上海闪马智能科技有限公司
一、智慧高速管理系统概述
截止2020年末，全国高速公路总里程已达16.1万公里，2019年全国收费公路通行费收入已达5937.9亿元。伴随着高速公路规模的不断扩张和ETC设备的应用推广，高速公路交通事故、逃漏费现象也与日俱增。
近年来，全国高速公路事故年死亡人数已逾4万人，其中，二次事故具有高概率和高危害的特性，据部分高速公路交通事故统计数据显示，每年二次事故数量占交通事故总量的40%-70%，导致的较大事故起数占比高达60%-80%，伤亡人数占比高达30%-60%；多省份高速公路年偷逃通行费已逾数亿元，个别恶劣偷逃费事件涉案金额高达数百万元；现有ETC设备质量良莠不齐，设备故障、漏检等事件会导致漏费现象，省高速公路拆账中心较难准确、实时地拆分账单，不利于各运营公司及时掌握业务情况，高效运营。
《交通强国建设纲要》与《国家综合立体交通网规划纲要》相继提出应大力发展智慧交通，推动人工智能、大数据、互联网等新技术与交通行业深度融合，2035年基本建成便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠的现代化高质量国家综合立体交通网。
现阶段高速公路的信息化建设水平及管理手段已无法满足安全、高效、经济等方面的新要求，高速公路运管单位亟需智能化的管控手段，优化服务运营，提升通行安全性、高效性与经济性。
针对以上行业痛点与管控需求，闪马智能紧密围绕“提升管理，主动服务”两条主线，在现有信息化建设的基础上，通过“VisionMind智慧高速管理系统”为管理部门提供辅助管理手段。系统分为智慧运营、收费稽核和仿真预测三个模块。
智慧运营方面，针对用户在异常交通事件预警和交通参数实时采集方面的需求，我们给出了高速交通事件检测与信息采集系统解决方案，通过AI赋能多场景，将感知对象归类为三“异”，异常事、异常车和异常环境。针对用户在路网运行监测、突发事件预警和应急指挥等方面的需求，给出了高速运营管理系统解决方案。
收费稽核方面，针对高速公路偷逃费问题严重、人工核查效率低下等现状，闪马智能给出了高速公路收费稽查系统解决方案，在对高速偷逃通行费行为分析的基础上，利用大数据对账、视频溯源究因等方式，确保通行费应收尽收。
预测仿真方面，一方面是针对路况和交通流，结合历史同期时空数据、节假日、天气数据等进行综合判断，进行短时判断与长期预测，从而为管理者提供预案；另一方面，对道路事件进行仿真，如占道施工，通过建立事件仿真平台，使监控中心人员能够对施工计划进行仿真验证，通过事件敏感性分析来对施工影响进行评估，合理安排施工计划。
二、智慧高速管理系统详细设计
从数据接入平台、AI算法中台、业务应用3个层面说明VisionMind智慧高速管理系统架构，如图1所示。
图1VisionMind智慧高速管理系统架构图
（一）数据接入平台
数据接入层根据高速公路断面、桥梁、隧道、立交/匝道等物理场景，对接各类监控IPC、卡口相机、高清球机、全景相机、枪球一体机、网络硬盘录像机NVR等，平台支持包括GB/T 28181、Onvif、PSIA、RTSP等国家标准和行业标准视频传输协议。
（二）AI算法中台
算法中心集成了目标检测、目标识别、目标分类、目标跟踪等算法模型，实现视频数据结构化，交通参数采集，支持以图搜图，事件感知、车牌识别等智能分析。公路视频大数据构建了交通业务的底层能力支撑模型，提供各类应用接口，方便应用层调用。应用组件为客户端的用户界面展现提供各类应用组件模块。数据汇聚层包括数据的存储、数据的统计与分析，以及数据的挖掘，底层精准的数据服务可以保障上层业务应用的准确性与可用性。
（三）业务应用
业务应用层，是面向于用户实际业务需要。依托视频异常行为分析与视频大数据分析的能力，为用户提供丰富的运营业务应用。实现了智慧运营、收费稽核、预测仿真3大业务应用。
三、智慧高速管理系统应用
在分析调研某市监控设施建设的基础上，通过建设智慧高速管理系统，在智慧运营、收费稽核、预测仿真三方面，实现以下5大核心功能。
（一）异常事件检测
基于AI视频分析技术，系统可以全天候地对异常停车、道路拥堵、逆行、倒车、实线变道、行人闯入、抛洒物、交通事故等25种交通异常事件进行检测，并实时报警，通知中心管理人员及时确认。运营中心通过施救小程序直接派单发送给相关的施救车辆、巡逻车辆赶赴现场救援，并完整记录派单、接单、出车、到达、撤离、完成等全过程，并上传处置过程照片、产生费用情况，完成线上智能发现到线下处置一整套闭环流程，有效地缩短反应时间，降低后续拥堵、二次事故概率。
（二）交通参数采集
