在城市交通日益复杂的当下，如何高效精准地维护交通秩序，成为交警部门亟待解决的难题。传统交通管理方式依赖人力执法，存在盲区；固定电子警察覆盖范围有限，效率低下。如何让执法更精准、更智能？达辰威（DCW）给出了答案——警用摩托车搭载AI赋能的智能取证设备，一场“科技+警务”的深度融合正在悄然改变交通管理的生态。

　　传统执法中，光线不足、车牌污损、角度偏差等问题常让取证陷入僵局。达辰威（DCW）警用摩托车车载交通违法智能取证设备搭载500万像素黑光CMOS传感器，配合双ISP图像处理技术及智能防抖技术，即便在0.0001Lux的极暗环境下也能输出彩色画面。其独特的45°夹角双目视觉系统，模拟人眼立体成像原理，实时构建3D车道模型，精准识别车辆压线、变道不打灯等动态违法行为。

　　设备内置的22TOPS算力AI芯片，如同为铁骑装上“最强大脑”。这套深度融合TensorFlow与PyTorch框架的算法体系，采用深度学习为主、传统图像处理技术为辅的多种融合技术，具备自主学习进化能力。研发团队负责人透露，系统已输入全国32省市近百万起违法案例数据，能自动识别几十类交通违法行为，DB视讯·(中国区)官方网站包括此前难以捕捉的“货车右转不停车观察”等新型隐患。

　　传统执法设备只能“记录画面”，而达辰威（DCW）警用摩托车车载交通违法智能取证设备真正实现了“理解场景”。其核心在于将AI算法与交通法规深度融合：通过目标检测技术识别车辆、行人、车道线等元素，利用目标跟踪算法分析相对位置变化，最后结合《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》进行逻辑判断。

　　例如，在“违停抓拍”场景中，设备不仅能拍摄车辆停放画面，还能通过北斗定位与电子围栏数据，判断是否属于严管路段；在“占用应急车道”检测中，AI会自动识别车道标线特征，结合车辆位移轨迹，生成包含全景特征和号牌细节的完整证据链。这种“算法即法规”的设计，让执法过程更透明、更具说服力，同时有效减少了人工审核成本。

　　更值得关注的是，设备支持“AI+人工”协同模式。巡逻过程中，系统实时推送疑似违法信息至民警终端，民警可通过触控屏快速查看违法画面，手动确认或忽略，既避免了漏抓，也防止了误判，让科技与人力实现最优配合。

　　在技术层面，达辰威实现了多个行业突破：异构算力架构（CPU+AI处理器）让设备在处理多路视频流时游刃有余，支持16路1080P视频实时解码；双系统设计（Linux+Android）兼顾稳定性与交互体验，民警可通过触控屏快速操作；对GA/T832、GA/T1299等国家标准的深度适配，确保数据能无缝接入全国公安系统交通集成指挥调度平台，实现在线对车载AI违法智能采集终端的实时图像监控预览，并支持不定期的远程执法抽检。

　　更重要的是，这套设备打破了传统执法装备的“硬件思维”，将AI算法作为核心竞争力。研发团队累计投入数万小时，用真实路况数据训练模型，覆盖城市、高速、农村等多场景，仅“不礼让行人”一个场景，就包含了十字路口、斑马线种细分路况，让设备真正具备“实战智慧”。

　　当AI邂逅警用摩托车，我们看到的不仅是技术的炫目光芒，更是城市管理理念的深刻变革。DB视讯·(中国区)官方网站从“汗水警务”到“智慧警务”，达辰威用AI重新定义了交通执法的可能性。达辰威（DCW）车载智能取证系统，以流动执法的灵活性、AI算法的洞察力、DB视讯·(中国区)官方网站生态互联的协同力，构建起一张守护城市交通的智慧之网。从深圳的创新实践到全国的推广应用，这场由科技驱动的执法革命，正在为每一寸道路注入文明与秩序的温度。未来已来，让我们共同见证智慧铁骑如何点亮城市交通的文明之光。返回搜狐，查看更多