2019年兩會,國務(wù)院作出了兩年內(nèi)取消省界收費(fèi)站的重大指示。取消省界收費(fèi)站對于我國高速公路收費(fèi)而言是一項(xiàng)大工程,涉及大量的系統(tǒng)改造,特別是高速公路車輛身份識別及收費(fèi)系統(tǒng)的改造。
過去我國高速公路收費(fèi)主要以省為單位,車輛的身份主要靠ETC與各種通行卡(券)物理介質(zhì)作為身份標(biāo)識的依據(jù)。高速公路上貨車主要以計重為主要收費(fèi)依據(jù),未來也將改為以車型為主要依據(jù)。
取消省界收費(fèi)站之后,將主要以ETC作為車輛身份標(biāo)識,車牌將作為輔助身份標(biāo)識。
眾所周知,過去以省為單位的收費(fèi)體系尚且存在一定的車輛逃費(fèi)作弊情況,取消省界收費(fèi)站之后,由于單程里程大大增加,單筆收費(fèi)金額也會大大增加,這會使得車輛逃費(fèi)動力也大大增強(qiáng),因此需要一種更加先進(jìn)的手段進(jìn)行車輛身份的識別,進(jìn)而有效進(jìn)行逃費(fèi)預(yù)警和稽查,規(guī)避收費(fèi)漏洞,遏制逃費(fèi)行為。
筆者認(rèn)為,單靠現(xiàn)有系統(tǒng)中ETC標(biāo)識OBU里的車輛信息,車牌等并不足以對車輛真實(shí)身份、收費(fèi)類型及位置進(jìn)行確認(rèn),需要增加車型信息、車輛特征信息及車輛圖片作為額外依據(jù),并結(jié)合時空軌跡和大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行車輛真實(shí)路徑進(jìn)行識別。
在取消省界收費(fèi)站之后的新型收費(fèi)系統(tǒng)中,需要將OBU信息,車輛車牌信息(車牌號、車牌顏色及類別)、車輛收費(fèi)類型(分客貨,一共9類收費(fèi)類型)、車輛特征信息(車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征,車臉特征)、車輛時空信息(拍攝點(diǎn)位的位置及精確時間)等作為系統(tǒng)收費(fèi)的依據(jù),進(jìn)行收費(fèi)額的計算及后續(xù)稽查應(yīng)用。
未來將取消計重收費(fèi)改為以車型作為依據(jù)進(jìn)行收費(fèi),這對車型識別的需求顯而易見。
當(dāng)OBU信息與車牌識別信息一致,且OBU信息真實(shí)無誤,這是理想情況,但實(shí)際中往往不是這樣,那些例外情況才是真正需要重點(diǎn)考慮的問題。
從規(guī)避逃費(fèi)的角度來說,車輛特征信息(車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征)的識別也非常有必要,下面從幾種常見的異常情況及逃費(fèi)類型來分析,為何需要以上那么多的數(shù)據(jù)維度以及如何應(yīng)對這些極端情況:
1) OBU失效;
具體而言,就是車載OBU失效或司機(jī)惡意屏蔽、損壞、拆卸OBU或惡意屏蔽、損壞CPC卡,導(dǎo)致車輛通過虛擬收費(fèi)站或收費(fèi)通道時,無法讀取到車輛ETC信息。
此時如果車輛號牌信息完整,可以以車牌作為依據(jù)進(jìn)行里程計費(fèi),但基于圖像進(jìn)行車牌識別并不能100%的準(zhǔn)確,實(shí)際中往往存在B識別成8、T識別成I等例外情況,可能使得收費(fèi)系統(tǒng)無法準(zhǔn)確匹配車輛完整的出入口信息。
如果由于匹配錯誤導(dǎo)致了錯誤的出入口匹配,可能使得車輛多計費(fèi)或少計費(fèi),給車主和收費(fèi)管理帶來麻煩。
此時如果有車輛特征信息(車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征),可以基于車輛特征相似度,對于匹配成功的出入口車輛特征進(jìn)行相似度校驗(yàn),如果相似度達(dá)到一定程度,就可以認(rèn)定車牌匹配準(zhǔn)確。
例如,進(jìn)出入口車輛車牌匹配成功了,如果車輛品牌及顏色也相符,那么可以認(rèn)定車牌匹配的結(jié)果非常可信;反之,如果車牌匹配,但車輛品牌或顏色不一致,那么出入口車輛可能存在差錯,甚至存在套牌的可能。
如果出入口因?yàn)檐嚺谱R別錯誤,導(dǎo)致無法精確匹配,也可以通過模糊匹配進(jìn)行出入口車輛匹配,將出入口字符相差一位(適當(dāng)也可以放寬到2位),但車輛車臉特征相似度匹配度非常高的車輛匹配成一組出入口信息,從而減少車牌識別錯誤的影響。
