问题与挑战 随着城市机动车保有量增加，交通违法行为显示出隐蔽化、跨区域、快速化的特点。"飙车炸街"、车辆改装、遮挡号牌等违法行为往往短时间内完成，给巡控、取证和拦查带来困难。目前一线治理主要依靠人工筛查海量图像，传统识别手段对复杂场景、低清晰度画面的适应能力有限，导致"发现难、确认慢、处置滞后"的问题仍然存在。 根本原因 一是信息来源繁杂。前端设备采集的图片、视频、卡口数据需要跨源比对和综合研判，人工方式难以高效完成。二是违法者刻意规避。车辆改型、临时更换部件、昼夜差异等因素叠加，增加了识别难度。三是技术与实战脱节。以往技术主要用于后台研判和事后追溯，难以支撑路面执勤的实时决策，造成科技成果与基层处置之间存在"最后一公里"的问题。 创新方案 沈阳公安交警研发中心推出的跨模态违法车辆深度挖掘系统与AR智能眼镜融合应用，针对这些痛点提供了新的技术路径。该系统整合交管数据资源，对前端设备采集的多类视图信息进行智能解析和关联分析，能够更精准地挖掘和提示隐蔽性强、识别难度大的违法线索。 在路面应用中，民警佩戴AR智能眼镜执勤时——既能直观掌握现场交通动态——也能在设备端获得与车辆对应的的提示信息和处置线索，使现场发现、核查确认与依法处置的衔接更加顺畅。此变化使执法从"等线索、再处置"转变为"早发现、早预警、快处置"，提高了查处效率和震慑效果。 校园周边应用 在校园周边等民生关切较高的区域，该系统深入表明了精细治理的导向。通过将家长预约车辆号牌纳入专属数据库，在上下学高峰时段，执勤民警可快速核验车辆是否为预约车辆、是否按指定区域规范停放，对违规停放及时提示和反馈，便于现场引导和教育提醒，形成"学校—家长—交管"的协同治理格局。 AR智能眼镜还具备图像实时回传功能，可服务于巡查、应急处置、现场执法等多类任务，为现场指挥调度、证据固定和信息回传提供支持。这一做法的关键在于坚持自主研发与实战牵引相结合，将核心能力嵌入一线装备，推动治理流程从"点状应用"走向"链条闭环"。 前景与建议 从长远看，交通治理现代化既需要技术迭代，也需要制度规范与能力建设同步推进。有关部门在优化模型能力、完善数据治理的同时，还需在应用边界、执法规范、数据安全与隐私保护等建立配套机制，确保技术使用可追溯、可解释、可监督，避免"重设备轻机制"的问题。 建议围绕重点违法、重点路段和重点时段形成场景化策略库，推动模型提示与警力部署、勤务组织、宣教治理形成联动，进一步放大科技赋能的综合效益。随着实战数据的积累和应用场景的拓展，智慧交管有望在提升道路安全、改善通行效率、优化城市精细治理上释放更大潜力。
沈阳公安交警的该创新实践充分表明了科技在现代警务工作中的重要作用。自主研发的核心技术与警务装备的深度融合——不仅提升了执法效率——更改进了执法方式，体现了以人民为中心的发展思想。随着人工智能、大数据等新技术在公安工作中的广泛应用，交通管理正在从经验驱动向数据驱动转变，从被动应对向主动预防转变。这种转变将深入推动平安城市建设，为广大市民创造更加安全、有序、畅通的出行环境。