朱來俊
摘要 在現(xiàn)行高速公路收費(fèi)機(jī)制下,偷逃通行費(fèi)的現(xiàn)象屢禁不止,高速收費(fèi)稽核是確保做到應(yīng)收盡收,減少通行費(fèi)損失的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的人工稽核方式耗費(fèi)時(shí)間、效率低,且易受人為因素影響。文章提出了一種基于激光雷達(dá)和視頻車型識(shí)別的高速收費(fèi)稽核方案,通過邊緣計(jì)算技術(shù)對(duì)車輛信息進(jìn)行處理,建立可信車型庫,并通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛畫像的生成。試點(diǎn)驗(yàn)證結(jié)果表明,該方案在車輛識(shí)別率和稽核效率方面均有顯著提高,可以為高速公路收費(fèi)系統(tǒng)和稽核系統(tǒng)提供可靠的應(yīng)用支持。
關(guān)鍵詞 雷視融合;車型識(shí)別;車輛車型庫;車輛行為畫像;收費(fèi)稽核
中圖分類號(hào) U495 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949(2023)16-0001-04
0 引言
2019年底撤銷省界站以來,高速公路建成了以ETC系統(tǒng)為核心的收費(fèi)系統(tǒng),形成了全國“一張網(wǎng)”的運(yùn)營格局。撤銷省界站使跨省通行車輛不再受省界收費(fèi)影響,收費(fèi)方式變?yōu)椤岸嗍¢T架計(jì)費(fèi)、出口收費(fèi)”,跨省車輛單次通行費(fèi)大幅度增加,部分司乘人員在利益驅(qū)動(dòng)下,利用非法手段達(dá)到逃費(fèi)和少繳通行費(fèi)的目的,改變車型、屏蔽通行介質(zhì)、跑長(zhǎng)買短等典型逃費(fèi)方式不斷演變,使稽核打逃工作面臨新挑戰(zhàn)[1],相關(guān)工作量大大增加。
部中心也不斷細(xì)化完善稽核業(yè)務(wù)規(guī)則,通過編寫收費(fèi)公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)運(yùn)營和服務(wù)規(guī)范,為全網(wǎng)收費(fèi)稽核業(yè)務(wù)開展提供指導(dǎo)依據(jù),確保稽核業(yè)務(wù)工作規(guī)范有序地開展。在業(yè)務(wù)規(guī)則建立的同時(shí),中心也于2021年1月份上線了部稽核平臺(tái),完整閉環(huán)地支撐全網(wǎng)開展稽核業(yè)務(wù)。根據(jù)部稽核平臺(tái)數(shù)據(jù),發(fā)起稽核工單量逐月穩(wěn)步增長(zhǎng),確認(rèn)欠費(fèi)額不斷上升,“一張網(wǎng)”模式下稽核工作對(duì)維護(hù)正常收費(fèi)秩序,保障通行費(fèi)收入的重要性日益凸顯。
目前,多數(shù)省份基本依托部、省級(jí)稽核平臺(tái)開展高速收費(fèi)稽核工作,但實(shí)施過程中也存在以下兩方面的不足:
(1)節(jié)點(diǎn)感知能力弱:目前的收費(fèi)站ETC車道、ETC門架及服務(wù)區(qū)等應(yīng)用場(chǎng)景下,基本沒有車型檢測(cè)能力。
(2)稽核效率低,成本高:無可信的車型信息庫和車輛畫像,重點(diǎn)管控能力不足,全量稽核導(dǎo)致工作量大;信息共享機(jī)制差,導(dǎo)致重復(fù)稽核,效率低,成本高。
基于上述現(xiàn)狀,該文提出了一種基于激光雷達(dá)和視頻車型識(shí)別技術(shù)的高速收費(fèi)稽核解決方案。該方案采用邊緣計(jì)算技術(shù),將圖像信息和雷達(dá)信息進(jìn)行融合處理,提高了高速通行車輛特征信息的感知能力[2]。同時(shí),該方案還利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù),建立可信的車輛信息庫[3],進(jìn)行了車輛畫像,實(shí)現(xiàn)了車型信息的共享和重點(diǎn)車輛監(jiān)控,提高了車輛稽核的準(zhǔn)確性和效率。
1 系統(tǒng)方案
針對(duì)高速收費(fèi)系統(tǒng)和稽核系統(tǒng)的現(xiàn)狀,該文以下面幾個(gè)方向?yàn)樵O(shè)計(jì)要點(diǎn)給出系統(tǒng)方案:
(1)提出了一種基于激光雷達(dá)和視頻車型識(shí)別技術(shù)的高速收費(fèi)稽核解決方案,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度車型信息采集和高效率的車輛收費(fèi)稽核。
(2)采用邊緣計(jì)算技術(shù)和車型庫技術(shù),降低了數(shù)據(jù)傳輸和處理的成本,并提高了準(zhǔn)確性和效率。
(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)原型系統(tǒng),證明了該文提出的解決方案的可行性和有效性。
1.1 系統(tǒng)總架構(gòu)
