非现场违法记录智能筛选审核的应用研究

摘要：随着机动车保有量和驾驶人数量快速增长,越来越多的电子监控设备被用于查获机动车非现场违法。利用传统方法进行日常非现场违法记录的筛选审核,不仅耗费大量人力,同时也易出现违法记录的错删误删。本文从减少非现场违法记录筛选审核工作的人力开销出发,设计提出了一套基于深度学习的非现场违法智能筛选审核系统,针对不同违法行为的记录进行删除场景和找回场景识别,实现非现场违法记录的智能删除与智能找回,提升了非现场违法记录筛选审核工作的效率,同时也可减少记录错删误删的发生。