“渣土車”是城市建設中不可或缺的運輸工具，但因其運行監管“跨行業、跨領域、跨區域”，歷來都是管理難點，又因其超速、揚塵等問題頻發，成為了市民眼中的“過街老鼠”，是行業管理部門眼中的“定時炸彈”。
傳統渣土車違法監管審核難
近年來，隨著渣土車、石料車等工程車輛日益增多，污損機動車號牌，不按規定遮蓋篷布，嚴重影響市容等頑疾突出，如何進行更高效的監管是交管部門一直以來關注的問題。當前渣土車違法監管審核面臨的挑戰主要表現在：
1、人力資源成本投入大
傳統的渣土車違法審核，主要依賴人力從大量卡口抓拍的違法圖片，人力投入大。
2、監管規則難統一、審核效率低
人為挑選渣土車的違法數據時，因判斷標準不統一，造成錯判或誤判，審核效率及質量難保證。
3、數據監管難
違法數據人為審核，導致無法可視化展示數據分布，且無法形成有效數據監管。
非道路移動機械歷來是環保部門監控盲點，不但使用范圍廣，且顆粒物排放嚴重超標。由于非道路移動機械老舊、油品低劣，對環境污染的“貢獻”大，2018年伊始，環境部發布34號文件，關于《非道路移動機械污染防治技術政策》的公告，各省也相繼出臺相關政府文件。政府出臺政策強制要求管制，明確了渣土車監管已迫在眉睫，也為各地交管部門的渣土車監管指明了工作方向。
AI賦能渣土車違法智能監控
眼控科技依托領先的星空人工智能技術和對行業多年的探索總結，面對渣土車違法數據識別及審核壓力大的問題，推出“渣土車違法智能識別監管系統”。運用計算機視覺、深度學習、圖像處理等先進技術，實現對上路的未按照規定要求運輸泥土煤的違法渣土車違法的檢測及識別，有效獲取該車輛的運行軌跡，實現對該類車輛的智慧監管。
2018年12月，由公安部交通管理科學研究所、道路交通安全公安部重點實驗聯合舉辦的《道路車輛圖像特征星空人工智能識別算法競賽》中，眼控參加的“違法圖片證據識別”、“污損遮擋號牌檢測”和“渣土車特征檢測”三項比賽，分別獲得了第一、第一和第二。
眼控科技憑借過硬的技術實力，為渣土車違法現象的監管提供了強有力的識別性能。該系統能夠精準識別、比對車輛行駛軌跡、交通指示標志、地面導向標志、交通信號燈以及車輛的車牌號碼等，圖片識別率高達99.5%，有效杜絕人工審核造成的誤判，漏判。據悉，某市交通警察支隊上線該系統后，過車數據審核量從原來單天查看約1-2萬張，降低至單天僅需復核2500-3000張，對比人工審核更能提升20%以上的有效證據挖掘。
未來，隨著星空人工智能技術的不斷更新迭代，眼控科技渣土車違法智能識別監管系統將不斷完善，助力交警部門有效提升渣土車交通違法的治理能力，進一步為人民群眾安全出行營造安全、和諧、有序的道路交通環境。
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星空人工智能科技企業。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，聯合上海交大星空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、上海交大星空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。
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