广东联合电服自由流收费稽核方案案例-阿里云开发者社区

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广东联合电服自由流收费稽核方案案例

简介: 基于阿里云强大的云计算底座和业界领先的大数据及人工智能的能力,助力高速公路由传统模式向云端一体化模式转型,实现不停车自由通行、业务管理的实时审计、对大量车辆交通记录和应收费率的实时准确核算,让每辆车的每个行程每笔费用都不遗漏。

2019年12月3日,在广东省大数据开发者大会暨2019阿里云峰会·广东活动上,全国首个高速不停车收费AI稽核项目正式落地广东。

广东联合电子服务股份有限公司(以下简称联合电服)于2002年7月成立,负责广东省公路联网收费和电子不停车收费的实施工作。联合电服是省内唯一发行运营粤通卡(ETC)的企业,通过发行粤通卡,使用户通行ETC车道更加便捷,为全省高速公路联网收费服务以及经济发展做出了重要贡献。同时,公司在做优做强公路联网收费主业的基础上,充分利用成熟的粤通卡车辆身份识别功能和支付功能,不断拓展粤通卡的服务功能和应用范围,实现了粤通卡在高等院校、商业场所、住宅小区停车场的出入控制,在加油站消费、路边停车、旅游休闲消费等智能交通领域的应用,初步建立起粤通卡增值业务体系。

当国务院明确了“深化收费公路制度改革,两年内基本取消全国高速公路省界收费站,实现不停车快捷收费,减少拥堵,便利群众”的重大决策部署之后,全国高速公路取消省界收费站的工作快速推进。在撤站实现开放式的收费模式后,一些深层次的挑战也随之而来。其中最为突出的是,高速公路的路网服务从省域路网扩大到全国一张网,收费稽查和追缴难度变大。收费的准确性依赖于路侧的收费设施设备,对车辆识别要求更高,单纯依赖于仅识别车牌已不满足新场景下的稽核要求。

此外,按照新的收费技术要求,车辆图片、视频带来以往数十倍的存储和计算压力,稽核的效率急需提升。

2019年3月,从全国取消省界收费站开始,联合电服作为广东撤站工作组的核心落地团队,承担了很大的挑战与机遇。
ETC用户倍增。过去15年,联合电服发行ETC用户不到900万,2019年要求ETC用户最终目标达到1900万,即1年内要实现增长1倍以上。更大的用户量也引发了相应的IT资源挑战:

  • 一是发卡、收费系统压力倍增。广东每天600多万交易流水,翻倍到过亿,15倍以上的增长,收费系统如何支撑?半年新增1000万用户,IT资源如何快速支持发卡业务?
  • 二是收费稽核业务需求倍增。逃费更容易了?如何保护业主利益?公路院报告显示, 目前逃费约为3万/km/年,广东省每年逃费2.5亿,占收入总比的 0.5%,行业协会打逃,目前实现追缴不到1亿,每年损失超过5个亿。
    另一个方面,用户的背后是数据,是商业机会。如何管理并运营好近2000万ETC用户,成了联合电服除了之前固有的收费提成模式之后的创新增长点,使公司业务有了更多的发展空间。

为了解决项目的痛点,广东联合电服通过与阿里云合作,借助阿里云全球领先的视频识别技术,精确感知车辆特征,建设智能化稽核分析系统,发现车辆以套牌、遮牌等形式偷逃费的行为。同时结合数据技术,在图片、视频全部上云的基础上,还原车辆在全路网的行驶轨迹,突破以往单个设备只能提供有限依据的限制。此外,在边缘节点上提供稳定的计算能力,通过实时数据处理,缓解图片、视频传输上云的流量压力。 具体到应用上,有如下6大创新:

  • 国内首家在省域范围内落地,利用人工智能和大数据技术对高速公路偷漏逃费行为进行稽核分析,并投入实际运行的AI大稽查系统。
  • 云边一体、全局协同。全广东省的100多个路段布设了边缘计算能力,同时在省联网中心布设了中心技术节点,实时获取信息,进行相应的处理。
  • 多源推理,轨迹还原。融合路段RSU数据、视频图像数据、互联网地图数据,还原车辆行驶轨迹。
  • 以图搜图。融合车辆特征识别、车辆通行行为识别等多种技术,实现车辆身份的准确推理。
  • 特征档案。建立基于路网车辆特征的档案库,一车一档案,一行一轨迹,自动、准确识别各类通行异常行为。
  • 一键稽查,准确高效。通过多源推理还原车辆行驶,形成证据链,高效协助通行费稽查补缴。
    同时,云计算、人工智能等新技术为高速公路收费稽核业务智能化升级、高速智慧运营带来了新的可能。

通过这次项目的合作,阿里云高速自由流收费稽核方案的价值得到了充分的体现:
一是利用新技术,实现稽查业务智能化升级。

  • 视频智能:充分利用高速公路各类交通相关的视频资源和新建的视频监控、交通卡口等前端设备,在机器学习、人工智能技术的驱动下,即时全量地从海量视频数据中获取交通精细化运行参数,以支持交通通行数据的结构化,最终形成对车的全面立体化的感知能力。
  • 大数据融合稽查:高速公路传统基于摄像头检测与单个高速事件检测设备的方式不能为打击偷逃费提供相应依据,而全路网覆盖的摄像头轨迹还原与分析可解决收费系统通讯卡轨迹缺失的问题,提供实时与离线的轨迹还原、重点货车的偷逃费行为研判,为打击偷逃费提供关键路径、点位图像、异常通知等重要线索,为稽核中心提供科技手段提高打击成效并减少工作压力。

二是采用“云边一体”部署模式,得到最佳资源性价比。

  • 分布式和低延时计算:边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析,能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。
  • 效率更高;由于边缘计算距离龙门架、路段业主分析系统更近,在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析,因此效率更高。
  • 缓解流量压力:在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,进而缩短设备响应时间,减少从设备到云端的数据流量。
    三是符合企业战略,以数据资源为核心推动联合电服融合创新发展。
  • 企业的数据中台战略中数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在把数据找到,把数据清洗,把数据算出来。
  • 项目总体将在数据融合和资源整合的基础上,推动数据开放共享,提升联合电子公司的数据分析能力,为将来数据中台的建设奠定最为坚实的数据能力,并为有效处理复杂的业务问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制。

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