基于AI融合与北斗轨迹监测的大数据稽核技术探究

随着我国经济的高速发展，高速公路路网结构日益复杂，而且在全国取消省界收费站之后，偷逃通行费行为造成的非法收益相较以往更大，致使偷逃费现象与日俱增，通行费用流失多。以人工为主的收费稽核方式已无法满足当前规模庞大的稽核需求，通过大数据、AI、北斗、云计算等新兴信息通信技术实现的收费稽核技术发展，对车辆行为进行智能识别已成为打击偷逃费行为的必要手段。

随着全国高速公路路网联网运行，车辆通行一网全揽，不法车辆利用多种隐蔽形式偷逃通行费用，已严重扰乱各省高速公路管理及收费工作的正常秩序，给交通运营管理造成了巨大经济损失，传统的通行费用稽核手段已无法满足新型高速公路运营发展的需要，主要表现如下。

（一）稽核手段单一、能力低下

传统稽核手段主要依靠人工识别、准确性不高，效率低下，手段单一，且数据分散，提取难度大，缺乏追缴证据链。

（二）偷逃费行为难以遏制，经济损失巨大

行驶路径作弊、套牌换卡逃费等传统偷逃费行为难以有效控制。同时，在ETC自由流收费模式下，出现了许多新型的偷逃费行为，致使通行费损失巨大。

（三）运营服务能力急需提高

由于计费不精准带来的社会负面影响巨大，车主用户满意度低；现场稽查带来的拥堵情况难以避免。

（四）稽核信用体系缺失

行车信息与社会信用未形成关联，无法针对人车黑名单、灰名单、预警名单等信用低下的情况进行专项规则制约社会信用，从而形成良好行车规范。

我国当前的高速公路收费稽核主要依靠人工识别，缺乏有效的科学管理手段。如何做到精准收费、提供完整的证据链、最大化利用资源等问题，给当前高速公路收费稽核带来巨大挑战。本次设计从稽核业务要素出发，通过新兴通信技术手段，实现收费稽核的快速识别与准确处理。

（一）设计思路

（1）通过AI开发平台与北斗定位系统，对北斗轨迹信息、视频监控、车载终端、CPC卡、牌识系统等实现多流水路径拟合，还原车辆实际行驶轨迹、图片，保证车过留痕，辅助高速稽核提供完整证据链，降舆情，严监管。

（2）熟悉高速收费相关政策，了解如“绿通”车等特殊车辆的收费标准、要求，清楚各路段最小费额等。

（3）基于高速公路边缘一体机+AI视频分析系统+北斗定位系统，利用前端感知设备以及车载北斗设备采集车辆数据与行程轨迹，建立车辆标签体系，实现一车一档，进行车辆画像（偷逃费行为分析）深度分析、挖掘，通过车辆关系网络，挖出相关违法行为车辆、团伙，不给违法人员留任何可乘之机。

（4）基于高速收费稽核系统对省内各热点路段、热点门架、热点站点、热点人员进行深度OD分析，形成全省偷、逃费热力分布“一张图”，对不同偷逃费热力分布级别点位予以相应稽核监管策略，最大化提升资源利用率，保证稽核效率。

（5）通过端到端对齐计费流水、路径流水、扣费流水、拆分流水等，保证稽核收费的公平、公正、真实性，降低舆情。

（二）系统架构

系统采用“云管边端”技术架构，通过边缘计算能力、北斗定位系统、云端计算能力相互协同，依托AI计算能力平台底座以及北斗轨迹检测，结合IOT、边缘计算、大数据应用等新兴信息通信技术，通过六大边缘计算能力（边缘实时计算、业务协同网关、机电协同网关、AI流量卸载、车辆特征解析、事件识别算法）+6大云端能力（路网模型、标签体系、模型引擎、图搜服务、路径拟合、海量图片）的云边业务协同处理，结合高速公路车辆通行多流水数据的融合，丰富稽核手段、提高稽核效率，减少通行费损失。系统架构如图1所示。

图1  系统架构

端层包含了智能感知终端、其他数据和北斗数据源接入。智能感知终端包含RSU、称重、牌识、车型识别器等。其他数据中，源数据含有绿通数据、发行数据、计费清分数据、拆账数据等；外部系统数据包括高德地图数据、百度地图数据、运管数据等。北斗数据源接入包含北斗行程和轨迹。

边缘层采用边缘一体机、边缘计算相关产品和北斗数据融合，边缘一体机通过AI推理芯片和集成的模型算法对图像/视频特征进行识别编码，实现车辆识别、流量感知、事故识别、违章识别等高速事件，并实现有效车辆特征分析和AI流量卸载等功能。通过边缘层优秀的集成能力，有效提高了云端设备的响应速度，同时降低相关数据汇聚到省联网中心的成本。边缘计算相关产品包含了人工智能计算平台底座等相关产品，助力AI+边缘计算+边缘物联有效融合，完整发挥边缘能力。

