據不完全統計，2018年底， 全國機動車保有量超過3.27億輛， 機動車駕駛人達4.09億， 車多、交通擁堵已成為目前我國城市的顯著特征，雖然許多城市都在出臺各種限行限購政策，但是機動車保有量還是在不斷增加，面對這一現實，如何更好地治理城市交通擁堵成為了智能交通行業不斷思考的問題。

宇視智能交通總工楊世龍表示，未來城市交通治理，主要有三大方向：

一、交通基礎要素（車和路）管控

對車輛的限行、限購，道路改擴建、道路渠化設計、立體交通（如高架橋、地下隧道等）建設、優化路側設施和治理路邊占道經營等。

二、交通秩序的管控

典型代表如“城市大腦”工程，主要治理思路是做交通疏導，利用大數據分析道路交通狀態并做交通誘導、紅綠燈信號控制等。

三、交通行為管控

不文明的交通行為，如機動車加塞變道、隨意停車、闖禁行，非機動車闖紅燈、逆行，行人闖紅燈等，對交通擁堵影響很大，但因其產生原因偏人為和主觀，治理難度大，這也是當前交通治理的重點方向。

針對交通行為管控， 目前的做法有電子警察抓拍處罰、交警現場執法，還有志愿者等交通協管員進行交通勸導等。

但是，在一些監控盲區、無警員值守路口，交通違法行為依然屢屢出現，比如加塞變道、非機動車闖紅燈、行人闖紅燈等。

所以， 治理這些痛點， 就是AI 賦能交警執法業務的方向之一。

宇視科技此前針對路口交通行為管控，推出“ 全電警” 解決方案， 利用AI 技術解決了兩個問題：全覆蓋無盲區監控、全記錄違法抓拍。

全覆蓋無盲區監控： 通過多個AI 相機+ 端計算主機聯動，對交通對象實現全域跟蹤監控，保障路口、機動車道、監控桿下方區域、非機動車道、行人斑馬線區域等各位置的無死角覆蓋。

全記錄違法抓拍：AI 相機對全部交通參與對象（機動車、非動車、行人）的交通違法行為實時監控抓拍，違法抓拍時進行多目標聯動判斷， 比如抓拍機動車是否禮讓行人時要考慮行人是否正在闖紅燈，做到交通違法取證充分，交通違法不漏抓拍、錯抓拍，且兼顧人性化交通執法。

同時， 融合AI 技術的『天目』智能抓拍單元可抓拍30多種常見交通違法行為，且新型違法抓拍業務還在不斷擴展，比如夜間不開車燈抓拍等，違法證據鏈取證模式上，也在從以圖片為主模式向“圖片+ 視頻”組合模式發展，比如盲區變道抓拍。

『天目』相機代表的端AI 目前主要在向著功能業務多樣化方向發展，但功能多了也需要抓重點，例如在抓拍非機動車違法方面，他們雖然可以抓拍非機動車闖紅燈、逆行、載人、不帶頭盔、占用機動車道等多種違法行為，但是目前最大難點不是違法行為的抓拍，而是違法行為抓拍后的具體治理問題。

治理非機動違法當前參照機動車抓拍處罰模式，有兩個主流思路：車牌識別和人臉識別。

車牌識別方面，因非機動車車牌標準及樣式各地不統一，而且存在大量無牌車、號牌不清晰車輛，使得車牌識別難度大；

人臉識別方面，因需要和城市人口大庫比對，識別有效率很難保障，且識別結果需要人工反復研判確認，這種方案在黑名單布控、重點人員布控等小規模使用時很有效果，但在面對海量執法業務落地時，理論上可行，實際很難規模使用。

另外，非動車身份確認后的執法處罰問題也是一個難點，如何罰？如何面對拒罰？這些和機動車違法處罰業務也不一樣。

面對這種困境，宇視意識到非動車違法治理不能完全按照機動車違法治理的思路進行，必須找一些新的出路。在對非機動車違法數據抽樣統計中，宇視發現約有22% 為外賣車，且其闖紅燈違法行為發生率高達到40% 左右，而非外賣車的闖紅燈違法發生率只有15%，遠低于外賣車。