基于AI视频分析技术，进行车流量（按车道、按车型）、车道平均车速、车头时距、车道空间占有率、车道时间占有率、排队长度等9种交通数据的检测采集，直观展现交通态势，为交通规划和指挥调度提供数据支持。此外，系统将路网历史数据采集后进行再分析，在数据决策辅助下从历史趋势中发现事件规律，提供实时拥堵预测，对应决策预案，可在进行施工、管制之前进行计划仿真和后续影响评估。
（三）偷逃费分析
基于视频大数据技术，系统支持对收费通行数据以及路网卡口车辆信息进行分析，发现ETC及非ETC车辆中存在偷逃通行费行为的车辆。针对偷逃事件，比如套牌、假报车型、一车多卡、跑长买短等等，闪马将取证偷逃费行为，生成车辆路径，为下一步追缴费用快速提供证据，控制并减少偷逃费损失。
（四）账目拆分
通过门架数据采集实现每日收费、流量、流向的综合统计以及省拆分QRP数据的自动识别与汇总对比，并实现月度关账结算功能，减少了大量的人工统计工作；同时利用门架与牌识数据实现对门架卡口状态的完整性检测，及时发现门架采集设备的异常情况。
（五）数据辅助决策
数据辅助决策汇聚高速公路路网管理信息进行全路网综合宏观分析进行路网运行及服务指标分析，包括道路况智能预测、拥堵成因分析、占道施工影响分析。
路况预测模块基于历史同期交通运行数据（车道级数据采集），实现对高速公路匝道口、路段、道路的标准路况预测和拓展路况预测。运营部门可根据预测结果提前采取治堵措施，预防拥堵产生，而出行者可预先规划行车路径，节省出行时间。基于多维交通指标的报警，能够辅助管理者及时识别各类交通异常事件，并主动推送一线人员快速响应，提升安排效能。
拥堵成因分析模块以路段或路网为整体分析对象，利用折线图对平均拥堵持续时长进行量化评估，辅助交通管理部门掌握全城路段处于拥堵状态的平均持续时长。通过搜索历史某一天的路段交通运行状况量化评价，根据不同交通运行状况等级（畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵），分别量化分析每类交通运行状况的路段数量情况、每个路段在对应状态的持续时长以及环比上月同期该级交通运行状况下路段数量变化率，并给出相应的分析结果。
占道施工影响分析则包括施工计划录入、当日施工计划方针、施工影响评估、执行施工计划等功能。施工影响评估部分能够输出施工和不施工情况下的拥堵里程，比较影响效果。输出仿真情况，查看具体拥堵范围和时段。
四、方案优势
（一）AI赋能，主动感知。
基于AI视频分析技术，实现道路常见高发交通事件的自动检测、主动发现，提高事件发现能力，为监控中心人员提供精准定位，从海量的视频数据中挖掘异常事件，根据影响程度与用户需求分级上报，实现早发现、早处理，避免次生灾害的发生。通过对路况数据采集，及时、准确、有针对性地反馈路段信息，改变依赖人工进行的数据挖掘和日常管理的被动局面。
（二）利旧降本，资源整合。
针对客户现有设施建设现状与运营管理需求，普适主线、隧道、桥梁、枢纽、互通等各类高速场景及行业主流品牌，提升现有设施的应用价值，保障前期投资效用最大化；不仅可实现本产品内数据的高效流转和深度应用，同时可共享接入第三方系统进行数据资源整合，实现数据资源的最大化利用。
（三）数据驱动，业务协同。
提供路网运行态势监测的预警分析与审核、应急处置调度、预测仿真辅助决策、查询统计分析回溯等全流程的业务应用，构建多系统、多部门的一体化安全管控体系，在应急处置环节形成跨系统、跨部门的协同指挥机制，实现事件主动预警、事中持续跟踪、事后回溯评价的事件全过程管控。
（四）运营提效，服务提质。
系统服务于高速运营管理方，通过路况监测分析、智能控流等能力有效提升路网管控水平；通过智能诱导算法及施工决策分析，有效提升通行效率和运营效益；通过与出行公众服务设施及系统的实时联动，提升公众感知覆盖度，提升出行服务质量。
（五）AI护航，颗粒归仓。
通过“AI+大数据”方式解决逃漏费。调研归纳出数十种偷逃费行为，通过视觉感知判断车型，利用大数据技战法判断路径是否正常，智能发现异常车辆并通过抓拍照片、路径还原等手段形成追缴证据，通过推送运营公司稽核组复核，极大程度提升稽核效率；此外，利用大数据结合视觉算法，检测车型并搭配数据分析生成日流水报表，建立视图账本，便于运营公司及时掌握收益状况，有利于更好运营。
五、结语
通过“VisionMind智慧高速管理系统”的路网监测、收费稽核和仿真预测三个模块，可以实现事故早发现，二次事故可防范；视频监管有目标，高速施救效率高；AI稽核可视对账，逃费漏费一览无余；时空数据库的建立与仿真评估等多项功能，为高速公路的运营管理提供有效的辅助决策支持。
