去了駕駛資格，如果他們?nèi)匀获{車上路，會成為交通安全隱患之一。
傳統(tǒng)情況，交警通過卡口抓拍的方式進行識別和處理，但是這些失駕人員會有意識地繞開卡口路段，抓拍難度很大。而且傳統(tǒng)的抓拍系統(tǒng)是由前端卡口攝像機和后臺服務(wù)器組成，體積龐大，不方便移動。
華為的智能攝像機可以完美解決這個問題：交警將失駕人員照片存儲到智能攝像機中，并將該智能攝像機放置在臨時布控點，由智能攝像機完成人員的檢測、比對和識別，一旦識別出上路的失駕人員就會自動報警。
這種創(chuàng)新性的移動布控方式，打破了傳統(tǒng)的“攝像機+服務(wù)器”的固定架構(gòu)，有效擴大了監(jiān)控范圍，“上路一個抓一個”，有效遏制了這種違法行為。
“知行合一，大道至美”，華為的人工智能改變了交警傳統(tǒng)的工作方式，切實提升交警的作戰(zhàn)效率，有效遏制交通違法行為，保證交通“安全、有序、暢通”地高效運行，讓出行更美好。
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