还在为高速偷逃费烦恼？华为云帮你一招制胜！

“朝辞白帝彩云间，千里江陵一日还”，古诗中快捷的长江水运，在现代社会则被更加便捷的高速公路所超越。最近跑过跨省高速的朋友们可能会细心地发现，部分省界收费站变少而 ETC 通道增加，让高速公路的出行体验更加顺畅。

这一系列的便民举措要从 2018 年 5 月的国务院常务会议说起。会议上宣布取消高速公路省界收费站。一年后的 5 月，国务院印发《深化收费公路制度改革取消高速公路省界收费站实施方案》，正式将收费公路制度改革推向快车道。《方案》要求 2019 年底 ETC 普及率将达到 90%以上，同时实现手机移动支付在人工收费车道全覆盖。高速公路数字化转型的大幕已经开启。

公众在体验到节省费用、便捷通行的同时，高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。部分车主利用系统的一些“漏洞”偷逃费，且方式呈现多样化，包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC 车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变，给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。

目前收费卡口仍主要使用传统稽核方法。传统方式通常基于初步的车辆行驶异常信息作筛查依据，如频繁进出站等，却难以发现大量逃费，存在的主要问题是：

• 大数据分析应用较少，缺乏数据深度分析

• 基本以收费数据为主，视频/图片等辅助证据不足

• 依赖大量人工进行稽核，效率低下

针对传统稽核方法的多重痛点，华为云正式推出高速公路大数据稽核解决方案。该方案基于华为云业界领先的云数字平台，结合华为在高速公路行业的深厚积淀，利用大数据、人工智能、云边协同等先进技术，实现了海量通行记录数据的偷逃费自动分析，并结合门架摄像头抓拍的图像记录实现偷逃费车辆的精准识别，保障高速业主收益。

华为云大数据稽核解决方案包括三大平台：

AI 边缘稽核平台，基于华为自研鲲鹏 920 和昇腾 310 芯片+智能边缘平台 IEF Edge 架构，实现 30+车辆特征和上万种车型的识别、稽核场景的实时处理，车辆通行照片的存储；

大数据稽核平台，主要包括基础设施层、平台层、使能层、应用层：

• 基础设施层：提供计算、存储、网络等基础资源；

• 平台层：提供智能数据湖平台DAYU、AI开发平台ModelArts、边缘管理平台IEF、数据库及中间件等通用平台及组件；

• 使能层：提供车辆识别算法、以图搜图、路径还原等基础能力；

• 应用层：包括稽核系统、客服系统等其他公共服务类系统，其中稽核系统主要实现偷逃费模型、通行记录分析、证据链管理、信用管理、黑白名单管理等稽核相关功能；

车辆特征训练开发平台，实现新的车型识别和车辆特征识别能力的持续提升，车辆异常通行照片的持久存储；其中 ModelArts 是一站式 AI 训练开发平台，提供车型和车辆特征的海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、车辆识别模型自动化生成、云边按需部署模型等能力。

方案主要的优势有：

• 快速上线：18大类160+资源及服务即买即用，降低初始投资的同时，大数据稽核等高速公路应用系统可在一周内完成上线；

• 降低成本：通过华为云云边协同架构，车辆特征在边缘就进行结构化处理，500KB的图片结构化后只有2.5KB~5KB，门架到路段或省中心的带宽成本降低100~200倍；

• 性能提升：采用华为自研业界领先的芯片级加速、多维建模、联合检索等技术，大数据处理性能提升30%，车辆特征向量搜索性能提升20+倍，千亿条记录秒级返回，极大提升海量通行记录的稽核处理效率，让偷逃费无所遁形。

• 开放兼容：开放架构，支持第三方厂家算法的导入和管理，让高速业主能引入业界最优的人工智能技术；

• 持续演进：基于车辆特征训练开发平台，车辆特征识别模型训练由数周降低到数小时，对于新的车型及特征能快速构建起相关识别能力；

• 简化运维：边缘设备及业务统一管理，算法模型统一批量下发，极大简化系统运维。

在取消省界收费站的工作部署中，国家有关部门对网络安全提出明确要求：全面落实等级保护第三级要求。华为云致力于为客户提供高度可信的业务运行环境，易获取、按需使用、弹性扩展的云安全服务，帮助客户保护云上的应用系统和重要数据，华为云已获得了 CSA STAR、ISO 安全体系等 20 多个安全合规认证，并在 2018 年就高分通过了等保四级测评。华为云既要让客户用得好，更要用得放心。

一条条高速公路连接天南海北与五湖四海，像强劲的动脉横亘在中华大地的肌肤上，为社会运转提供源源不绝的动力。省界收费站的取消与 ETC 的普及标志着交通智慧化改革的深化，让连接更加紧密与顺畅。华为云大数据稽核方案希望助客户一臂之力，推动高速公路管理精细化发展，为公众出行提供更多便利。

本文转载自 华为云产品与解决方案 公众号。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Fqs2lqeqaJ5zh2ErzjK35w