高速公路運營管理的總體目標(biāo)是，在按照標(biāo)準(zhǔn)收取通行費的同時提供安全暢通的通行服務(wù)在目前已經(jīng)大量建成使用的機(jī)電設(shè)施基礎(chǔ)上，借助一定的技術(shù)手段，可以更好地解決運營管理中遇到的棘手問題，提高高速公路的運營管理效率，提升服務(wù)水平。

看點01高速公路運營管理面臨的難題

按照傳統(tǒng)的劃分方式，高速公路機(jī)電系統(tǒng)主要包含收費、監(jiān)控、通信三大系統(tǒng)，其中通信系統(tǒng)是信息化的基礎(chǔ)設(shè)施，收費和監(jiān)控系統(tǒng)與高速公路的業(yè)務(wù)密切相關(guān)。

收費系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)收費業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的采集和梳理，通行費用的收取主要以出入收費站記錄的車牌、車型等車輛信息為依據(jù)，但在收費運營過程中發(fā)現(xiàn)存在以下幾個典型問題:

典型問題：

1、高速公路路網(wǎng)的擴(kuò)大帶來的路徑二義性較為普遍，從而造成行駛里程和通行費的不確定，導(dǎo)致通行費流失、拆分結(jié)算爭議或收費公平性問題。

2、利用管理和技術(shù)漏洞偷逃通行費的現(xiàn)象屢禁不絕， 并且逃費手段不斷更新，單獨依賴收費系統(tǒng)采集的車輛信息數(shù)據(jù)難以有效遏制。

雖然針對路徑二義性和逃費問題已經(jīng)有很多種處理手段，但受限于成本和技術(shù)等因素，效果并不盡如人意。

監(jiān)控系統(tǒng)用來對路網(wǎng)的運行狀態(tài)進(jìn)行全面監(jiān)控，以保障高速公路通行的安全和暢通，發(fā)現(xiàn)問題第一時間相應(yīng)，做好高速公路出行服務(wù)。其中，隧道地處偏遠(yuǎn)，內(nèi)部環(huán)境封閉且復(fù)雜，大多數(shù)地段無人值守，所以監(jiān)控難度最大。一旦出現(xiàn)安全事故，嚴(yán)重程度也往往高于普通交通事故。同時目前針對隧道監(jiān)控的各種產(chǎn)品和技術(shù)，由于準(zhǔn)確度達(dá)不到一定標(biāo)準(zhǔn)，且各系統(tǒng)相互鼓勵，不能做到統(tǒng)一管理和有效聯(lián)動，所以隧道雖然建設(shè)離復(fù)雜的監(jiān)控系統(tǒng)，但是在大部分管理部門并沒有起到良好的效果。

看點02基于人工智能的視頻分析

傳統(tǒng)的交通流量統(tǒng)計、車牌識別和事件監(jiān)測產(chǎn)品往往依賴于特定的前端設(shè)備。一方面，在現(xiàn)有的收費或監(jiān)控系統(tǒng)之外，需要額外安裝相應(yīng)硬件設(shè)備，并且對設(shè)備所處位置、角度和光照度都有極高的要求。另一方面，前段設(shè)備計算能力有限，一旦出廠安裝，則處理能力固化，不具備自學(xué)習(xí)的更新完善的能力。而通過視頻分析提取交通流量、車輛信息和事件，現(xiàn)有產(chǎn)品大部分都在前段內(nèi)置芯片或放置專用主機(jī)進(jìn)行處理，單因技術(shù)成熟度等原因目前誤報率偏高，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率達(dá)不到可用程度。

隨著收費和監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)在各省份的逐步落地，高速公路信息網(wǎng)絡(luò)已具備大寬帶傳輸條件，可將視頻匯聚到管理中心或獨立的運營管理公司，利用后端的強(qiáng)大計算資源，引入人工智能，對所選點位視頻進(jìn)行深度分析，可大大提高視頻分析的準(zhǔn)確率。機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種方法，機(jī)器學(xué)習(xí)的最基本做法就是通過算法來解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的時間做出決策和預(yù)測。

(1)深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給系統(tǒng)輸入海量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，其核心是海量的計算能力和自學(xué)習(xí)能力，通過模擬人腦的機(jī)制來解析包括圖形圖像、聲音和文本的數(shù)據(jù)。如圖一所示，通過深度學(xué)習(xí)算法可以識別出視頻圖像中界面內(nèi)的車輛、車型、騎自行車和過馬路的行人，其原理是根據(jù)給定的物體（包含車輛、行人、拋灑物等）特征，利用高性能計算進(jìn)行特征匹配，并在這個過程中反過來作用于原有算法，實現(xiàn)算法的更新迭代，不斷提升模型的識別能力，使準(zhǔn)確率越來越高。

這種算法不依賴于圖像不同幀之間的差異對別，而是直接從圖像中提取物體的特征，因此對背景的統(tǒng)一性沒有要求，即便攝像機(jī)因為抖動等原因發(fā)生畫面移動也不會有任何影響。同時，無論物體是運動狀態(tài)還是靜止?fàn)顟B(tài)，都能準(zhǔn)確識別出畫面中的物體。

同時，除了物體之外，還能對文本進(jìn)行識別，典型的應(yīng)用就是車牌識別，如圖二所示。相對于專用的車牌識別攝像機(jī)，這種算法對拍攝角度、光照度和分辨率要求更低，利用高性能計算獲得更高的車牌識別準(zhǔn)確率。

(2)系統(tǒng)架構(gòu)

