智能稽核系统在高速公路的应用分析

智能稽核系统在高速公路的应用分析

邹红军

葛洲坝湖北襄荆高速公路有限公司（湖北荆门448000）

摘要：近年来，随着我国科技不断发展，智慧交通行业已经成为“新基建”关注的焦点。智慧化建设必将现阶段或未来高速公路发展趋势。

关键词：高速公路；ETC系统；智能稽核。

引言：从2020年1月1日起，为了提高高速公路通行效率，全国实施了取消省界收费站工程，收费模式由省级联网收费改成全国联网收费；货车计重收费改为按车型收费；计费里程由收费站和门架的ETC系统根据行驶路径确定。在新的收费体制下，车型和路径成为计费核心要素，单车通行车辆逃费方式也日益增多，逃费金额增大，给高速公路运营管理带来了较大的工作难度。

1.目前收费模式。

1.1技术路线总体技术方案

电子不停车收费+车牌图像识别+多种支付手段；优化实施：一次通行、一次扣费、一次告知，点亮费显。

1.2收费方式

开放式自由流，保留入/出口收费站，设置ETC门架系统，实现分段计费。（系统开放情况下可实现门架代收功能）

ETC车辆：入口标识、门架分段计费、出口一次扣费并费显。

CPC车辆：入口标识、门架分段计费、出口统一人工收费并费显。

2.目前收费稽核工作现状。

稽核体系老化，业务模式极需创新。以人工为主的稽核模式下，各业务系统之间存在信息壁垒，数据无法共享、功能无法互通，共同统筹协调难度大，难以形成稽核业务闭环。

稽核手段单一，偷逃费行为难遏制。进入自由流收费时代后，逃费方式也在迭代升级，逃费方式层出不穷，导致通行费流失严重。而传统稽核较为单一落后，主要依靠稽查工作人员现场蹲点，这也导致稽查效率低、准确性差等问题。

稽核系统设备落后，数据感知能力薄弱。信息数据扩大了几十倍，海量化信息缺乏足够算力支撑，无法满足车辆感知、交通态势分析等融合路网认知需求的指数级增长，更无法满足未来智慧路网的高度智慧协同应用需求。

3.智能稽核系统研发设计依据。

与计重收费相比，按照车型收费只要知道路段通行车辆的车型、行驶路径以及费率，就可以计算出车辆应缴的通行费，通行费是一个确定的数值而不是与重量有关的变量。

因此可以建立一套基于视频图像识别技术的计费分析系统，实时分析路段通行车辆的车型、车牌信息，拟合行驶路径，计算车辆应缴通行费。该系统与现有的ETC系统做实时比对，发现计费差异的原因，提高计费的精度，保障高速公路经营单位权益。

4.智能稽核系统实现方式。

4.1路段边界门架增加视频车型识别设备。

4.2通过视频的方式实时识别所有过往车辆的车型数据，为精算通行费金额提供直接依据。

4.3为系统信息结构化及比对提供图像数据，以解决无号牌车辆身份确认问题。

4.4与门架上现有的高清车牌图像识别设备进行信息匹配，形成完整的车辆通行数据。

4.5构建数据平台，数据接入。接入边界门架车型数据、边界门架车牌数据、边界门架交易数据、中间门架车牌数据、中间门架交易数据、收费站入口通行数据、收费站出口交易数据，进行资源整合、数据处理：去噪、无效剔除、冗余数据去重、不确定数据标记等。

4.6路径拟合补全，精准计费分析。分析车型和车牌数据进行车型路径拟合、补全；分析原始交易数据进行交易路径拟合、补全；路径合并、去重（特殊轨迹人工审核），形成完整、正确的通行路径；基于当期的部省费率表，计算通行费分析。

5.智能稽核系统的设备组成。

收费稽核系统由门架车型识别设备、卡口智能抓拍摄像机、门架数据分析终端服务器、门架数据分析稽核平台四个部分构成。此系统能够全量筛查出通行车辆与天线交易失败、大车小标等逃费车辆，并采集车头图片、车侧图片、车牌、通行信息等作为完整证据链为稽核追缴提供证据。

