渣土车|渣土车违法监管迫在眉睫,眼控科技破解“马路杀手”治理之道

抛洒一地狼藉,疯狂呼啸而过……这是渣土车留给人们的固有印象。作为城市建设不可或缺的“搬运工”,如今却因个别驾驶员出于经济利益驱动,存在的超载、超速、逆行、闯红灯、不按规定车道行驶、肆意鸣笛、滴漏飘洒运载物等违法现象,变成了人们谈之色变的“马路杀手”。
目前,我国建筑垃圾年排放量约在15.5亿~24亿吨,占城市垃圾总量的40%左右,到2020年,建筑垃圾产量预计将达到26亿吨。面对数量庞大、事故频发的渣土车,如何进一步加强规范化管理,从根本上遏制其违法违规行为,努力营造“安全、整洁、卫生、规范”的城市环境,是摆在交警部门面前的重要研究课题。
【 项目背景 】
近年来,江西省某市的投资环境日趋改善,各项基础工程以及大型企业项目建设紧锣密鼓,渣土车、石料车、混凝土搅拌车等工程车辆日益增多,随之而来的是污损机动车号牌,不按规定遮盖篷布,严重影响市容等突出顽疾。对此,当地交警部门投入了大量人力开展渣土车违法审核工作。
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尽管该市对渣土车的审核监管始终保持高压严管态势,但如何减少人力投入并提高审核工作效率一直是交警部门设法改善的目标。基于眼控科技过硬的技术实力、先进的算法能力、高效的审核识别准确率,以及眼控科技的行业口碑,该市交警部门经过严格筛选,最终选择眼控科技为其打造货车扬尘自动识别抓拍系统项目。
【 业务挑战 】
在渣土车违法审核工作中,该市交警部门面对的业务挑战主要包括:
1、人力资源投入成本大
传统的渣土车违法审核,主要依赖人力,从大量卡口抓拍的违法图片中,人力投入大。
2、监管规则难统一、审核效率低
指挥中心审片人员,单天需要查看约1~2万张过车数据,人为挑选渣土车的违法数据时,因判断标准不统一,容易造成错判或误判,审核效率及质量难保证。
3、数据监管难
违法数据人为审核,导致无法可视化展示数据分布,且无法形成有效数据监管。
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【 解决方案 】
为了帮助该市交警部门解决上述业务难题,眼控科技为其打造的货车扬尘抓拍系统,是在《GAT832-2014 道路交通安全违法行为图像取证技术规范》等文件的基础上研发的基于计算机图像识别技术的智能自动审核系统。该系统在不改变现有货车扬尘抓拍违法审核的基础上,依靠道路卡口录入的数据、照片,可以快速准确地判别送审照片所记录的信息是否符合道路交通安全违法行为,直接给出审核结果,能有效减轻审核人员工作压力并大幅提高审核效率,提高有效率。
2018年12月,由公安部交通管理科学研究所、道路交通安全公安部重点实验联合举办的《道路车辆图像特征人工智能识别算法竞赛》中,眼控参加的“违法图片证据识别”、“污损遮挡号牌检测”和“渣土车特征检测”三项比赛,分别获得了第一、第一和第二。眼控科技凭借过硬的技术实力,为渣土车违规现象的监管提供了强有力的识别性能。
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【客户价值】
1、业务规范化
交警货车扬尘抓拍系统按照统一的执行标准作业,及时规避各种违规、不规范的行为,有效提升车辆交通违法的治理能力。 除了违法行为判别功能外,该系统还提供了大数据统计功能,更精确知晓当地交通违法的概况,以便更有效的管理当地交通。
2、服务便民化
系统上线后,过车数据审核量从原来单天查看约1- 2万张,降低至单天仅需复核2500-3000张,对比人工审核更能提升20%以上的有效证据挖掘。如此,审核环节的时间将缩短一半以上,违法处理过程中等待的时间更短,出错概率更低,并在一定范围内避免了人为违规干预的可能性,为交警支队树立良好的社会口碑。
3、工作高效化
该系统深度学习神经网络等先进人工智能算法的采用,提高了货车扬尘抓拍违法审核的准确率,特别是能够精准识别、比对车辆行驶轨迹、交通指示标志、地面导向标志、交通信号灯以及车辆的车牌号码等,图片识别率高达99.5%,有效杜绝人工审核造成的误判,漏判。随着数据量的不断增长,智能算法的优势会越加明显,算法会自我学习,并不断提高准确率。
关于眼控科技:
【渣土车|渣土车违法监管迫在眉睫,眼控科技破解“马路杀手”治理之道】上海眼控科技股份有限公司成立于2009年,是一家集计算机视觉识别与深度学习技术研发应用于一体的全球性人工智能科技企业。眼控科技汇聚了来自美国斯坦福大学、纽约大学、香港科技大学等国内外知名大学的顶尖AI人才200余名,先后在道路交通领域,联合上海交大人工智能研究院建立全国首家 AI+ 道路安全监管创新中心。同时,联合华东空管局气象中心、上海交大人工智能研究院建立全国首家航空智慧气象创新中心。眼控科技在智慧道路交通、智慧航空气象垂直领域的市场占有率已位居行业领先地位,产品覆盖北京、上海、天津、河北、山东等30多个省市。


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