高速公路收费稽核系统架构设计.docx

高速公路收费稽核系统架构设计随着全国高速公路路网联网运行，不法车辆利用多种隐蔽形式偷逃通行费用，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。在此背景下，如何将AI、北斗、大数据、云计算、边缘计算等新兴信息通信技术运用到超限超载稽核、差异化计费、路网感知等场景中，成为当务之急。以下介绍了三种收费稽核系统的设计架构。采用端云架构的收费稽核管理系统收费稽核管理系统采用端云架构的分层设计模式，数据层与业务层独立运行，数据层可以为不同业务提供数据服务。收费稽核管理系统主要采用路网模型路径还原、镜像高速路径重现、车辆用户画像等几种关键技术，提高稽核的准确性及效率。高速公路收费稽核管理系统架构在功能设计方面，包括特情稽核、发行稽核、逃费稽核、稽核工单管理、名单管理、逃费追缴管理、补费异议处理、辅助信息查询、报表管理。1特情稽核。主要包括对入口特情流水、出口特情流水、门架特情流水、名单流水、ETC首次发行车辆过车等进行人工稽核确认，复核结果上传部中心。2发行稽核。通过对客服系统日常发行卡、标签的业务流水进行稽核，依据车辆、行驶证图片等信息进行分析比对，识别出业务操作异常流水，形成稽核结论，并反馈稽核结论给客服系统，促进对高速公路通行卡发行的规范化管理，减少发行卡问题造成的费用损失和投诉。3逃费稽核。针对自由流新模式下，车辆屏蔽标签、大车小标、假冒绿通、甩挂（挂车）、甩挂+假车牌、假牌、套牌车、闯关、非法转货、屏蔽CPC卡、屏蔽CPC+换卡换牌、屏蔽CPC卡+倒卡+屏蔽车牌、高频过车、干扰称重、屏蔽UJ型等逃费作弊行为，进行分析。4稽核工单管理。管理部省稽核体系的工单列表查询、协查工单处理、复核结果上传等，包括出口特情复核结果上传、发行信息验证上传、发起外部稽核工单处理。5名单管理。稽核过程中产生的省内黑名单、全国追缴名单和重点关注名单，系统针对名单车辆按照“一车一档”的原则归集证据，建立名单车辆档案，保存稽核相关证据，省中心稽核员对名单车牌和嫌疑流水进行统一审核确认，审核通过的名单进入追缴名单。6逃费追缴管理。追缴名单车辆经过入出口车道被拦截后，省内名单车辆通过省级系统进行追缴补费，根据逃费车牌查询车辆应补费的流水、补费金额和证据信息，车主进行补费，补费完成后登记车辆的补费结果信息，补费完成后可生成补费确认单。全国追缴名单通过部中心的补费平台进行补费操作。7补费异议处理。查询本路段补费过程中发起的异议。可以查询本路段在进行通行费补交追缴过程中发起的异议流水，以及异议流水的对应出口路段的出口情况，并进行撤销处理。8辅助信息查询。提供稽核辅助取证信息查询，供稽核业务员稽核确认操作的时候取证，可调用部中心的共享接口数据，稽核系统的路径数据，车辆通行记录信息等。9报表管理。根据管理需要，设置各类报表，包括入口特情稽核统计、出口特情稽核统计、稽核追缴情况统计、逃费追缴情况统计等。基于AI融合与北斗轨迹监测的大数据稽核系统系统采用“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。结合以往经验，系统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。大数据AI收费稽核系统收费稽核系统主要包括数据分析系统、外部稽核管理、内部稽核管理、车辆档案管理、名单管理、信用管理、信息查询、统计分析、收费终端服务、稽核公众服务、可视化业务、通信管理、基础管理等功能，系统用户分为省级-路段级-收费站三级。系统架构包括数据感知层、网络通信层、云服务层、数据资源层、应用服务层、展示层、用户层共7层。 系统总体技术框架图1数据感知层。数据感知层为稽核系统提供数据支撑。稽核数据主要来自收费系统的门架以及车道数据，包括交易流水、抓拍流水、车道收费流水、抓拍图片及车型识别等数据。2网络通信层。为各类数据上传下达的通信通道，主要依托光纤通信网络、互联网专线、VPN加密隧道等方式实现。3云服务层。依托服务商提供的公共云，部署省级收费稽核系统，通过租用公共云资源为系统配置数据库、中间件、操作系统以及配套的云主机、云存储等系统运行所必需的软硬件支撑环境，利用CDN服务提升用户的访问速度。4数据资源层。依托服务商提供的公共云，部署数据支撑平台，对采集的数据进行治理，构建原始数据库、业务数据库、专题数据库、共享数据库和预处理数据库，为稽核系统提供业务所需的数据支撑。5应用服务层。应用服务层是用户接口或Web客户端与数据库之间的逻辑层，包括收费稽核系统、数据分析系统等。6展示层。稽核系统可通过Web端、微信公众号、监控大屏等方式进行展示。7用户层。稽核系统面向省级管理人员、路段管理人员、社会公众进行服务。稽核系统运行需要大量数据的支撑，通过构建大数据平台，从数据采集传输，到数据存储，再到数据开发，及数据共享到后续的数据可视化及分析，形成统一的全域数据体系，实现计算存储成本降低、响应业务效率多倍提升、为业务快速创新提供坚实保障。整理自李子腾、林定光、李娟等作者论文，参考链接1  3 9