一、案例背景

当前，道路运输行业正处于从“传统监管”向“智慧监管”转型的关键期。根据交通运输部《关于推广应用智能视频监控报警技术的通知》要求，道路运输“两客一危”车辆（旅游包车、三类以上班线客车、危险品运输车）已普遍配备车载智能监控终端及驾驶员状态监控系统（DSM），用于实时监测超速、疲劳驾驶、手持接打电话、行车抽烟等高风险行为。这一举措在有效提升行业安全监管能力的同时，也带来了新的挑战。

一方面，报警误报问题突出。在实际运行中，受车内光线变化、驾驶员特定动作、后排乘客干扰，以及卫星定位漂移等因素影响，车载终端报警的误报率居高不下。如在驾驶员行为监测中，驾驶员摸脸、擦汗等动作可能被误识别为抽烟或接打电话；在超速监测中，卫星定位误差导致的瞬时速度异常偏高，可能会被误判为超速行为。另一方面，人工核查成本高、效率低。当前行业普遍由监控人员对报警行为进行复核，面对日均数千甚至上万条报警数据，监管部门与运输企业需投入大量人力，已成为行业共性痛点。

从政策环境看，2025年8月，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），明确指出，要以“人工智能+”行动重塑产业范式、提升治理效能，并强调在软件、信息、交通、物流等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用，为推动人工智能与经济社会深度融合、加快培育新质生产力擘画了宏伟蓝图；9月，交通运输部等七部门联合印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，从技术供给、场景赋能等方面为行业发展提供了明确指引。都为本案例的实施提供了良好的政策支撑。

从市场需求看，行业对“降误报、减负担、提效率”的需求极为迫切，尤其是在重点营运车辆安全监管领域，亟需通过技术手段实现从“全量人工核查”向“智能化精准监管”的转型。

基于上述背景，本案例提出构建“人工智能+报警核查”的新型监管模式，通过AI对驾驶员危险驾驶行为进行二次智能核查，实现误报过滤、精准识别与闭环优化，助力全面提升道路运输安全监管能力。

二、创新点

本案例围绕道路运输安全监管中“高风险行为识别不精准、超速误报率高、人工核查负担重”等突出问题，构建了覆盖驾驶行为与车辆运行状态的智能核查体系，在技术路径、数据体系及业务模式等方面实现了系统性创新。

（一）技术创新：多模态融合的行为识别与轨迹判定技术

区别于传统单一规则或单模型识别方式，构建了多模态融合AI识别体系。

1. 高风险驾驶行为报警核查技术创新。融合目标检测、关键点检测、人脸识别与姿态识别技术，从“人（状态）—物（手机/香烟）—行为（动作轨迹）”多维特征进行联合建模，实现对生理疲劳、行车抽烟、手持接打电话等行为的精准识别，有效识别光线、相似动作、后排乘客等多种因素导致的误判。

图2-1 智能识别行车接打电话误报

图2-2 智能识别驾驶员生理疲劳误报

图2-3 智能识别驾驶员生理疲劳真实报警

2. 超速行为智能核查技术创新。针对传统超速判定依赖单一卫星定位速度的问题，创新引入“速度一致性分析+轨迹视觉判定”的双重校验机制，一方面，对比卫星定位速度与仪表盘速度差异，识别异常波动，进行速度一致性分析；另一方面，进行轨迹视觉判定，通过AI对轨迹点与实际道路匹配关系进行判断，有效识别因定位漂移导致的异常超速。

图2-4 上报的原始超速报警数据

图2-5 AI智能识别疑似漂移导致的超速

（二）数据创新：高质量行业数据闭环体系

本案例依托真实业务运行过程中持续积累的报警影像与轨迹数据，构建了覆盖危险驾驶行为与超速行为的高质量行业数据集，并建立了“数据标注—模型训练—反馈迭代”的闭环优化机制。在实际应用中，系统将识别出的典型误报样本自动沉淀并纳入训练数据，通过人工标注后反向输入模型进行针对性优化，使模型具备持续学习与自我进化能力。这种以真实业务数据驱动模型优化的方式，有效解决了传统模型泛化能力不足的问题，使系统能够适应复杂多变的道路运输环境。

（三）模式创新：AI驱动的精准监管新范式

本案例创新构建了“终端报警—AI智能核查—人工复核确认”的协同监管机制，将人工智能深度融入行业监管流程之中。通过AI对海量报警数据进行前置筛选，自动过滤绝大多数误报信息，仅将疑似高风险事件推送人工复核，实现监管资源的精准配置。相较于传统“全量人工审核”的方式，该模式大幅降低了人力投入强度，显著提升了监管效率，推动道路运输安全监管从“粗放式人力驱动”向“精细化智能驱动”转型，形成一种可复制推广的“人工智能+交通监管”创新范式。

三、应用效果

本案例已完成核心算法研发及四川省近50万条真实驾驶员高风险驾驶行为报警影像数据训练，并通过与四川省交通运输厅道路运输管理局合作，在四川省投入实际应用，覆盖“两客一危”及农村客运车辆6万余台，日均处理报警上万条。通过在实际业务场景中的落地应用，案例在提升监管效率、提高识别准确率、降低运营成本及增强安全保障能力等方面均取得了显著成效，充分验证了方案的可行性与先进性。

在效率提升方面，通过引入人工智能对报警数据进行自动化核查，显著减少了人工参与程度。系统通过对海量报警信息进行实时处理和智能筛选，将绝大多数无效报警在前端予以过滤，使人工核查工作量降低80%以上。以典型运输企业为例，原本需要投入大量时间进行逐条核查的工作，被压缩至仅需对少量高风险事件进行复核，日均核查时间由原来的数小时大幅缩短至1小时以内，整体工作效率显著提升，极大缓解了监管与企业的运维压力。

图3-1 关于AI智能核查成效的相关报道

在识别准确性方面，案例通过多模态融合算法与多源数据校验机制，有效提升了各类风险行为的识别精度。在驾驶员危险驾驶行为识别中，对抽烟、接打电话等行为的误报识别准确率达到95%左右，对疲劳驾驶行为的识别准确率超90%；在超速行为核查中，通过引入轨迹漂移识别与速度差异分析机制，模型整体识别准确率达到95%。上述指标均显著优于传统依赖单一规则或单一数据源的识别方式，从根本上缓解了长期困扰行业的误报问题。