1、浅谈收费稽查辅助智能分析系统的设计应用 罗志伟 广西交通投资集团钦州高速公路运营有限公司 摘 要： 文章针对当前高速公路通行费偷逃行为特征, 提出了收费稽查辅助智能分析系统, 并介绍了该系统的设计原则与主要功能, 以有效提高通行费偷逃行为数据筛查的工作效率及取证的准确性。关键词： 高速公路; 收费稽查; 智能分析; 系统; 作者简介：罗志伟 (1982) , 工程师, 从事高速公路收费、通信、监控三大系统及隧道机电设备的运营及管理工作。收稿日期：2017-08-03Discussions on Design and Application of Assistant Intelligent An
2、alysis System for Toll Collection InspectionLUO Zhi-wei Qinzhou Expressway Operation Co., Ltd. of Guangxi Communications Investment Group; Abstract： In view of current evasion behavior characteristics of expressway tolls, this article proposed the auxiliary inteligence analysis system for toll colle
3、ction inspection, and introduced the design principle and main function of this system, hoping to effectively improve the work efficiency of toll evasion behavior data screening and the accuracy of evidence.Keyword： Expressway; Toll collection inspection; Inteligent analysis; System; Received： 2017-
4、08-030 引言为提升高速公路的通行效率和交通秩序, 有效遏止套牌逃费行为, 在收费系统中应用套牌逃费取证成为必然。其作用是对通过收费车道、服务区及二义性路径识别标识点的车辆进行车辆信息采集, 通过对基础数据进行比对分析筛选, 从而得出套牌逃费车辆违法证据, 为追查和打击套牌逃费的行为提供数据支撑。1 高速公路运营单位司法追缴偷逃通行费现状高速公路运营单位打击偷逃通行费行为追缴回的金额在逐年上涨, 当中虽有一些司法打逃的成绩, 但通过司法打逃追回的金额却只有较小的比重。高速公路运营单位司法打逃过程中取得了重大的突破, 但也从中发现一些问题, 主要体现在硬件设施和软件权限两个方面:1.1 硬件
5、设施收费站和二义性识别点没有全部配备高清摄像头, 在夜间无法对车辆外观及驾驶人进行清晰抓拍和录像;高速公路没有定点设备对过往车辆进行有效的路径取证、图片取证, 目前只能依靠二义性识别点收集到极少的路径图片信息;服务区出入卡口没有高清设备进行信息采集, 导致后期对逃费车辆进行追缴的时候, 信息链条和证据不完整而无法进行追缴工作。1.2 软件权限由于各个路网高速公路业主未统一授权司法打逃追缴通行费代理权限, 单一公路业主司法打逃只能追缴本路段通行费, 其他路段通行费需获得其他公司法人代表授权委托才能追缴通行费;各公司车辆通行数据信息查询权限未开放, 稽查人员无法及时查询车辆通行数据信息;现在的逃费
6、车主要是靠两种形式发现:人工进行数据筛查和现场收费人员的检查, 没有一个统一的软件针对后台数据进行有效的筛选和预警, 导致打逃工作效率低, 成效不明显。2 收费稽查辅助智能分析系统设计需求分析随着逃费方式越来越隐蔽, 不仅给公路营运单位造成巨大经济损失, 更严重破坏了高速公路运营管理秩序。如何有效地避免高速公路逃费的发生, 提高高速公路的通行效率, 成为各运营管理单位和相关行政单位急需解决的问题。2.1 用户需求主要需求者有高速公路管理单位、司法机关、交通管理机构等。(1) 高速公路管理单位需求。目前各类逃费行为越来越隐蔽, 高速公路管理者需要收集相关逃费车辆的通行信息, 作为追踪逃费车辆的基
7、础数据支撑, 并通过相关数据分析逃费车辆的逃费路径、逃费方式等, 对基础数据进行比对分析筛选, 从而得出各类逃费车辆违法证据。(2) 司法机关需求。司法机关在对逃费行为进行认定的时候, 需要全面收集逃费车辆进入高速公路后整个通行数据、图片、录像等, 形成逃费的证据链条, 更直观地体现整个逃费过程;并对跟踪、追捕逃费车辆提供必要的实时数据。(3) 交通管理机构需求。多个组织机构 (部门) (如行业监管部门、路政和公安等业务部门) 对交通信息具有相同或者类似的需求集合, 这就要求系统具备将外场设备采集到的数据和信息进行融合和按需提供的功能。2.2 系统需求和分析为提升高速公路的通行效率和交通秩序,
