“车检审核压力大，眼控科技助力智能审核”
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坚果、海藻、菠菜、西红柿、西兰花、甜菜、胡萝卜、土豆、无花果干、枣、香蕉、牛肉、猪肉、羊肉等。我国交通事故伤亡人数每年超过20万人，其中相当一部分起因于问题车辆，担负着我国汽车安全技术审查重任的车检领域，面临着前所未有的压力和挑战。 其中包括汽车安全技术检测监督管理图像的审查工作。
项目的背景。
截至2019年，浙江省某市机动车保有量达到277万辆，该市交警车辆管理处目前的检测监管环节为12人计算，每天加班最多考核2000辆左右，约每天面临4000多辆(高峰为5000辆)的考核数据，每年10辆。
(/S2 ) )一个是考核压力高)/S2 ) )现阶段12人每天4000辆以上)高峰期达到5000辆)根据车的考核数据，每人每天至少要考核近360辆车。 再加上复审和审查车辆不断上升)年免检车陆续在线检查)，审查压力越来越大。
(/S2/)第二，人为因素较大)/S2/) :由于人工考核标准不同，检测机关进站数据不规范，面对大量繁琐的图像容易出错、不规范等情况，会影响检测工作的公平性、客观性、准确性。
(/S2/)三)考核效率低)/S2/) )考虑到人工考核的局限性，繁琐的照片、文案新闻考核会降低考核工作的效率，每考核一辆车的相关情况需要5~7分钟的时间，消耗大量的业务时间，成为大众
【处理方案】
图标技术汽车安全技术检测监督管理智能考核系统是基于公安部交通管理研究所“汽车安全技术检测监督管理系统”开发的基于计算机图像识别技术的智能自动考核系统，可以比较有效地减轻考核人员的业务压力，大大提高考核效率 该系统可以在不改变现有车检流程和数据管理的情况下，依靠车检机构检测过程中输入的数据、照片，更快、准确地判别发照片记录的新闻与车辆登记新闻是否一致，直接迅速得出审查结果。
该系统不仅规范了检测工作，而且进一步提高了服务性能。 与现有的人工鉴定模型相比，有明显的特征优势。
(/S2 ) )一、精确识别)/S2 ) )系统使用了计算机视觉、深度学习、ocr识别等人工智能应用技术，提高了车辆检测的精度。 特别是可以精确识别、比对新车注册的vin码，精确比对率高，比较有效地杜绝人工审核误判，防止vin码被篡改和黑车、报废车、私家车等车辆继续上路。
二、功能齐全 :能够实现检测监管数据、照片自动比对、自动审核。 车牌的车号、车标、车身颜色、车架号码、三脚架、安全带、行驶证、保险单、车牌申请表、检验记录表、汽车安全技术检验报告、车牌申请书、尾气检验合格报告(电子接口)、汽车
三、自动解决 :独有的照片自动解决技术，在线自动识别照片中是否有刹车尾灯信号等。
(/S2/)四、提高效率(/S2/) :本系统可以减少人力投入，缩短业务时间，平均削减80%的人力考核业务量，大幅提高业务效率。
(/S2/) )、可定制)/S2/) :可以根据实际诉求添加功能(提供数据样本、训练算法模型)，比如对比面包车改造等副本，可以添加两张照片进行对比拆解，
(/S2/)六、实现数据化支持)/S2/) :系统根据需要对车检数据进行统计分解的结果导出相应的数据报告，对检测机构及人工座位的考核情况进行实时监督管理，并将汇总的新闻提供给负责人及相关业务部门
【效益】
自该市交警车辆管理处上线科技智能车检考核系统以来，检验监管考核工作大幅简化，智能考核日考核量约为3400辆。 其中照片平均通过率在96%以上，比较有效地消除了人工考核的误判，考核时间从原来的7-10分钟/台减少到7-10秒/台，缩短了就业时间，大大提高了就业效率和质量，提高了大众满意度。
标题：“车检审核压力大，眼控科技助力智能审核”
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