該文構(gòu)建的基于雷視融合車型識(shí)別的稽核系統(tǒng),將高速公路關(guān)鍵路徑的節(jié)點(diǎn)感知設(shè)備統(tǒng)一接入,包括收費(fèi)站入口、服務(wù)區(qū)、ETC門架和收費(fèi)站出口等,利用節(jié)點(diǎn)感知能力獲取車輛多維特征信息,以車輛號(hào)牌為主鍵,整合車輛的車牌信息、實(shí)際車型信息、歷史計(jì)費(fèi)車型信息等多維度數(shù)據(jù),采用大數(shù)據(jù)技術(shù)動(dòng)態(tài)為車輛精準(zhǔn)畫像,為業(yè)主建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化的高可信車輛車型庫??少x能收費(fèi)站、門架等進(jìn)行收費(fèi)、計(jì)費(fèi)及稽核,可進(jìn)一步提高收費(fèi)車型的識(shí)別準(zhǔn)確率,有效降低車型判別人工介入概率,減輕收費(fèi)人員工作量?;诶滓暼诤宪囆妥R(shí)別的稽核系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。
1.2 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>
基于雷視融合車型識(shí)別的收費(fèi)稽核系統(tǒng)由部署在收費(fèi)站、服務(wù)區(qū)、ETC門架等節(jié)點(diǎn)的車型識(shí)別子系統(tǒng)及數(shù)據(jù)管控平臺(tái)組成,其中數(shù)據(jù)管控平臺(tái)可以部署在路段中心或者省級(jí)中心。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D2所示。
1.3 雷視融合車型識(shí)別系統(tǒng)
雷視融合車型識(shí)別系統(tǒng)由激光雷達(dá)和激光專用控制器、取證視頻、抓拍相機(jī)等組成,其系統(tǒng)組成如圖3所示。
1.3.1 激光雷達(dá)模塊
激光雷達(dá)可以獲取車輛的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),包括車輛的長(zhǎng)度、寬度、高度和形狀等信息。該文采用萬集科技研發(fā)的激光雷達(dá),不僅具有高精度測(cè)距和定位技術(shù),可達(dá)厘米級(jí)精度,能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)車輛輪廓特征,而且激光雷達(dá)采用主動(dòng)光源,不易受到環(huán)境光照影響,夜間識(shí)別較視頻檢測(cè)精準(zhǔn)度更高。
1.3.2 側(cè)裝攝像機(jī)
側(cè)裝攝像機(jī)主要用于獲取車輛的視頻信息,并對(duì)其進(jìn)行分析和處理。該文采用了YOLOv5算法進(jìn)行車型識(shí)別,該算法具有較高的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。通過對(duì)車輛的視頻信息進(jìn)行分析和處理,可以獲取車輛的顏色、軸數(shù)等信息,為后續(xù)的稽核提供基礎(chǔ)。
1.3.3 抓拍子系統(tǒng)
系統(tǒng)包含抓拍攝像機(jī)及補(bǔ)光裝置,每條車道配置一套,用于抓拍經(jīng)過車輛的正面圖片。系統(tǒng)還包含視頻圖片特征提取邊緣機(jī),用于對(duì)抓拍的圖片或原始視頻流提取車輛特征信息,并將車輛圖片信息、特征信息上傳給門架工控機(jī)。
1.3.4 數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)
數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)由邊緣AI一體機(jī)組成,通過網(wǎng)絡(luò)通信的方式實(shí)時(shí)接收激光雷達(dá)、側(cè)裝相機(jī)和抓拍子系統(tǒng)的數(shù)據(jù),并在邊緣側(cè)執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法模型等數(shù)據(jù)處理流程,得到車輛的結(jié)構(gòu)化(如車牌號(hào)牌、識(shí)別車型、車輛軸數(shù)、行駛速度等)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)(車頭圖片、車牌圖片、車側(cè)圖片、通行短視頻),并在邊緣AI一體機(jī)中進(jìn)行多維信息融合,生成“1取證-1流水-1圖片-1視頻”稽核證據(jù)鏈。
1.4 系統(tǒng)平臺(tái)功能
在節(jié)點(diǎn)門架的車型識(shí)別系統(tǒng)會(huì)精準(zhǔn)感知車輛特征信息,形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),并通過專用網(wǎng)絡(luò)匯聚到大數(shù)據(jù)平臺(tái)。然后在平臺(tái)側(cè)會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)處理,得到精準(zhǔn)的車輛車型及稽核信息,為后續(xù)進(jìn)行逃費(fèi)稽核打下基礎(chǔ)。在上述數(shù)據(jù)處理后,平臺(tái)可以提供以下功能:
1.4.1 車輛行為畫像和車輛畫像庫
