方案背景
执法装备落后，原有执法装备配备数量和智能化水平不足，无法支撑科技化执法需要。违法取证能力不足，交通运输行业覆盖面广，违法现象隐蔽，且智能终端设备不足，导致取证能力不足。数据研判分析支撑弱，数据流、业务流、管理流大数据研判应用不够，未针对交通运输数据展开深层次挖掘分析。数据共享机制待完善，全方位的信息资源交换和共享体制尚未形成，行业基础信息碎片化问题较为突出。
方案内容
通过人工智能、大数据等技术能够识别研判运政、路政、水上等执法领域常见、重点违法行为，为执法人员提供精准的违法情报信息。
完善多种非现场执法监测范围，实现案件、执勤人员、外场采集设备资源分布一张图一体化监测，对违法事件及时发现、快速反应。
为外勤配置智能化执法装备，实时接收周边外场设备识别到的车辆预警、直观跟踪车辆行驶轨迹、掌握执法力量分布，实现精准打击。
针对适用非现场执法的业务实现证据智能采集、规范采集，推进非现场执法模式建设，提高执法效率。
方案优势
1基于外场感知数据、运政许可数据、行业内管理数据、车辆动态数据，实现多种违法行为的研判识别与预警，为执法人员提供情报信息，辅助执法人员开展精准、高效执法。
2基于不停车检测点数据和货车卫星定位数据，通过人工智能和大数据分析超限货车遮挡号牌、绕行异常行为并进行源头追溯，辅助执法人员对超限行为的系统性治理。
