本文來自CPS中安網(wǎng)，作者/Tim。
社會的快速發(fā)展帶來了更多的信息的和地域上的交流，信息的交流依靠通訊、而地域的交流依靠交通。作為先進(jìn)通訊技術(shù)與交通技術(shù)的結(jié)合，智能交通領(lǐng)域一直是社會一個關(guān)注的焦點。
近年來，人工智能（AI）、機(jī)器視覺、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等技術(shù)的創(chuàng)新與落地，智慧交通在車聯(lián)網(wǎng)、智能紅綠燈、自動收費、智慧停車等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了長足的發(fā)展，構(gòu)建了具備感知能力、可實現(xiàn)智慧決策的智慧交通系統(tǒng)，為社會經(jīng)濟(jì)的運行深度賦能。
現(xiàn)在，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的“邊緣計算”技術(shù)正在被應(yīng)用在智能交通領(lǐng)域。
高速公路收費：從人工收費到智慧收費
上世紀(jì)八十年代末，我國加快交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，高速公路建設(shè)快速發(fā)展，對促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮了重要作用。但是高速公路的經(jīng)營與收費管理等方面并不完善，仍然存在改革與提升的空間。
在交通體系中，面向高速公路等場景的車輛收費是一個極為重要的環(huán)節(jié)，收費的效率與準(zhǔn)確度將在很大程度上影響高速公路的通行效率，并對于社會經(jīng)濟(jì)的運行帶來影響。在很長的一段歷史時期，高速收費都依賴于人工來實現(xiàn)。
在技術(shù)的不斷發(fā)展帶動下，ETC技術(shù)和普及范圍越來約廣泛，其不停車收費具有車量通行快速、免現(xiàn)金交易、收費程序簡化、節(jié)約能耗、降低污染等優(yōu)點，對于提升高速路收費效率十分有益。
近年來交通運輸部也逐步明確ETC成為高速公路不停車收費管理的最主要方式，顯然，ETC的高效性、便利性已經(jīng)得到認(rèn)可，其對我國交通運輸轉(zhuǎn)型升級、提質(zhì)增效已經(jīng)顯示出了它的重要意義。
但與此同時，對于大型客車、貨車及專項作業(yè)車輛而言，由于不同車型收費標(biāo)準(zhǔn)不一致，收費難、稽核難的問題普遍存在，難以滿足精細(xì)化管理與繳費的需求。
2020年1月1日由交通運輸部發(fā)布的《收費公路車輛通行費車型分類》正式執(zhí)行，明確了車輛類別體系、客車分類參數(shù)、貨車分類參數(shù)等新標(biāo)準(zhǔn)，不同車輛類別對應(yīng)著不同的收費標(biāo)準(zhǔn)，這也給收費與稽核工作帶來了如下的挑戰(zhàn)：
01
大型客車、貨車及專項作業(yè)車輛等車輛在型號、核載質(zhì)量、軸型等方面存在著廣泛的差異，并會對于收費標(biāo)準(zhǔn)帶來實際的影響。由于車型的分類復(fù)雜而多樣，因此精準(zhǔn)識別這些車型極具挑戰(zhàn)。
02
如果以人工方式進(jìn)行車輛車型識別、收費、稽核等工作，將會產(chǎn)生較高的人力資源成本，同時在效率上也無法滿足智慧交通的需求。
03
如何更及時、精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)交通違法違規(guī)行為也是一個重要挑戰(zhàn)。特別是在國家大力倡導(dǎo)取消高速公路省界收費站的背景下，高速公路上的人工檢查關(guān)口數(shù)量顯著減少，通過科技手段強(qiáng)化交通監(jiān)管，有效遏制車輛通過車輛改裝、套牌、遮擋號牌、不掛牌等非常規(guī)手段進(jìn)行逃費、交通違法等行為，也就成為勢在必行的舉措。
基于英特爾®架構(gòu)的小神瞳收費車型識別管理方案
