近年來隨著我國機動車保有量的增加,機動車檢測市場也在逐步發展。預計2020年我國汽車檢測系統市場規模增速約13%,市場規模約391億元,到2025年,市場規模將超過441億元。然而車檢服務效能發展相對滯后,存在排隊長、積壓多、檢車難等矛盾,這在一些大城市表現尤為突出。

【項目背景】

截至2019年,華北某市機動車保有量達到251.5萬輛,且每年以10%-15%的速度快速遞增,平均每天約有4000輛左右的汽車需要進行安全技術檢驗、新車注冊、二手車交易、車輛轉移等業務活動。

面對如此龐大的檢驗數量,車管所每年需要耗費大量的人力物力成本加以應對,但仍然遇到諸如審核壓力大、主觀因素強、工作效率低等問題。因此該市車管所堅持以問題為導向,結合工作實際情況,并借鑒其他車管所的經驗,探尋審核工作的新思路。

【業務挑戰】

在車檢審核工作中,該市車管所在監管過程中審核上傳信息時主要依賴于人工審核,面對的業務挑戰主要包括:

一是審核壓力大:按照現階段15個人每天面對4000輛車的審核數據,每人每日需至少審核近300輛車,再加上二次復審及審核車輛的不斷增加(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審核人員容易出錯,影響了檢驗工作的公正性、客觀性、準確性。

三是檢驗效率低: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3-5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,滿意度不高。

【解決方案】

該市車管所通過深度調研、反復溝通和多方論證,最終眼控科技憑借過硬的技術實力、先進的算法能力、高效的審核識別準確率,以及行業口碑從眾多競爭者中脫穎而出,為該市車管所定制機動車安全技術檢驗監管智能審核系統。

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視覺、深度學習、OCR識別的智能自動審核系統,用于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率。與現有的人工審核模式相比具有以下功能亮點:

1、自動審核文字、照片資料

嚴格落實公安部關于檢驗監管要求,對申請表、行駛證、保險單、檢驗過程照片逐項進行自動審核比對,并將號牌號碼、車標、車架號、行駛證發證日期、行駛證編號、交強險保單截止日期等關鍵項目與交通管理綜合平臺數據自動比對。實現與車輛檔案照片的自動比對核查,審核“非法改裝”問題。

2、人工審核+智能復核

機動車安全技術檢驗監管智能審核系統作為第一道關口,首先對審核合格的,將結果反饋檢驗機構,不需要人工復核,僅確定操作即可。其次對涉嫌違規的,將全部推送至人工復核崗位進行復核。其中,對于檢驗機構上傳照片質量不符合要求的,將直接退回檢驗機構。

【客戶價值】

該市車管所上線機動車安全技術檢驗智能審核系統后,經濟和社會層面都得到顯著的效益。

面對每日4000輛次的檢驗數據,原先使用人工模式,每人每審核一輛車的數據需要至少7-10分鐘,需要至少30人每天持續滿負荷、高強度的工作。智能審核系統上線后,人工審核環節將節約80%以上的人力。

隨著智能審核系統的引入,車輛檢驗過程時間會縮短60%以上,各項數據準確率達到94%以上,并帶來車輛檢驗過程的標準化,各個車檢機構勢必會提供更加符合規范的資料、照片至監管系統,人為干預的環節將越來越少,檢驗過程規范的同時,相對于人工處理方式,車主在車輛檢驗過程中等待的時間更短,出錯概率更低,有助于提升車管部門的服務效能,樹立良好的社會口碑。

關于眼控科技:

上海眼控科技股份有限公司成立于2009年,是一家集計算機視覺識別與深度學習技術研發應用于一體的全球性人工智能科技企業。眼控科技匯聚了來自美國斯坦福大學、紐約大學、香港科技大學等國內外知名大學的頂尖AI人才200余名,先后在道路交通領域,聯合上海交大人工智能研究院建立全國首家 AI+ 道路安全監管創新中心。同時,聯合華東空管局氣象中心、上海交大人工智能研究院建立全國首家航空智慧氣象創新中心。眼控科技在智慧道路交通、智慧航空氣象垂直領域的市場占有率已位居行業領先地位,產品覆蓋北京、上海、天津、河北、山東等30多個省市。