让机器辅助人脑，自动识别交通违法行为

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。

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。

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..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..，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..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..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..提供更精确的算法结果数据。

经过测试，多算法..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%。

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。