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我國每年交通事故傷亡人數超過20萬，其中相當一部分是由問題車輛引起，肩負著我國機動車安全技術審驗重任的車檢行業，面臨著前所未有的壓力和挑戰。其中，就包括機動車安全技術檢驗監管圖片的審核工作。 【項目背景】 截至2019年，浙江某市機動車保有量達到277萬輛，該市交通警察車輛管理所目前檢驗監管環節按照12人計算，每天加班加點最多審核2000輛左右，面對約日均4000多輛（高峰達5000輛）的審核數據，且每年會以10～15速度增長，而在監管過程中審核上傳信息時仍然主要依賴于人工審核，存在很大的弊端： 一是審核壓力大：按照現階段12人每天面對4000多輛（高峰達5000輛）車的審核數據，每人每日需至少審核近360輛車，再加上二次復審及隨著審核車輛不斷提升（2012年6年免檢車已陸續上線檢測），審核壓力日益增大。 二是人為因素大：因人工審核標準不一，檢測機構上傳數據不規范，面對大量且繁瑣的圖片容易出錯，無規范等情況下，影響了檢驗工作的公正性、客觀性、準確性。 三是審核效率低：鑒于人工審核的局限性，繁瑣的圖片、文字信息審核使得審核工作效率低下，每審核一輛車的相關信息就要花費5～7分鐘時間，從而耗費大量的工作時間，導致群眾等待時間過長，群眾辦事滿意度低下。 【解決方案】 眼控科技機動車安全技術檢驗監管智能審核系統是在公安部交通管理研究所“機動車安全技術檢驗監管系統”的基礎上研發的基于計算機圖像識別技術的智能自動審核系統，能有效減輕審核人員工作壓力并大幅提高審核效率。該系統在不改變現有驗車流程和數據管理的基礎上，依靠驗車機構檢驗過程中錄入的數據、照片，可以快速準確地判別送審照片所記錄的信息與車輛登記信息是否一致，直接快速給出審核結果。 該系統不僅規范了檢驗工作，還進一步提升了服務效能。與現有的人工審核模式相比，具有明顯的優勢特點： 一、精準識別：系統采用計算機視覺、深度學習、OCR識別等人工智能應用技術，提高了車輛檢驗的準確率，特別是能夠精準識別、比對新車注冊的VIN碼，精準比對率高，有效杜絕人工審核造成的誤判，防止VIN碼篡改以及黑車、報廢車、走私車等車輛繼續上路運行。 二、功能齊全：可實現檢驗監管數據、照片自動比對、自動審核。包括識別和比對車牌車號、車標、車身顏色、車架號、三角架、安全帶、行駛證、交強險保單、牌證申請表、查驗記錄表、機動車安全技術檢驗報告、牌證申請表、尾氣檢驗合格報告單（電子接口）、車船稅納稅或者免稅證明、左右燈光、一二軸制動、底盤動態、底盤部件等圖片關鍵信息的自動識別比對。 三、自動處理：獨特的照片自動處理技術可自動識別線上檢查照片中諸如制動尾燈信號等是否存在。 四、提高效率：本系統可減少人力投入、縮短工作時間，平均可減少80的人工審核工作量，大幅提升工作效率。 五、可定制化：可根據實際需求增加相應功能（提供數據樣本，訓練算法模型），比如針對面包車改裝等內容，可以增加2張照片進行比對分析，系統相對人工執行力更強。 六、可實現數據化支撐：系統可根據需要將車檢數據統計分析結果導出相應的數據報表，實時監管檢測機構及人工坐席審核狀況，并將匯總信息提供給負責人及相關業務部門決策。 【成效收益】 該市交通警察車輛管理所上線眼控科技智能車檢審核系統以來，檢驗監管審核工作得到極大的簡化，智能審核日審核量約3400輛車。其中照片平均通過率為96以上，有效地杜絕了人工審核造成的誤判，審核時間由原來的7-10分鐘/輛減少至7-10秒鐘/輛，縮短了工作時間，大幅度提升工作效率和質量，提高了群眾滿意度。 |
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