基于人工智能的視頻分析系統(tǒng)，可以建立在現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)基礎(chǔ)上，無需額外安裝前端設(shè)備，視頻分析平臺只需從后端獲取對應(yīng)點位視頻碼流，通過平臺的視頻分析算法和計算資源，將視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，輸出車流量統(tǒng)計、車牌、車型、事件檢測等數(shù)據(jù)，結(jié)合第三方業(yè)務(wù)軟件，實現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)的監(jiān)控和報警聯(lián)動，或進(jìn)一步對車牌車型等進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以擴(kuò)展更多應(yīng)用。

以隧道監(jiān)控應(yīng)用場景味蕾，基于人工智能的視頻分析架構(gòu)如圖三所示。整套系統(tǒng)的優(yōu)勢在于可以充分借助監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)有資源，無論是前端還是后端，只需在后臺將視頻分析系統(tǒng)與視頻管理平臺對接即可。

對于高速公路運營管理單位淶水，可以免除部署特定設(shè)備帶來的巨大成本支出和冗長施工周期，不失為一個較為均衡的解決方案。

看點03智能視頻分析的應(yīng)用

(1)路徑識別

在關(guān)鍵路口如互動或分叉口設(shè)置監(jiān)控點位，實時分析來往車輛，獲取車牌、車型和車身顏色等信息，則該點位可以用來作為路徑識別點，從而讓各級相關(guān)管理單位都能獲得通行車輛的真實路徑，解決通行費爭議和偷逃通行費的問題。

(2)打擊偷逃通行費

打擊車輛偷逃通行費一直以來是高速公路管理單位收費管理的重點和難點工作。換卡、倒卡、套牌、甩掛、假“綠通”等惡意逃費行為，雖然各有對應(yīng)的預(yù)防和處理手段，但依然存在準(zhǔn)確率低級管理或技術(shù)漏洞等缺陷，導(dǎo)致逃費行為發(fā)現(xiàn)難、對證難、杜絕難。

前端進(jìn)行視頻監(jiān)控、抓拍和錄像，后臺集中進(jìn)行視頻分析，通過車牌車輛大數(shù)據(jù)挖掘手段，結(jié)合車輛通行實踐和通行卡記錄的信息，識別車輛套牌、改換路線、甩掛等惡意逃費行為，并保留視頻和抓拍圖片等證據(jù)，可作為輔助手段打擊逃費。

(3)路網(wǎng)營銷

高速公路經(jīng)營環(huán)境正在發(fā)生變化，隨著近些年公路基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模建設(shè)，高速公路網(wǎng)絡(luò)不斷完善。同時，提供類似產(chǎn)品和服務(wù)的普通公路也在迅速發(fā)展。路網(wǎng)的發(fā)展，意味著車輛有更多的路線選擇，意味著分流和通行費收入的不確定。另外，高鐵產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用進(jìn)入高峰期，且具有舒適、安全、性價比高等獨特優(yōu)勢，消費者自主選擇運輸方式的空間越來越廣闊。

交通流量的自然增長與競爭帶來的分流效應(yīng)同于存在，高速公路運營企業(yè)如果依然靠被動收取通行費，企業(yè)未來的生存與發(fā)展將會面臨非常大的不確定性。如何使用營銷手段促進(jìn)車流量增長，增強(qiáng)在路網(wǎng)中的競爭實力，已經(jīng)成為高速公路運營公司亟待解決的問題。

利用視頻分析獲得的車牌數(shù)據(jù)，可以從車輛歸屬地、所屬單位、形式路徑、通行消費行為等維度進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，從而針對普通消費者和大客戶展開市場音效。例如針對價格敏感型的消費者，利用價格杠桿吸引通行；針對商務(wù)出行消費者，需要提高服務(wù)質(zhì)量吸引通行。對于運輸量大的客戶，還可以考慮在收費政策上建立靈活多樣的會員制，如面向大中型物流、客運站、旅行社等大客戶，實行按月或按季度包繳；對于運輸業(yè)務(wù)不確定，但能達(dá)到一定通行次數(shù)的車輛可實行按次包繳；對長期客戶在告訴公路累計消費達(dá)到一定額度后進(jìn)行折扣和返點等獎勵消費。最終目的是提供更完善的個性化通行服務(wù)，吸引客貨過境。

(4)隧道監(jiān)控

隧道安全暢通是運營管理單位最為關(guān)注的問題。獲取隧道出入口和隧道內(nèi)的視頻，通過人工智能視頻分析，不僅可以獲得隧道內(nèi)實時車輛數(shù)量、車型、密度等信息，而且能用于事件檢測，包括非機(jī)動車檢測、行人檢測、違停檢測、逆行檢測、拋灑物檢測等，發(fā)現(xiàn)異常事件行為實時報警（如圖四所示）。

關(guān)聯(lián)視頻監(jiān)控系統(tǒng)，集成IP廣播和信息發(fā)布系統(tǒng)，還可實現(xiàn)報警聯(lián)動，自動切換事件對應(yīng)現(xiàn)場視頻，發(fā)送廣播和發(fā)布情報板信息。

基于人工智能的視頻分析算法具備強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，以現(xiàn)有的視頻監(jiān)控資源為輸入，可以大幅提高車輛和事件識別的準(zhǔn)確率，再結(jié)合車牌、車型等大數(shù)據(jù)挖掘，在收費業(yè)務(wù)方面可用于路徑識別，進(jìn)一步可用于打擊逃費和業(yè)務(wù)營銷；在監(jiān)控業(yè)務(wù)方面可以用于隧道監(jiān)控和支撐打逃對證等。對于提高高速公路的運營效率，解決管理難題，能夠起到較好的輔助效果。

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