朱彥蓉

摘要：文章針對取消省界收費(fèi)站后，高速公路收費(fèi)管理工作面臨的單車逃費(fèi)金額增加、跨省逃費(fèi)稽查難度加大、偷逃通行費(fèi)行為加劇等一系列問題，提出一種集稽查、追繳、征信為一體的收費(fèi)稽查平臺功能設(shè)計(jì)，為運(yùn)營管理提供智能化的輔助手段，便于新型收費(fèi)模式下收費(fèi)管理工作的進(jìn)一步實(shí)施和改善，促進(jìn)高速公路運(yùn)營有序健康的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：取消省界收費(fèi)站;高速公路;收費(fèi)稽查;通行費(fèi)

0 引言

2019年，全國取消高速公路省界收費(fèi)站（以下簡稱“撤站”）工作如火如荼進(jìn)行，從工程建設(shè)攻堅(jiān)戰(zhàn)，到全國ETC推廣熱潮，再到部省兩級系統(tǒng)的聯(lián)調(diào)聯(lián)試，全國各地都在全力保障撤站工作順利完成。撤站后，全國高速公路將真正成為“一張網(wǎng)”，省與省之間的“屏障”消失，車輛在行駛過程中可完成計(jì)費(fèi)、扣費(fèi)動(dòng)作，給廣大司乘人員的出行帶來便利。但與此同時(shí)，在復(fù)雜的路網(wǎng)環(huán)境下，由于ETC車輛比例的大幅提高，逃費(fèi)行為將更加高科技化、多樣化、隱蔽化，給收費(fèi)稽查工作帶來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

因此，建立完整的稽查、追繳、征信體系，構(gòu)建完善的高速公路收費(fèi)稽查平臺成為必然，同時(shí)也為開放式無站自由流收費(fèi)奠定基礎(chǔ)。

1 背景分析

根據(jù)《國務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)深化收費(fèi)公路制度改革取消高速公路省界收費(fèi)站實(shí)施方案的通知》（國辦發(fā)〔2019〕23號）的要求，對現(xiàn)有高速公路收費(fèi)模式作出重大調(diào)整：由“封閉式收費(fèi)制式”調(diào)整為“開放式收費(fèi)制式（保留入/出口收費(fèi)站）”，由統(tǒng)一收費(fèi)改為分段計(jì)費(fèi)，同時(shí)貨車調(diào)整為按車型收費(fèi)，收費(fèi)采用的是電子不停車快捷收費(fèi)（ETC），輔以車牌圖像識別、多種支付手段融合的技術(shù)路線。通俗地說，高速公路從實(shí)體收費(fèi)站“移交”給虛擬收費(fèi)站（ETC門架），并依托ETC門架系統(tǒng)對經(jīng)過的車輛實(shí)現(xiàn)不停車計(jì)費(fèi)和扣費(fèi)。這一調(diào)整將極大地提升高速路網(wǎng)通行效率，促進(jìn)物流降本增效，為人民群眾提供更便捷的出行服務(wù)，助力我國交通強(qiáng)國建設(shè)。但同時(shí)，在開放式收費(fèi)制式下，分段計(jì)費(fèi)的方式會使高速公路交易場景更為碎片化、高頻化，不僅會誘發(fā)各種偷逃通行費(fèi)的行為，漏收、錯(cuò)收等異常情況可能也會隨之增多。

2 設(shè)計(jì)原則

取消省界收費(fèi)站后，門架系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性、準(zhǔn)確性是虛擬收費(fèi)站的關(guān)鍵，而道路情況復(fù)雜多變，錯(cuò)漏風(fēng)險(xiǎn)變得難以把控，因此在技術(shù)保障方面會面臨著重大挑戰(zhàn)。我們應(yīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)，為收費(fèi)稽查管理提供多重保障。

2.1 高可用性

圖像數(shù)據(jù)的高可用性?；閿?shù)據(jù)主要來源于高速公路門架、服務(wù)區(qū)、收費(fèi)站出入口安裝的攝像機(jī)所采集到的抓拍圖片數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、車牌識別數(shù)據(jù)等，其中包含了人員、車輛、路網(wǎng)、環(huán)境等多種信息。圖像數(shù)據(jù)的可用性將直接影響后續(xù)的稽查分析及追逃。因此，需結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)，利用智能算法提升圖像質(zhì)量，充分保障數(shù)據(jù)的可用性。

