当前位置 > 首页 > 解决方案 > 智慧城市 > 智慧高速云边协同解决方案

智慧高速云边协同解决方案

1 目标和概述

1.1 行业痛点

在国家经济快速增长的大背景之下，高速公路越趋于四通八达，路网机电设施覆盖逐渐完善，随着全国统一取消省界收费站，高速公路征费模式也进入的全新的ETC自由流收费时代。但征费标准在不断完善的同时， 逃费方式也在“迭代升级”，新的偷逃费行为层出不穷，导致通行费用流失严重。此外，高速公路实现联网收费后，高速公路运营管理方如何实现精准计费和无争议稽核、如何构建一体化的稽核模式和管理服务、如何实现各路段与省中心的记账管理精准化等问题，都是目前亟待解决的问题。

1.2 主要目标

拓维信息智慧高速边云协同解决方案，基于边云协同架构、多流水融合路径、大数据、AI、边缘计算等智能化技术，构建高速业务稽核模型库，丰富稽核管理手段，提高稽核的效率与准确性。通过智能化的稽核手段，多范围打击偷逃费行为，实现高速计费、收费的公平公正，最大化减少高速费流失，实现高速公路自由流收费稽核全闭环业务流。通过深度挖掘车辆抓拍图像， 多维度分析车辆结构化、通行轨迹、超时等要素，真实还原通行过程车辆信息，为偷逃费稽核工作提供证据链判定。为高速公路联网计费、设备物联监控、通行数据分析、稽核管理体系搭建、清分结算工作提供支撑。大力推进高速收费清单“一张网”建设，增强高速运营服务能力，构建智慧高速系统。

2 解决方案介绍

2.1 系统架构

根据云-边-端总体方案架构如图1所示：

图1 云-边-端总体方案架构图

拓维智慧高速云边协同解决方案涵盖了“云-边-端”的全联接服务，由端层、边缘层、云层三部分组成。   

端层包含了各种物联设备和其他数据。其中终端设备包含RSU天线、摄像头等设备。其他数据中，源系统包含了车道系统、门架系统等源数据；外部系统包含了车管所、部中心等外部源数据。

边缘层包含了拓维信息边缘一体机以及华为侧相关产品，具备六大边缘能力。包括边缘实时计算、业务协同网关、机电设备物联、AI流量卸载、车辆特征分析、事件识别算法。其中拓维信息边缘一体机包含了设备物联协议适配服务产品，通过出色的集成能力，向下链接物联端和设备端，能够全方位使能设备物联；以及多级图片压缩、传输、存储处理服务产品，实现云端传输时减少设备响应时间，减少从设备到云端的数据流量。华为侧包含了Atlas 500、Atlas 800、昇腾310处理器、鲲鹏920处理器等相关产品，实现边缘计算+AI+边缘物联的组合功能。

云层包含了路网模型、标签体系、模型引擎、图搜服务、路径拟合及海量图片在内的六大云端能力和常用的视频云、大数据等新型ICT技术。上述同时向上对应拓维信息稽核业务场景，可全面实现设备、数据、应用之间的融合。

2.2 边缘智慧AI

边缘AI一体机采用Atlas边缘计算平台，在收费站通过取消省界收费站项目国标协议接入门架，通过扩展协议接入车道系统。在边缘侧通过边缘稽核引擎实现AI 图片压缩、AI图片增强分析、分级存储、运行监测和业务网关，实现门架、车道的流量卸载、运行状态监测和边缘稽核基础数据的智能感知、智能取证、图片存储等功能。采用国标协议向省中心提供卸流后的标准流水， 采用稽核扩展协议实现图片AI处理后的结构化数据，为省中心提供统一的稽核基础数据。IEF通过站部链路对边缘一体机进行统一管理，提供配置、安装、升级、运行状态监测等功能。

（1）边缘实时计算

边缘AI一体机可将路段设备采集的信息进行实时计算，辨别打车小标、遮挡车牌、发行数据不一致等异常行为，进行实施稽核。同时可收集省中心平台在路网全量车中识别发现的可疑车辆信息，车道出口稽核队员或监控班班长可以使用边缘实时稽核系统快速掌握将出现在或可能出现在该出口的车辆的信息。对于跨省车辆的联合执法，可以使用Pad接收边缘一体机的稽核信息推送，实现实时在途疑似车辆稽核。

（2）业务协同网关

业务网关提供标准化接口协议，实现全流水接入。同时可接入图片业务和运行检测业务的标准扩展协议。实现计费与稽核业务协同处理。

（3）机电设备物联

可通过机电一体化物联平台，将路段所有机电化设备进行连接。采集全业务流水数据，并在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，提供完整的边 缘和云协同的一体化服务能力。

（2） AI流量卸载

图片的智能压缩可以为满足行业应用，在百亿级别图片中快速查询提供基础，同时降低图片传输的带宽需求，从而降低接入网络投资成本。图片压缩采用基于深度神经网络的对象检测技术，在图片背景中自动识别出主体对象（如车牌或人脸）并逐一定位，通过车牌识别实现主体车辆对象和背景的分离。图片压缩流量卸载子系统具备对图片压缩20~50倍的能力，千万张级别的图片文件数据量规模经图片压缩流量卸载处理后，存储空间大约占TB级别，网络带宽需求也将变为压缩前的1/20~1/50。