車輛逃費(fèi)行為畫像是指對(duì)逃費(fèi)車輛的特征、行為和模式進(jìn)行分析和描述,以便識(shí)別和預(yù)測(cè)逃費(fèi)行為。該文提出的方案利用大數(shù)據(jù)分析能力,可從以下維度對(duì)車輛進(jìn)行畫像。
(1)頻率與時(shí)間。逃費(fèi)車輛可能在一段時(shí)間內(nèi)多次或頻繁地進(jìn)行逃費(fèi)行為。通過分析逃費(fèi)發(fā)生的時(shí)間段和頻率,可以了解逃費(fèi)車輛的行為模式和習(xí)慣。
(2)路段偏好。逃費(fèi)車輛可能有特定的路段偏好,傾向于在某些路段上進(jìn)行逃費(fèi)。通過分析逃費(fèi)發(fā)生的地點(diǎn)和路段,可以確定逃費(fèi)車輛的常用逃費(fèi)路線或逃費(fèi)點(diǎn)。
(3)車輛類型與特征。逃費(fèi)車輛可能涵蓋不同類型和特征的車輛,包括私家車、商用車、摩托車等。通過分析車輛的類型、品牌、顏色等特征,可以輔助識(shí)別和追蹤逃費(fèi)車輛。
(4)支付方式偏好。逃費(fèi)車輛可能傾向于使用特定的支付方式或逃避支付手段。通過分析逃費(fèi)車輛的支付方式、賬戶記錄等信息,可以了解他們的支付習(xí)慣和行為模式。
(5)行為特征。逃費(fèi)車輛可能表現(xiàn)出一些行為特征,例如倒換交易介質(zhì)、變更車種、有入無出等。通過分析車輛的行駛行為和模式,可以輔助識(shí)別和預(yù)測(cè)逃費(fèi)行為。
1.4.2 車型信息和車型信息庫
目前,高速收費(fèi)公路通行費(fèi)主要由費(fèi)率和里程決定,而通行費(fèi)費(fèi)率主要由車型決定。該文所述的車型信息泛指以車型為主的車輛特征信息,包括了車牌號(hào)牌、車牌顏色、車型、軸數(shù)、車頭圖片、車身圖片等?;谏鲜鲕囕v特征信息,系統(tǒng)提供了以下功能:
(1)數(shù)據(jù)審核與驗(yàn)證??梢詫?duì)車型信息進(jìn)行審核和驗(yàn)證,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。通過對(duì)數(shù)據(jù)源的驗(yàn)證和比對(duì),檢查車型信息是否與官方發(fā)布的數(shù)據(jù)一致,并排除潛在的錯(cuò)誤或虛假信息。
(2)車型信息搜索與查詢。提供車型信息的搜索和查詢功能,用戶可以根據(jù)車牌號(hào)、品牌、車型等條件進(jìn)行快速查找所需的車型信息,提高信息的檢索效率。
(3)信息共享和數(shù)據(jù)交換。平臺(tái)可以與其他相關(guān)系統(tǒng)進(jìn)行接口集成,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交換和共享。與部省稽核系統(tǒng)、收費(fèi)站收費(fèi)系統(tǒng)等進(jìn)行數(shù)據(jù)接口對(duì)接,確保車型信息在各個(gè)系統(tǒng)之間的一致性和流暢傳遞。
(4)數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告生成。平臺(tái)可以提供數(shù)據(jù)可視化的功能,將車型信息以圖表、報(bào)表等形式進(jìn)行展示和分析,生成可視化報(bào)告,幫助用戶更直觀地了解車型數(shù)據(jù)的變化、趨勢(shì)和統(tǒng)計(jì)信息。
1.4.3 重點(diǎn)車輛管控
通過車輛畫像庫和車型信息庫,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測(cè),識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)車輛,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)兩客一危、逃費(fèi)車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和跟蹤,以確保車輛在高速通行中的安全性和合規(guī)性。同時(shí),系統(tǒng)可以根據(jù)預(yù)警信息,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行推送提醒,以便及時(shí)采取相應(yīng)的安全處置措施。
1.4.4 信息共享和車輛攔截追繳
結(jié)合節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù),平臺(tái)可及時(shí)發(fā)現(xiàn)通行車輛逃費(fèi)行為,包括大車小標(biāo)、交換介質(zhì)、一車多介質(zhì)等異常車輛,然后通過車輛行為畫像庫預(yù)測(cè)車輛行駛路線,由中心人工確定異常行為后及時(shí)將該車加入黑名單,并下發(fā)派單給可能駛出的收費(fèi)站稽核人員實(shí)施攔截稽核。
2 關(guān)鍵技術(shù)
2.1 雷視融合車型識(shí)別技術(shù)
采用先進(jìn)的激光+視頻融合技術(shù),獲取車輛點(diǎn)云信息和圖像信息。系統(tǒng)基于多維感知融合,結(jié)合激光雷達(dá)、取證相機(jī)等不同技術(shù)原理的設(shè)備感知信息,運(yùn)用傳統(tǒng)經(jīng)典算法和深度學(xué)習(xí)算法,分別提取車輛的局部特征和全局特征,從而實(shí)現(xiàn)綜合決策,準(zhǔn)確輸出車輛收費(fèi)車型,并且系統(tǒng)采用高頻掃描式激光器,垂直向下安裝,具有極佳角分辨率,無懼車輛并行遮擋,準(zhǔn)確分車[4]。