對于未來規(guī)劃的龍門架安裝的虛擬收費(fèi)站,由于車速往往較快,OBU的讀取成功率將大大降低,車牌識別準(zhǔn)確率也會下降,此時補(bǔ)充一種額外的校驗(yàn)?zāi)J骄惋@得尤為關(guān)鍵。
車輛車臉特征可以作為車牌之外的一個校驗(yàn)依據(jù),減少車牌識別錯誤的影響。
2) 車牌與OBU不符;
具體而言,實(shí)際中存在不少車輛OBU內(nèi)存儲的車牌信息與車輛懸掛的車牌不符的情況,這種情況有可能是因?yàn)檐囕v發(fā)生過戶,但OBU沒有過戶,或車主為逃費(fèi)故意為之。
通過圖像識別車牌并與OBU進(jìn)行比對,是一個發(fā)現(xiàn)此類異常和逃費(fèi)的有效手段,但遺憾的是,車牌識別并不能100%準(zhǔn)確,也就是當(dāng)實(shí)際發(fā)生了車牌與OBU不符的情況,并不能100%認(rèn)定就是真實(shí)不符,也有可能是車牌識別錯了。
假設(shè)一個站每天通過1萬輛車,實(shí)際車牌識別準(zhǔn)確率99%,那么可能出現(xiàn)100輛車牌與OBU不符的車輛,而且竟然都是因?yàn)樽R別錯了導(dǎo)致的,這會給計費(fèi)和逃費(fèi)稽查造成極大困擾。
此時如果有車輛特征信息,如可識別車輛品牌、子品牌、顏色等信息,則可利用這些信息進(jìn)行二次校驗(yàn),如果車牌與OBU不符但相似(如相差1-2位),而車輛特征信息與OBU存儲的信息是一致的,則可認(rèn)定車牌信息與OBU相符,這樣可以將以上因?yàn)檐嚺谱R別錯誤認(rèn)定為車牌不符的大量修正過來。
實(shí)際中,甚至可以基于一種寬松的原則,只要車牌或車輛品牌信息與OBU相符,就可認(rèn)定為與OBU相符,從而減少誤判。
3) 大車小標(biāo)或修改車型逃費(fèi);
具體而言,就是更高收費(fèi)級別的車輛,實(shí)際搭載了低收費(fèi)級別的車輛的ETC標(biāo)簽。
例如一輛大客車,理應(yīng)是客3收費(fèi)類型,但搭載了客2或客1類型的ETC標(biāo)簽,或者某貨車通過手段使得自身的OBU無效,但可能搭載了一個小客車的OBU,并另其生效。
這種情況,OBU內(nèi)的車牌信息和實(shí)際號牌信息可能是完全相符的,但車型不對,因而可能減少了收費(fèi)。
這種情況,只要基于車輛圖像對車型進(jìn)行識別,就能很方便的進(jìn)行辨識,因?yàn)榭?與客2,或貨車與客車直接有明顯的差異,基于車型進(jìn)行逃費(fèi)稽查預(yù)警和告警即可有效規(guī)避。
4) 隱身式逃費(fèi);
具體而言,司機(jī)為逃費(fèi),在途中通過手段令ETC標(biāo)簽OBU或CPC卡失效,并同時進(jìn)行車牌號遮擋,這樣無論是車道式的收費(fèi)站或龍門架式的虛擬收費(fèi)站,都無法識別到車輛的具體信息,此時唯一有可能獲取到車輛信息的只有車輛的圖片信息。
這種情況由于車輛在入口有完整的車輛信息,可以基于車輛車臉圖像特征進(jìn)行時空匹配,獲取中間無法讀取OBU和車牌的車輛的具體信息。
具體而言,當(dāng)某一標(biāo)識站或虛擬收費(fèi)站檢測到一輛無牌或無法讀取車牌和OBU的車輛,此時可以獲得車輛特征信息(車輛品牌、車輛顏色及車輛外觀特征),通過與一定時間范圍之內(nèi),近幾個收費(fèi)站進(jìn)來的車輛,進(jìn)行特征相似度一一匹配,獲取相似度高且相似度大于一定值的若干車輛,并進(jìn)行人工確認(rèn),進(jìn)而找到這輛車的真實(shí)信息,這種技術(shù)也稱之為基于車輛多維特征的以圖搜圖。
5) 跟車逃費(fèi);
具體而言,跟車逃費(fèi)指的是,司機(jī)為逃費(fèi),多輛車串通,前后有ETC標(biāo)簽信息后車無法讀取ETC標(biāo)簽信息,前后車跟的非常緊(一般小于20厘米),當(dāng)前車通過ETC入口或出口時,后車緊跟前車。由于欄桿機(jī)有一定的響應(yīng)間隔,當(dāng)兩輛車離的特別近時,欄桿機(jī)及地感線圈會認(rèn)為只有一輛車或欄桿機(jī)出于防砸目的,不會中途放下,這種情況下后車如果OBU失效或未安裝OBU,也能順利通過,通過這種方式逃費(fèi)。
