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                                                                  华为云推出大数据稽核方案,专注解决高速偷逃
                                                                  发表时间:2019-07-19 20:38
                                                                  <

                                                                    很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。实际上,这一系列的便民举措策划已久。2018年5月国务院常务会议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。

                                                                    然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,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。

                                                                    调查发现,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。

                                                                  image.png

                                                                    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。

                                                                  
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