管层包括视频云专线和网，负责边缘层和云层的数据传输。

云层含有路网模型等六大云端能力，能够将云端强大的服务能力、计算能力下发到边缘一体机上，提高边缘一体机的各项性能，从而达到有效处理智能感知终端计算需求的效果。同时云层具有PaaS、大数据、北斗、AI等新兴信息通信技术，能够全面实现设备、数据、应用之间的融合。

（三）系统实现

当前全国稽核系统主要是通过出入站流水和车牌流水进行的，但总体效果欠佳。结合以往经验，将车辆在行驶路径中的各类数据进行融合分析，特别是将车辆行驶图片作为重点，依托AI技术对车辆进行特征分析，极大提高了稽核效率。

1、基于国产自主（ARM架构、鲲鹏体系）的解决方案

通过完全国产化替换模式，重构基于ARM架构的技术架构，将服务器、操作系统、应用等非国产化（原X86架构）组件，适配改造迁移至国产化体系，确保自由流收费稽核业务安全可控，同比X86架构性能提高1.5倍。

2、北斗助力高速公路流水数据融合实现路径拟合，真实还原行车轨迹

区别传统事后稽核及其他厂家未落地的实时稽核。方案充分利用大数据挖掘分析能力，通过建立稽核模型，校验嫌疑车辆在途行驶牌识、交易、图片等通行流水数据，同时通过北斗轨迹信息，结合路网模型，精准还原实际行驶路径，在车辆出站前，进行稽核业务开展，达到事前稽核的效果，减轻稽核业务压力，提升整体运营效率。

3、基于边缘AI计算+云计算+北斗轨迹协同，实现稽核业务实时与精准

基于边缘AI计算+云计算+北斗轨迹协同，将图片存储到附近的路段运营中心，对车辆特征进行有效识别，极大地降低了数据传输到云端的成本；智能感知终端、北斗数据接入和业务进行统一管理，边缘AI算法模型由云层统一下发，有效简化了系统运维，基于北斗的多流水融合数据和AI算法结合基本能达到100%精准无争议计费。

4、构建多维度偷逃费AI稽核模型库引擎，确保偷逃费稽核业务全覆盖

方案构建多维度偷逃费AI稽核模型库引擎，能够对大车小标、倒卡逃费、假冒减免车辆等30多种偷逃费行为场景进行识别，并且根据大数据技术的发展推进，稽核模型不断更新扩大，确保偷逃费稽核业务的全覆盖。

5、百亿级海量图片高效处理，动态压缩实现高效业务及流量卸载

能够对图片进行全流程把控。图片从产出到应用中的各个阶段都能够进行相关处理，有效促进了图片的传输能力和应用能力，在边缘层将500KB的图片进行结构化处理后大小只有2.5KB-5KB，目前在湖南高速公路每天承载近200万辆的车流业务和3000万张的图片增量，依旧可以高效稳定处理；同时提供图片的以图搜图功能，能够对相同车辆全流程图片进行分析。

AI收费稽核方案在今后将会持续不断地进行技术创新，要做到偷逃通行费用“颗粒归仓”，同时将AI收费稽核的关键技术运用到其他场景中，推动智慧交通的发展。

（一）AI+北斗系统持续创新

通过AI融合与北斗轨迹监测系统中各类数据构建车辆、收费站、收费人员等多级标签体系，做到从外部到内部的全方位管理体系，降低收费稽核风险。偷逃费车辆警示能力加强，对识别到的偷逃费车辆，信息提前推送到收费站平台，在车辆出站时自动进行拦截。

（二）超限超载稽核

通过云网边端架构，在边缘侧低成本接入地磅、双目摄像头等治超业务流水，在云端集中开展全网治超业务。边缘视频网关扩充可复用AI能力，对治超图片、视频进行深度业务处理。在边缘侧针对5张图片的AI压缩，针对视频的AI压缩，对治超相关设备和业务流水进行管理、转发，在云端对治超图片、视频的全网管理。超限超载应用如图2所示。

图2  超限超载应用

（三）差异化计费

通过云边端架构，构建清分结算、精准计费、快速部署和差异化测算四大计算能力，支持差异化收费多场景应用。通过云端大数据能力，构建差异化测算体系，提升差异化实施效果。差异化收费架构如图3所示

图3  差异化计费架构

（四）路网感知

安全运行是高速公路健康营运的重中之重，如何在事故发生前及时预警，且在发生事故后快速响应，进行紧急指挥调度，及时救援现场，防止事故延续，成为高速公路不断提高服务能力和保障安全的重要课题。基于边缘侧数据感知处理应用能力以及北斗的数据信息，结合云端协同，建设高速路网运行感应应用，实现对交通事故、环境变化、拥堵状态等路网运行事件的感知，辅助交通管理部门决策部署，便捷司乘人员安全舒心驾行。

本次研究对现有的稽核现状进行分析，验证了AI、北斗、大数据、云计算、边缘计算等新兴信息通信技术在AI收费稽核的应用价值，并将AI收费稽核中的关键技术运用到超限超载稽核、差异化计费、路网感知等场景中，促进智慧高速的建设、发展。

参考文献

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（原文刊载于2022年第2期《中国交通信息化》）

微信编辑 | 户利华

责任编辑 | 孙婧