（5）车辆特征分析

通过在AI图片压缩过程中，将图片的基础结构和信息输出，包括车牌、车辆位置、存储信息等为稽核提供基础数据支撑。同时通过AI增强处理，实现车辆扩展信息分析、以图搜索特征向量索引，以及车辆Re-ID获取，实现车辆特征分析。

（6）事件识别算法

通过构建稽核引擎，建立高速路段异常事件模型。将路段流水数据及车辆特征分析数据进行拟合比对，利用图片AI增强识别能力，构建事件识别算法。实现在边缘侧实时识别异常事件。

2.3 省中心智慧大脑

（1）路网模型

对路网中的所有路径、方向等路网元素建模，包括：岔路口、收费站进出口、门架、互通点、桥梁、隧道等。根据到互通点的方向分别生成互通点的有向图， 根据节点在主路的位置来确定节点之间是否有通路。通过省部HTTP/HTTPS REST接口直接对接路网模型生成子系统，实现路网模型的快速接入。

（2）标签体系

通过车辆用户基础数据、历史通行数据、稽查数据、信用数据等构建标签体系，建立车辆逃费风险评估体系、通行指标体系、支付指标体系、异常通行指标体系，由近期行为指标辅助逃费审查、风险预知。

（3）模型引擎

模型引擎包括计算模型管理和模型执行服务两部分。计算模型管理主要是提供稽核模型，稽核模型除了基础统计规则，也包含一些负责的描述统计模型和预测模型，模型管理提供管理模型文件和参数的功能。模型执行服务主要是系统后台提供的根据稽核计算模型中管理的模型文件、参数，来执行模型的服务。

（4）图搜服务

图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。本方案采用云边结合的方式，在边缘侧采用Atlas的AI推理能力处理图片的特种向量化，在省中心搜索所有收费站出入口和门架的图片数据。

（5）路径拟合

结合流水、图片检索、路网模型等多维信息，实现车辆路径拟合，并提供车辆路径的查询数据服务。可精准识别车辆实际行驶路径，实现高速公路按实际行驶路径收费。

（6） 海量图片

根据高速业务需求需要实现省内高速公路门架、收费站入、出口所有车道（含MTC、ETC）的高清车牌识别， 高清车牌识别结果（车牌信息和图片）的存储，并实现图片数据查询和管理便捷、可靠、高效；完善现有多义性路径识别系统、接入交警卡口识别数据辅助路径识别建设， 识别高清车牌等图片文件也需要高性能的查询和便捷的管理功能。

针对海量图片的存储归档和快速查询能力，采用大数据分布式存储作为存储引擎，能够将图片小文件快速存储归档，提供多副本容错机制，并向客服系统、稽核系统、站点系统、证据调用等系统提供快速查询定位的服务。

2.4 方案亮点

（1）多路径融合，还原行车轨迹

前台车牌和ETC/CPC标示信息识别，中台路径还原融合，实现行车轨迹精准还原。

（2）边缘一体，云边协同

利用边缘计算+AI+边缘物联的组合，以综合通行数据为基础，进行大数据预测分析，提升稽核效率与准确性。

（3）多流水数据融合，收费稽核智能纠偏

通过端侧数据与其他业务系统数据之间的智能处理与融合，实现融合纠偏，得到最完整、最有说服力、最实时的收费稽核证据链。

（4）多维度AI稽核引擎，确保收费安全可控

方案具有4个特色及多维AI稽核模型库，支持N个稽核应用场景，确保自由流收费安全可控。

（5）海量图片高效处理

基于图片处理的全流程，从图片的产生、传输、存储、应用各个环节采用针对性的处理，保障海量图片的高效传输与便捷应用；同时对海量图片提供图搜服务引擎，满足以图找图的搜索功能。

3 代表性及推广价值

随着取消省界收费站，高速公路的收费方式将发生很大的改变。由于交通运输部“撤站”方案做出较大调整，ETC高调出场，这预示着，ETC自由流收费将成为高速公路取消省界站后收费的主要趋势。自由流收费技术为取消省界站后实现全国联网收费改革提供了适合的技术解决方案。

湖南省高速公路集团通过采用拓维信息智慧高速AI稽核及计费增强解决方案首创的多流水融合路径、大数据、AI、边缘计算等智能化技术，构建高速业务稽核模型库，实现全域数据融合、车辆精细感知、车辆轨迹精准还原，提高稽核效率与准确性，多范围打击偷逃费行为，不仅每年可为运营方减少1亿元左右的通行费损失，同时协助交管、公安部门打击偷逃费违法行为，提供完整证据链、提高办案效率，具有交通行业智慧创新典型示范效应。

同时，基于拓维信息近20年的物联网技术沉淀， 基于边缘一体机物联网关构建的一体化高速机电设备联网感知系统，实现对高速机电设备的一站式监控、管理与运维，通过设备健康大数据分析，实现设备预防性维护，减少设备故障发生率，使客户设备运维效率提升20％，设备可靠性提升30％，大大降低了业主的运维成本。