8、 有效地遏止各类逃费行为, 在收费系统中应用逃费取证成为必然。其作用是通过对基础数据进行比对分析筛选, 得出各类逃费车辆违法证据, 为追查和打击套牌逃费的行为提供数据支撑。3 收费稽查辅助智能分析系统设计原则3.1 多元化多元化特征信息提取技术, 通过多角度图像采集, 提取车辆包括车牌等多维度特征信息 (车头信息, 车身信息, 车尾信息) , 模拟人眼视觉和人脑的辨识方式, 实现机器仿生技术的应用, 并利用机器本身对工作环境要求低、可持续作业、稳定、效率高等特性减小工作强度, 减少人工成本, 提高生产力与效益。3.2 复用化一个设备具备多种功能:车辆身份识别、车牌识别、车型识别、车辆分离、车道
9、监控等, 可同时应用于高速收费和监控等机电系统, 减少重复投资建设成本。3.3 开放性收费稽查辅助智能分析系统是一个开放性系统, 系统集成的过程主要是解决不同系统和设备之间的衔接, 实现协议的标准化及业务的定制化, 便于二次开发与系统应用集成, 扩展性好, 灵活性大、兼容性强。4 收费稽查辅助智能分析系统原理及主要功能采用先进的图像识别技术, 重点对高速公路服务区、停车区、二义性识别点及收费站出入口车道进行摄像设备安装, 对通行车辆车头 (车尾) 车牌、人脸、车身的抓拍功能, 实现车辆信息采集、车辆流量监测和统计、逃费行为取证及数据联网共享等功能, 为高速公路联网收费系统提供逃费车辆信息服务,
10、 为实现高速公路“收费稽查辅助智能分析系统”奠定坚实的基础。4.1 系统打逃原理4.1.1 数据采集工作原理机器仿生, 模仿生物的形态、结构和控制原理, 设计制造出功能更集中、效率更高并具有生物特征的机械。车型识别模仿的是人眼信息获取方式和人脑的逻辑决策方式。数据采集单元工作原理如图 1 所示。图 1 数据采集单元工作原理图 下载原图4.1.2 车辆比对分析工作原理(1) 车辆特征提取。收费站、服务区车型识别设备对过往车辆进行识别, 并提取出车辆特征, 如车头车牌号码、车头图像、车尾车牌号码、车尾图像、车身颜色、车长、车宽、车高、客货、轮数、轴数、轴型、轴距、车型等。(2) 通过车牌号码进行匹
11、配。对于有车牌号码的数据, 以出口车牌信息作为索引, 回查一定时间内 (可配置) 最近的一条入口车辆信息;对于无车牌结果, 可根据所提取车辆特征及时间范围进行筛选, 并通过人工进行核实, 以期达到最大限度地提高工作人员效率的目的。(3) 车辆特征比对。平台子系统对收费站、服务区出入口数据进行采集, 以车牌号码为索引, 对出口车辆进行车辆特征比对, 主要比对的特征为车脸、车身及车尾, 比较其差异性, 以此判断该车辆存在哪种类型的异常情况, 如换牌换卡、套牌、甩挂和换挂等逃费行为。对于比对异常的车辆数据, 通过报警功能在平台上提示用户, 该车疑似逃费车辆, 需要通过人工进行核实。工作人员可通过平台
12、的过车查询功能对车辆进行跟踪查询, 包括收费站、服务区出入口车头车尾高清图、车身图片, 二义性路径识别点的高清图片等;通过掌握的车辆信息对嫌疑车辆进行复核, 以确定车辆是否为逃费车辆, 最终将此车牌号标注为嫌疑车辆, 加入平台黑名单;当该车再次被识别时, 平台通过报警功能提示用户进行拦截。4.2 收费稽查辅助智能分析系统主要功能(1) 基础数据 (资源) 管理:实现平台运行的资源管理和维护。按照高速公路的管理组织架构, 实现组织架构管理, 包含路段以及收费站、二义性、卡口、停车区 (服务区) 和部署在相应点的设备管理, 并对资源数据进行管理维护。(2) 逃费预判:实现可疑车辆的逃费预判和确认。
13、从车辆进入高速收费站开始建立车辆逃费分析计算模型, 逃费分析计算模型将以进入收费站的车辆特征检测数据作为逃费预判依据, 车辆经过高速公路沿途各个检测点 (卡口 (二义性) 、服务区、收费站) 时根据采集的检测数据实时计算分析预判车辆逃费的可能性, 并输出疑似逃费计算分析预判结果数据, 直至车辆驶出收费站。逃费预判结果数据推送至平台用户进行人工确认, 确认后的预判结果将列入黑名单作为收费站出口报警执法的依据。通过采集结果数据中的车身对比结果数据直接识别车辆是否存在逃费情况, 若符合条件直接生成疑似逃费预判结果数据。在车辆轨迹周期内, 通过当前采集点车辆特征数据信息和上游采集点数据信息累计采集的数
14、据项进行计算匹配, 若符合逃费预判标准则生成疑似逃费预判结果数据。计算匹配基本规则仅匹配当前采集点能够采集的数据项, 且上游采集点所有能采集到的数据项。5 结语通过在高速公路各收费站、服务区/停车区、二义性识别点架设监控抓拍系统, 对车辆的采集识别及数据进行分析, 创建与路政、交警系统联动的数据分析平台, 更全面地掌握通行钦州公司所辖路段的车辆数据, 能采集更多的逃费数据, 为司法打逃提供更有利的逃费数据链, 以便追回更多的逃费金额。参考文献1薛璞.高速公路收费稽查系统数据挖掘技术研究D.西安:长安大学, 2014. 2李小运.数据挖掘技术在高速公路联网收费稽查上的研究与应用D.广州:华南理工大学, 2014. 3石雅庚, 陈鑫瑞, 许永强.高速公路收费稽查管理系统的研究J.工程技术, 2015 (11) :173. 5张晓航, 任文龙.基于数据挖掘的高速公路联网收费稽查研究J.软件, 2011, 32 (11) :57-59, 64.