如果能識別車輛特征信息(車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征),當(dāng)前車通過時,通過對車輛輪軸、車頭進(jìn)行判斷,如果判斷前車車頭經(jīng)過后,又有一輛車車頭經(jīng)過,則判斷存在跟車逃費(fèi)嫌疑,如果前車在出入口都存在這種情況,則該車存在逃費(fèi)嫌疑。
也可以在檢測到此類情況時,在收費(fèi)站級進(jìn)行聲光告警,威懾此類逃費(fèi)行為。
6) 甩掛或U型路線逃費(fèi);
具體而言,就是一些貨車在運(yùn)行過程中,通過甩掛或卸貨之后通過U型通道折返的逃費(fèi)方式。
這種方式理論上可以通過虛擬收費(fèi)站和通道收費(fèi)站進(jìn)行車輛的全路徑識別,然后基于全路徑進(jìn)行收費(fèi),這種情況并不會給高速公路造成損失。
但實(shí)際中,這些特殊的路線和運(yùn)行方式,往往也會伴隨這樣以上大車小標(biāo)、修改車型逃費(fèi)甚至隱身式逃費(fèi)、跟車逃費(fèi)的方法,因而車型識別和車輛特征依然可以發(fā)揮非常重要的作用。
還有一些其他類型的逃費(fèi)現(xiàn)象,如收費(fèi)員與司機(jī)勾結(jié)、收費(fèi)員內(nèi)部違規(guī)、偽裝成綠通或免費(fèi)車輛等收費(fèi)方式,其中與收費(fèi)員有關(guān)的一些類別隨著ETC的全面普及會有效規(guī)避,也可以通過以上車輛多維特征和大數(shù)據(jù)時空分析研判,加以鑒別,例如通過MTC車道與司機(jī)行走的關(guān)聯(lián)關(guān)系,進(jìn)行逃費(fèi)和違規(guī)研判。
通過時空大數(shù)據(jù)分析,可以對車輛軌跡、車輛旅行時間、車輛活動規(guī)律、車輛行駛規(guī)律進(jìn)行分析研判,并構(gòu)建車輛逃費(fèi)的黑名單,通過對多起疑似逃費(fèi)的車輛進(jìn)行聯(lián)合判定,通過多次疑似逃費(fèi)行為確認(rèn)車輛的逃費(fèi)行為。
除此之外,也可以通過實(shí)際運(yùn)行的車輛大數(shù)據(jù),構(gòu)建車輛車牌號與車輛車型、OBU、車輛品牌特征等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建映射中間表,并構(gòu)建車輛的信譽(yù)評定體系,為合法合規(guī)的車輛,賦予高級別的信用等級,為存在逃費(fèi)嫌疑或認(rèn)為為逃費(fèi)的車輛賦予低級別的信用等級,進(jìn)而在實(shí)際的稽查過程中,只重點(diǎn)關(guān)注那些信譽(yù)等級較低或沒有信用記錄的車輛,減少稽查研判系統(tǒng)的計算壓力。
實(shí)際應(yīng)用中,車輛多維度的特征信息的識別,可以通過升級前端設(shè)備,在前端實(shí)現(xiàn),并與OBU信息和車牌圖片信息一同傳到后端;也可以通過在后端架設(shè)配備GPU的服務(wù)器集群,在后端(私有云)對上傳過來的車輛進(jìn)行二次識別,補(bǔ)齊車輛多維度的特征信息來實(shí)現(xiàn)。
相比而言,更推薦通過后端識別的方法,這樣更容易升級和維護(hù),也便于進(jìn)行基于深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)的迭代提升。
總而言之,通過構(gòu)建車輛多維度的身份特征體系,識別除了OBU信息和車輛車牌信息(車牌號、車牌顏色及類別)之外的車輛收費(fèi)類型(分客貨,一共9類收費(fèi)類型)、車輛特征信息(車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征,車臉特征)、車輛時空信息(拍攝點(diǎn)位的位置及精確時間)等,可以實(shí)現(xiàn)各種維度數(shù)據(jù)之間的相互校驗(yàn),增強(qiáng)系統(tǒng)的容錯能力,減少計費(fèi)誤差,有效打擊逃費(fèi),堵住因?yàn)槿∠〗缡召M(fèi)站帶來的新的逃費(fèi)漏洞,減少經(jīng)濟(jì)損失。
通過取消省界收費(fèi)站,為未來逐步過渡到全自由流收費(fèi)奠定了基礎(chǔ),此舉無疑能夠減少交通擁堵,提高通行效率,減少物流費(fèi)用,帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展,是一件利國利民的重要舉措。
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