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華為雲推出大數據稽核方案,專注解決高速偷逃費

2019-07-19 22:14之家網站 / -

很多朋友可能發現,部分省界收費站變少而ETC通道在增加,高速公路的出行體驗比以前更加順暢。實際上,這一系列的便民舉措策劃已久。2018年5月國務院常務會議宣布取消高速公路省界收費站,一年後的5月,國務院印發《深化收費公路制度改革取消高速公路省界收費站實施方案》,正式将收費公路制度改革推向快車道。《方案》要求2019年底ETC普及率将達到90%以上,同時實現手機移動支付在人工收費車道全覆蓋。高速公路數字化轉型的大幕已經開啟。

然而,在公衆體驗節省費用、便捷通行等利好的同時,高速公路的管理運營單位卻飽受新情況的困擾。部分車主利用系統的一些“漏洞”偷逃費,且方式呈現多樣化,包括換卡逃費、車頭挂車分離逃費、倒換電子标簽、ETC車道跟車逃費等。同時偷逃費行為向專業化、團夥化演變,給高速運營單位帶來大量經濟損失和嚴峻挑戰。

調查發現,目前收費卡口仍主要使用傳統稽核方法。傳統方式通常基于初步的車輛行駛異常信息作篩查依據,如頻繁進出站等,卻難以發現大量逃費,存在的主要問題是:

· 大數據分析應用較少,缺乏數據深度分析

· 基本以收費數據為主,視頻/圖片等輔助證據不足

· 依賴大量人工進行稽核,效率低下

針對傳統稽核方法的多重痛點,華為雲正式推出高速公路大數據稽核解決方案。該方案基于華為雲業界領先的雲數字平台,結合華為在高速公路行業的深厚積澱,利用大數據、人工智能、雲邊協同等先進技術,實現了海量通行記錄數據的偷逃費自動分析,并結合門架攝像頭抓拍的圖像記錄實現偷逃費車輛的精準識别,保障高速業主收益。

華為雲大數據稽核解決方案包括三大平台:

AI邊緣稽核平台,基于華為自研鲲鵬920和昇騰310芯片+智能邊緣平台IEF Edge架構,實現30+車輛特征和上萬種車型的識别、稽核場景的實時處理,車輛通行照片的存儲;

大數據稽核平台,主要包括基礎設施層、平台層、使能層、應用層:

·基礎設施層:提供計算、存儲、網絡等基礎資源

·平台層:提供智能數據湖平台DAYU、AI開發平台ModelArts、邊緣管理平台IEF、數據庫及中間件等通用平台及組件

·使能層:提供車輛識别算法、以圖搜圖、路徑還原等基礎能力

·應用層:包括稽核系統、客服系統等其他公共服務類系統,其中稽核系統主要實現偷逃費模型、通行記錄分析、證據鍊管理、信用管理、黑白名單管理等稽核相關功能

車輛特征訓練開發平台,實現新的車型識别和車輛特征識别能力的持續提升,車輛異常通行照片的持久存儲;其中ModelArts是一站式AI訓練開發平台,提供車型和車輛特征的海量數據預處理及半自動化标注、大規模分布式訓練、車輛識别模型自動化生成、雲邊按需部署模型等能力。

編輯:樂樂

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