数字化转型 | 撤站的这些年，ETC门架的车型数据采集进展一直不快？

全国“一张网”背景下，面临一系列的问题与挑战：

在管理方面，逃费车辆稽核难，ETC车辆监管难，通行费收费校核难；

在技术方面，海量数据与现有系统承载能力存在矛盾，逃费行为缺乏先进的分析手段，车辆图片和特情等关键信息难以共享。

例如，原先各省建有省界收费站，可以在出省时通过人工收费等形式确认车型并进行本省收费。

当撤站后均变为过境车辆，如何得知精准车型？

如何确保计费正确？如何快速稽核？

ETC门架现有数据分析

我们对门架收集的数据进行分类处理，主要有3类。

一是门架交易数据，车辆经过门架时，CPC卡或OBU标签与门架交互生成的数据。

包括车辆入口信息、经过时间、车型、门架计费里程、计费金额等信息；

二是门架相机抓拍图片数据，车辆经过门架时，ETC 门架上架设的摄像机抓拍的实时车辆图片；

三是车牌识别流水数据，对门架抓拍图片的信息描述，包括门架编号、抓拍时间、识别车牌号、识别车型（非收费车型）、拍摄位置等。

上面三类数据都缺少车辆车身照片、缺少车辆轴数、缺少收费车型等数据收集。

为进一步提升稽核管理水平，提高收费稽核工作效率，需要基于收费站车道和门架交易数据，构建智能化、数字化的稽核系统，自动筛选出偷逃费的违规车辆，实现了稽核工作的闭环管理，减少了人工稽核的投入。

解决方案

需要在原有收费稽核系统数据的基础上，补充门架车型数据，建设基于ETC门架的车辆识别采集系统，辅助车型稽核系统，建立“门架漏标”、“车型不符”、“非法改装或变轴”等稽核模型，从而进一步做到高速公路通行费“应收尽收”，实现“颗粒归仓”的目标。

车辆识别采集系统建设

基于现有门架系统设备，增加侧拍车身智能识别摄像机和车道补光灯，实现货车侧面图像识别与原有正拍图像融合，不增加其他硬件。

例如，对2+1车道的省界站来说，需要增加2台侧拍摄像机成本（不含应急车道）。

对过路车辆进行车轴智能识别，同时对车型数据进行上传。

对OBU、CPC交易记录进行核对，实现车牌识别抓拍、车身识别抓拍，配合稽核平台核查车型不符情况。 

采集客车、货车、专项作业车车头照片、车身照片、车头不低于5秒短视频等数据信息，对错误识别车辆进行样本训练。

稽核软件平台应用

屏蔽通行介质判断及提醒车主

稽核软件平台应用平台通过数据接口对接入的ETC门架视频图像车辆识别采集系统的数据如：图像识别车牌数据、图像识别车型识别数据、图像识别轴数识别数据等与ETC门架上的RSU天线读取的车辆通行介质数据。 

如OBU标签车牌、标签车型或CPC卡通行介质信息进行数据队列匹配，如若RSU天线没有读取到通行介质信息，导致匹配的车辆通行介质数据为空时，则判断该车涉嫌屏蔽通行介质，纳入异常车辆名单管理（后期通过车辆路径还原进一步排查），并通过对接信息发布系统，将车辆异常信息实时发布到ETC门架后方的可变情报显示屏提示：“XXXXX车辆无通行介质信息”。

“大车小标”精准识别判断

将门架车头摄像机和车型识别智能摄像机所采集视频图像通过人工智能算法识别出的车牌数据、车型数据、轴数数据等与RSU读取的车载OBU卡的读取数据队列匹配进行比对，精准识别发现异常“大车小标”车辆并主动告警。

结语

通过机器视觉、人工智能等多种技术手段，实现对车型特征的捕获和识别，这其中包括了车型识别、车牌识别及车辆颜色识别等方面的数据采集与门架交易数据进行对比分析，快速筛查出涉嫌逃费车辆信息。

以ETC门架作为车辆视频数据多维采集点，实现通行车辆的多维图片（车头、车身）采集，可发现疑似逃费车辆、收集稽核证据、识别危化品运输车辆等功能。