卓視智通小神瞳收費車型識別管理方案采用邊緣計算、AI智能圖像識別等技術(shù)，集智能相機(jī)、邊緣計算、智能補(bǔ)光、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控、雷達(dá)感知等技術(shù)于一體。
系統(tǒng)采用多視頻三維車輛識別專利技術(shù)，通過正、側(cè)、尾三向視覺融合分析，對車臉、車身、車尾三維特征圖像采集和車身圖像還原分析，成功實現(xiàn)對車頭特征、車身特征（車長、軸數(shù)、軸距、軸型、輪數(shù)、側(cè)身圖像特征等）、車尾特征的實時采集，為車輛根據(jù)車身特征進(jìn)行車輛類型的劃分、車身特征的比對分析提供重要數(shù)據(jù)支撐。
而且可在距離車輛不到1米的近距離條件下，采用多幀圖像特征融合和深度特征識別技術(shù)，對超長車輛車身圖像采集、還原，并識別車身特征信息。
小神瞳收費車型識別管理方案
對車輛進(jìn)行特征識別
這一方案的識別結(jié)果可完美對接高速公路ETC、MTC收費系統(tǒng)和收費車型視圖大數(shù)據(jù)稽核平臺。
小神瞳收費車型識別管理方案拓?fù)浼軜?gòu)
該解決方案的主要邊緣產(chǎn)品為小神瞳一體機(jī)，該一體機(jī)搭載車臉相機(jī)、車尾相機(jī)、輔助檢測、車身相機(jī)、車身補(bǔ)光、尾牌補(bǔ)光、前牌補(bǔ)光、車臉補(bǔ)光等組件，能夠提供良好的車臉識別圖片，并晝夜支持車牌、品牌、年款、顏色、車輛類型等多維化特征識別。
小神瞳一體機(jī)
小神瞳一體機(jī)集成了卓視智通多視頻流三維收費車型識別算法，并通過OpenVINO™工具套件進(jìn)行了性能優(yōu)化。
OpenVINO™工具套件支持加快部署廣泛的深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用和解決方案，可支持開發(fā)人員使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)人工智能框架、標(biāo)準(zhǔn)或自定義層，將深度學(xué)習(xí)推理輕松部署并集成到應(yīng)用中，在并在英特爾®硬件（包括加速器）上獲得顯著的性能提升。
借助面向預(yù)推理模型的模型優(yōu)化器（ModelOptimizer，MO），和實現(xiàn)硬件加速的推理引擎（InferenceEngine，IE）運行時，OpenVINO™工具套件可在英特爾不同平臺上部署并加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠在保持精度的同時顯著提高圖像推理速度。
通過將車輛特征信息、車牌、IC卡、車載單元（Onboard Unit，OBU）等數(shù)據(jù)信息深度挖掘和多維度分析，小神瞳收費車型識別管理方案可為高速公路收費車輛路徑識別、高速公路收費大數(shù)據(jù)稽查等多種業(yè)務(wù)需求提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。
在系統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)抽樣測試中，解決方案能夠在高速公路條件下，實現(xiàn)超過99.99%的車型識別準(zhǔn)確率。
目前，小神瞳一體機(jī)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個智慧交通應(yīng)用場景，在全國各地交通管理部門的管理實踐中發(fā)揮了重要角色。
小神瞳一體機(jī)用于ETC/MTC收費管理
小神瞳一體機(jī)用于高速公路拒超管理
現(xiàn)在，高速公路已不僅僅是客流和物流的載體，隨著高速公路投入運營里程的不斷增加，高速路收費系統(tǒng)的效率將給運營者提出更高的要求。
在交通管理這一場景，邊緣計算帶來的AI能力有著愈發(fā)重要的應(yīng)用意義。通過在邊緣終端處理AI負(fù)載，交通管理部門能夠更加高效地對于交通監(jiān)管視頻進(jìn)行AI分析，滿足費用自動稽核、違法違規(guī)行為智能定位等應(yīng)用需求，進(jìn)一步提升交通系統(tǒng)的運營與管理效率。
