让机器辅助人脑，自动识别交通违法行为

或许你我也偶尔会碰到“闯了红灯但是没被罚款”的情况，背后的实际情况可能是这样的：

你闯红灯时，电子警察抓拍了，但是那天下雨，可能车牌号码比较模糊，所以没有识别出来。即使车牌号码很清楚，但是审核的人没注意，一不小心将违法图片“放”过去了。

在交通领域中，因为拍摄环境的限制、人工审核的误判因素等，每年都有1％～5％的违法图片没有进入执法流程，像上文提到的“漏网之鱼”屡屡出现。随着人工智能在交通领域中的广泛应用，可以解决上述问题的技术已经逐渐成熟。

华为提供了非现场执法的智能化解决方案，让交通违法行为的识别进入了“精确”时代，改变了交管的工作方式，有效提升交警的工作效率和核心战斗力。

让部分交通违法图片不再“误入歧途”

传统交通违法图片的审核通过人工来识别，以S市举例，全市每天会产生3万张电子警察抓拍的图片，需要50个警员进行审核和筛选，工作量巨大，而且人工审核还会有一定的误判率，最终约有80％是废片。

这些“废片”中一定有“误判”的抓拍图片，通过人工智能的方式再次“回滚”一次，将违法图片捞出来，重新进入执法流程，大大提升了审核的准确率和执法量。同样，也可以用人工智能系统对交通违法图片进行预筛选，将废片都过滤掉，再由人工对筛选出来的图片进行复核，极大地减少了审核的工作量。

现在通过华为的人工智能系统辅助识别，先对违法图片进行预审，降低50％工作量。另外，以前人工审核的图片只有电警抓拍的图片，现在采用人工智能系统，还可以审核每天卡口生成的3000万张过车图片，从而提升了18％的执法量。

多算法融合，提升交通违法行为识别精准度

交通违法行为如果不能自动地精准识别，就会增加人工审核的工作量，如果误判，也会引发司机的不满。

一直以来，交警的非现场执法只能是某个厂家来提供，而且算法的精度准也无法得到有效保障，另外，随着人、车、路的增加，需要分析更多、更复杂的路况及违法行为。因此，某一个厂商的算法远远无法满足当前快速增加的业务需求，导致安全隐患也无法快速消除。

多算法融合平台可以很好地解决这个问题。华为联合华尊、深瞐、冠网、以萨、大华等厂商开发了多算法融合平台，解决了多年来算法“一言堂”问题，同时也实现了不同业务短时间内快速上线。

多算法融合开放平台已具备涉车图片和人脸图片多算法结果融合及算法评价功能；该平台根据公安标准，形成了符合标准的数据规范及标准数据输入／输出接口；通过配置管理，可随时增减参与融合、评价的算法；以少数服从多数、历史评价最优等融合方式，分析、计算出最准确结果，为业务平台提供更精确的算法结果数据。

经过测试，多算法平台在识别精准度方面有了巨大的提升，白天车牌识别精准度从94．51％提升到99．33％，夜晚车牌识别精准度从91．33％提升到98．72％；不系安全带识别精准度从85．4％提升到95．1％。

自动识别失驾人员

失驾人员是指因为酒驾、毒驾等原因失去驾驶资格的人员。这些失驾人员因为种种不安全的驾驶行为失去了驾驶资格，如果他们仍然驾车上路，会成为交通安全隐患之一。

传统情况，交警通过卡口抓拍的方式进行识别和处理，但是这些失驾人员会有意识地绕开卡口路段，抓拍难度很大。而且传统的抓拍系统是由前端卡口摄像机和后台服务器组成，体积庞大，不方便移动。

华为的智能摄像机可以完美解决这个问题：交警将失驾人员照片存储到智能摄像机中，并将该智能摄像机放置在临时布控点，由智能摄像机完成人员的检测、比对和识别，一旦识别出上路的失驾人员就会自动报警。

这种创新性的移动布控方式，打破了传统的“摄像机＋服务器”的固定架构，有效扩大了监控范围，“上路一个抓一个”，有效遏制了这种违法行为。

“知行合一，大道至美”，华为的人工智能改变了交警传统的工作方式，切实提升交警的作战效率，有效遏制交通违法行为，保证交通“安全、有序、畅通”地高效运行，让出行更美好。