2.2 高準(zhǔn)確性

數(shù)據(jù)分析的高準(zhǔn)確性?；楣ぷ髦饕劳袛?shù)據(jù)進(jìn)行對比、分析、處理所產(chǎn)生的結(jié)果，結(jié)果的準(zhǔn)確性將直接影響決策和效益。因此，要基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種分析方式，注重模型訓(xùn)練及核心算法研究，強(qiáng)化數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性校驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)減少人工校核成本、提高效益的目的。

2.3 高時(shí)效性

稽查工作的高時(shí)效性。稽查的過程需要掌握車輛實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，對其進(jìn)行布控追蹤，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)回傳和高效分析處理是關(guān)鍵，要避免出現(xiàn)“前腳剛走，后腳攔截”的問題，從而錯(cuò)過最佳稽查時(shí)間，增加后期追逃難度。

3 平臺功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1 業(yè)務(wù)流程

收費(fèi)稽查平臺的整體流程為全體系閉環(huán)管理，通過發(fā)現(xiàn)差異、開展分析、判斷類型、追逃跟蹤、全程記錄、有效上報(bào)這六個(gè)環(huán)節(jié)完成稽查過程。首先通過采集獲取收費(fèi)站出入口、門架、服務(wù)區(qū)等地方的通行數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等記錄后，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，完成對數(shù)據(jù)的初步審查和校驗(yàn)。再通過建立的稽查模型開展數(shù)據(jù)分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)車輛有逃費(fèi)嫌疑時(shí)即開展自動(dòng)跟蹤，保存初期證據(jù)鏈。并通過人工數(shù)據(jù)校核確定車輛的逃費(fèi)性質(zhì)，同時(shí)計(jì)算出車輛的實(shí)際逃費(fèi)次數(shù)和逃費(fèi)金額，對其納入征信管理。其中，對錯(cuò)收漏收等異常情況納入征信灰名單，通過發(fā)送短信等形式通知提醒追繳補(bǔ)漏等，對惡意逃費(fèi)的情況則納入黑名單并上報(bào)至上級稽查平臺，實(shí)現(xiàn)全國高速公路車輛征信庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，然后對黑名單車輛開展車道攔截，追繳逃費(fèi)。整個(gè)過程中相關(guān)數(shù)據(jù)獨(dú)立保存，最終形成逃費(fèi)證據(jù)鏈，歸檔處理。具體業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)如圖1所示。

3.2 平臺結(jié)構(gòu)

收費(fèi)稽查平臺的設(shè)計(jì)思路是融合大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等多種信息技術(shù)，形成集車輛逃費(fèi)行為分析、車輛監(jiān)控預(yù)警、征信管理、案宗管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等多種功能于一體的服務(wù)平臺，為高速公路管理部門的收費(fèi)業(yè)務(wù)提供技術(shù)支撐。平臺總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)分為數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)管理平臺、人工智能引擎庫、展示層等，如圖2所示。

（1）數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)是收費(fèi)稽查平臺的基礎(chǔ)和支撐。數(shù)據(jù)層匯集了平臺所用到的數(shù)據(jù)資源，包括收費(fèi)流水、門架數(shù)據(jù)、多義性路徑識別系統(tǒng)（卡口）、站點(diǎn)信息、車輛車型庫、灰黑名單系統(tǒng)數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)管理平臺：對數(shù)據(jù)層中來自不同智能感知設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的多源、多維、異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、變換、歸約等數(shù)據(jù)融合預(yù)處理操作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從非結(jié)構(gòu)化到結(jié)構(gòu)化的轉(zhuǎn)換，形成高質(zhì)量的可用數(shù)據(jù)集，并實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)、高效率的存儲、提取和計(jì)算，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源管理平臺，構(gòu)建高速公路基礎(chǔ)信息、車輛信息、收費(fèi)數(shù)據(jù)、主線/服務(wù)區(qū)數(shù)據(jù)、道路監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等智能收費(fèi)稽查的基礎(chǔ)和分析數(shù)據(jù)庫。