6.车型识别设备介绍。   

6.1实时视频流检测，对≤150km/h通过车辆进行实时检测、分离、扫描、特征识别。   

6.2准确识别车型、轴型、轴数、轮数等信息，符合《JT∕T489-2019 收费公路车辆通行费车型分类》标准。  

6.3识别符合《GB 6944-2012 危险货物分类和品名编号》分类的危险车辆，可输出危险车辆特征信息。 

6.4输出车辆侧面全景大图，图片最大分辨率可达8192×1920像素。

6.5输出车辆外廓尺寸，作为车辆特征值之一。

7.智能稽核系统方案思路。

7.1在原有系统基础上，加装侧面抓拍单元（ETC门架车型轮轴识别装置）,通过网络与高清车牌图像识别设备进行无缝连接和数据交换，将车头信息（车头图片、号牌信息等）与车辆侧面信息（车侧图片，车型、轴型、轮/轴数等信息）进行匹配，形成多维度的特征数据：

7.2对于OBU/CPC正常读取的车辆，通过视频识别的车牌、车/轴型等与OBU/CPC内的信息比对，判断是否吻合；非吻合的车辆形成稽核证据链。

7.3对于OBU/CPC 非正常读取的车辆，视频识别的车牌、车/轴型等信息作为收费依据。

7.4对于OBU/CPC非正常读取、且车牌无法识别的车辆，将车辆结构化多维特征、门架位置、通行时间等综合信息，与车联网的车辆特征、位置、时间等信息比对，确定车辆身份，形成稽核证据链。

8.试点运行情况。

8.1运行成效

收费稽核系统实现了每日从海量通行数据（约7万/日）中筛查异常数据平均约260余条，有效提高稽核人员打逃堵漏效率。设备启用近一年来累计辅助稽核人员追缴通行费百余万元，稽核成效创历史新高。

收费稽核系统与人工数据初筛对比表

8.2具备的优势

（1）稽核打逃方面

一是稽核对象更全面。常规手段下，稽查人员只能对本路段收费站出口的通行车辆进行稽核打逃，缺乏对过境车辆的稽核手段。而该系统的应用，将打逃对象仅为通行出口收费站的车辆升级至通行主线的所有车辆，且不受流量大小的影响，稽核对象更全面。

二是筛查逃费嫌疑车辆更准确。常规手段下，门架大数据稽核由人工进行统计分析，筛查异常数据，对于车流量大的路段，如高速日通行数据高达4万余条，人工处理难度大、准确度低。应用该系统后，稽查人员只需通过“ETC门架分析稽核平台”选中筛查时段及具体门架，系统自动筛查的异常数据以表格的形式展示，简单方便且准确性远远高于人工筛查。

三是处理数据速度更快速。常规手段下，稽核人员开展大数据分析时，从导出出口流水、设置公式、表格提取异常数据用时较长，且处理的数据量较少。而该系统可以在海量的通行数据中，排查车型不一致的异常数据用时从原来的至少半天减少到只需一分钟，有效地提升了稽核效率。

（2）安全监管方面

收费稽核系统可以有效加强通行本路段的特殊车辆管理。系统通过抓拍的图片自动识别危化品运输车辆，并记录车辆车牌、车型、危化品类型（属于易爆易腐物品、医疗废物、有毒物品还是惰性气体）、通行门架、时间等信息，实现对特殊车辆的全程跟踪，危化品车辆发生突发事件时，相关单位能根据系统记录的危化品运输车辆关键信息，及时高效的启动针对性的应急措施。

（3）营运分析方面

该系统可自动提取经过本路段的车流量数据，自动分时、分车型、分车种统计汇总，生成车辆流量报表、危化品车流量报表、计费缺失报表、数据分析日报表，为收费运营相关分析提供数据支撑。

8.3存在的问题

一是同一辆异常车辆在通行本路段多对门架时会导致异常信息重复记录。二是系统配套的摄像机存在抓拍时延迟错位现象，同时采集的车辆多维度特征图片缺少车尾图片，系统数据筛选准确率不能达到100%。三是数据筛选后存在较多无标识或错误标识数据，系统无法自动剔除。因此在数据稽核工作中需采取“人工+系统”相结合的方式，对系统筛选出的重复信息及异常数据进行二次核查。

9.结语。

稽核工作是一项长期、持续、细致的工作，更是高速公路运营管理中一项重要的工作，不能半途而废。我们在持续不断探索的实践经验中汲取更好的经验和成果的同时，还急需做出更多积极的努力和创新，不断探索堵逃新模式，齐抓共管凝聚内外合力，坚定有逃必打，有费必追的治逃决心，就能全力确保通行费的颗粒归仓。             

参考文献

[1]谢鹏远.高速公路AI稽核系统建设及数据分析[J].中国交通信息化,2022(07):95-98.

[2]李广.大数据在高速公路收费稽核中的应用实践[J].中国公路,2022(08):94-95.