闖紅燈是非常危險的行為， 所以必須想辦法對其重點治理，這時候他們的治理重點就放在了外賣車闖紅燈違法：通過AI 相機識別外賣車公司屬性，然后按照外賣公司屬性匯總違法數據，由交警和外賣公司進行約談，尋找警企聯合管控外賣車交通違法治理模式。

另外，還可以針對非機動車違法路段或區域進行大數據熱點分析，找到不同區域內多發哪些非動車違法行為，為交警警力投放給出指導。這些管理辦法和機動車違法管理有區別，不是直接進行違法抓拍處罰，而是有可落地性。

當然，交通違法行為目前來看也做不到全部處罰，比如機動車開遠光燈、鳴笛、非機動車闖紅燈、行人闖紅燈等違法行為現在真正落地處罰的就很少，這有識別率的問題，也有標準的問題，還有執行落地的問題等，總之想要全部都處罰目前還做不到。

面對這種情況，從交通提醒的角度入手，宇視科技又推出“輕電警”解決方案，在監控桿上、路口旁邊增設LED 顯示屏，AI 抓拍相機內置一套端發布平臺軟件，可以對交通違法信息、自定義信息、語音信息等進行實時發布提醒，一方面可第一時間告知違法行為，讓每個交通參與者知曉，另一方面也可消除交通違法者的僥幸心理，鼓勵大家相互監督勸導，提醒為主、處罰為輔、人性執法。

交警執法業務在向著綜合化治理方向演進，只要是有利于改善交通的方式，都應該被鼓勵和倡導，不特別偏重于某種方式。

“全電警”和“輕電警”解決方案，從違法處罰和人性化交通提醒兩個方面入手，助力實現人車互讓、文明出行的目標，構建“文明路口”，保障文明交通出行。

容易識別的交通違法行為可以通過AI 相機進行抓拍， 但是， 還有一類交通違法行為很隱蔽，不太容易識別，比如失駕人員開車上路，這些人因為酒駕、毒駕、嚴重交通違法行為被吊銷駕照，卻經常抱著僥幸心理無證駕駛，社會責任感嚴重缺失，無視交通法規，知法犯法，給交通安全造成了嚴重的隱患，所以查處失駕在駕人員也是交警一項重要的工作。

然而，面對著每天千萬輛串流不息的車輛，交警無法針對每一輛車進行排查，所以給了失駕在駕人員鉆空子的機會，這不是交警的失職，而是因為人力無法面面俱到。

面對這種情況，宇視科技利用AI 技術， 通過『天目』抓拍相機， 清晰抓拍機動車車牌和駕駛員人臉，并利用后端『昆侖』人臉識別系統進行駕駛員人臉識別比對，當系統發現失駕在駕人員后會秒級給出識別結果并報警，民警快速出警精準攔截抓捕。

2018年底， 這套失駕人員管控系統在部署鄂爾多斯交警試運行1個月內， 準確識別嫌疑人34人， 成功抓捕失駕人員6名。

失駕人員管控系統，實現了交警查控車和查控人的結合，將失駕管控由單純依靠人力的概率性查處變成了科技和警員合力的精準查處， 這是AI 賦能交警執法業務、科技強警的最佳實踐，更是交通管理方式的又一次變革。

宇視科技對這套失駕人員管控系統又做了進一步延伸，發展出了網約車人車核驗系統、以圖搜車查處假套牌系統等，這些系統的共同特別就是AI 強警、賦能實戰，且戰果顯著，后來宇視科技將這些系統統一歸納為“智甄系統”。

為何“智甄系統”能快速破案？其優勢在于：端云AI 融合發力、人車特征深度關聯、海量數據快速分析。

通過對車輛、人臉細節特征快速、準確比對分析，清晰定位車輛與駕駛員的特征信息，大數據分析車輛軌跡，實現了車與車、車與人、人與人的多特征、多線索綜合研判模式，科技強警，AI 改變交警執法模式、賦能交警執法業務。

AI 賦能交警執法業務， 貴在持續性和深入性。

近日，宇視“智甄系統”再一次完成內核升級， 上線交通違法抓拍AI云算法，對平安工程中海量前端相機完成AI 賦能， 使其具備交通違法抓拍功能。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI 时代，如何革新交警执法业务的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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