2.2 邊緣計(jì)算技術(shù)
通過邊緣計(jì)算技術(shù),可以將車輛特征信息的感知和數(shù)據(jù)處理放在邊緣側(cè)節(jié)點(diǎn)上,然后生成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和成本。在車輛稽核中,邊緣計(jì)算可以使數(shù)據(jù)處理更加快速和實(shí)時(shí),提高系統(tǒng)的稽核效率。
2.3 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)
通過使用大數(shù)據(jù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)車型庫的構(gòu)建和管理,通過車輛圖像的處理和分析,識(shí)別車輛的車牌號(hào)碼、車型、顏色等信息,并將其存儲(chǔ)在車型庫中,為后續(xù)的車輛識(shí)別提供依據(jù)[5]?;诖髷?shù)據(jù)技術(shù)和車輛信息庫的車輛特征分析和行為模式挖掘,通過對(duì)車輛行駛軌跡、車速、停留時(shí)間、行駛路線等信息進(jìn)行分析,建立車輛的行為畫像,賦能高速收費(fèi)和稽核系統(tǒng)。
2.4 車型行為畫像技術(shù)
通過節(jié)點(diǎn)感知設(shè)備對(duì)車輛的特征信息進(jìn)行采集,并提取出具有代表性的行為特征,利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)車輛的行為模式進(jìn)行識(shí)別和分類。通過對(duì)大量的車輛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和模型建立,識(shí)別出不同類型的行為模式。然后將車輛的行為特征和模式融合,建立車輛的行為畫像模型,用以描述車輛額典型行為模式、習(xí)慣偏好,為收費(fèi)稽核提供決策依據(jù)。最后,利用上述技術(shù),可對(duì)車輛的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控與報(bào)警,助力稽核人員采取相應(yīng)的稽核措施。
3 系統(tǒng)有益效果
針對(duì)文首提到的現(xiàn)階段各省稽核系統(tǒng)存在的節(jié)點(diǎn)感知能力弱,稽核效率低,成本高等不足之處,聯(lián)合高速收費(fèi)行業(yè)頭部企業(yè)在貴州進(jìn)行了該方案的試點(diǎn)驗(yàn)證,該文給出的稽核系統(tǒng)有效地解決了上述問題:
(1)在車輛信息感知維度,通過雷視融合方案獲取車輛點(diǎn)云信息和圖像信息,然后通過深度學(xué)習(xí)算法和雷視融合算法進(jìn)行車輛多維特征感知,得到更精準(zhǔn)的車型、軸數(shù)等車輛特征[6]。相比于傳統(tǒng)的基于圖像識(shí)別的車型識(shí)別技術(shù),基于雷視融合的車型識(shí)別技術(shù)在復(fù)雜的天氣和光照條件下具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
(2)在稽核維度,借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和車輛畫像技術(shù),建立了可信的車型信息庫,不僅是收費(fèi)稽核的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù),還能賦能收費(fèi)站、門架等場(chǎng)景進(jìn)行收費(fèi)和計(jì)費(fèi)。
(3)在實(shí)時(shí)性維度,借助數(shù)據(jù)管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效合理的業(yè)務(wù)流程,對(duì)疑似異常行為及時(shí)地進(jìn)行人工確認(rèn),并下發(fā)收費(fèi)站實(shí)施稽核攔截。
4 結(jié)語
該文提出了一種基于雷視融合車型識(shí)別的收費(fèi)稽核方案。該方案通過激光雷達(dá)和視頻車型識(shí)別技術(shù)快速準(zhǔn)確地識(shí)別車輛車牌和車型等信息,使用邊緣計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析,生成可信的車型庫,能夠在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景下稽核車輛,同時(shí)減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和成本,降低了系統(tǒng)的運(yùn)行成本。該文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方案的識(shí)別準(zhǔn)確率和稽核效率較高,生成的車輛畫像精度較高,可以有效應(yīng)用于高速公路收費(fèi)稽核場(chǎng)景。
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