（3）人工智能引擎庫：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和多維度、深層次、多方位分析，發(fā)掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)律、知識及價(jià)值信息。通過時(shí)空分割、特征提取、目標(biāo)識別等手段，實(shí)現(xiàn)對視頻圖像內(nèi)容的文本化解析，準(zhǔn)確地對場景中的“人、車、道路”進(jìn)行檢出識別和提取可用信息，建立大車小標(biāo)（偽報(bào)車型＼＼軸數(shù)）、一車多卡、只入不出等多類模型，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不斷代入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練和完善模型，建立分析數(shù)據(jù)集，為收費(fèi)稽查提供高質(zhì)量、可用的基礎(chǔ)和分析數(shù)據(jù)。

（4）展示層：代表了平臺與用戶之間的交互，為用戶提供統(tǒng)一的訪問入口和智能化應(yīng)用。

3.3 主要功能

（1）稽查分析：對疑似逃費(fèi)的車輛開展分析預(yù)判[1]。通過建立的模型匹配車輛的逃費(fèi)行為，記錄逃費(fèi)節(jié)點(diǎn)并推送給路段稽查人員，在稽查人員進(jìn)行灰黑名單處理之后，便可自動(dòng)進(jìn)行稽查跟蹤，同時(shí)自動(dòng)輸出車輛相片、車輛信息、逃費(fèi)數(shù)據(jù)、車輛軌跡、逃費(fèi)金額等證據(jù)鏈。此外，稽查人員還可以進(jìn)行基礎(chǔ)業(yè)務(wù)處理，包括數(shù)據(jù)查詢（MTC/ETC出入口通行記錄查詢）、過往車輛監(jiān)控等。

（2）征信管理：包含灰名單管理及黑名單管理功能，稽查人員可在該模塊中對車輛的征信進(jìn)行管理，包括下發(fā)追繳短信、形成追繳通知單、完結(jié)追繳逃費(fèi)、解除灰黑名單、批處理等業(yè)務(wù)。

（3）布控車輛監(jiān)控預(yù)警：通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)判逃費(fèi)車輛的行車軌跡，以達(dá)到對布控車輛進(jìn)行高效攔截追繳等。當(dāng)列入灰黑名單的車輛（或手動(dòng)添加的車輛）進(jìn)入高速公路路段時(shí)，平臺自動(dòng)添加其為布控車輛進(jìn)行跟蹤。當(dāng)車輛有新的通行數(shù)據(jù)進(jìn)入平臺時(shí)，即可在平臺上提醒和進(jìn)行GIS軌跡的繪制，并對逃費(fèi)車輛接下來的預(yù)計(jì)通行路線進(jìn)行高效的預(yù)判。

（4）案宗管理：實(shí)現(xiàn)對車輛逃費(fèi)過程的全記錄，生成完整證據(jù)鏈。證據(jù)包括通行明細(xì)、照片、追繳通知單、證件、收據(jù)、處理單等，支持稽查人員通過App或系統(tǒng)進(jìn)行其他證據(jù)鏈的補(bǔ)充上傳等操作。

（5）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：形成月度、季度、年度的稽查工作報(bào)表、可視化圖表。數(shù)據(jù)包括逃費(fèi)數(shù)量、車輛類型、逃費(fèi)金額、完成追繳情況等，從而提高稽查統(tǒng)計(jì)工作效率。

4 結(jié)語

本文通過對取消省界收費(fèi)站政策的研究，結(jié)合高速公路管理單位的收費(fèi)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀和需求，深入分析收費(fèi)稽查業(yè)務(wù)管理全流程，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)手段構(gòu)建收費(fèi)稽查平臺，幫助高速公路管理單位科學(xué)、智能、有效地打擊偷逃通行費(fèi)行為，堵漏增收。同時(shí)，平臺的建設(shè)還涉及跨省收費(fèi)清分結(jié)算的問題，除了選擇合適的技術(shù)路線以外，還需要相鄰兩省在政策統(tǒng)一、聯(lián)合稽查、信息共享、跨省合作等方面建立條件，真正形成全網(wǎng)一體的收費(fèi)稽查體系，為跨省稽查打好基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1]羅志偉.淺談收費(fèi)稽查輔助智能分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用[J].西部交通科技，2017（10）：97-99.