取消省界收费站背景下收费稽查平台研究与设计

【摘 要】文章针对取消高速公路省界收费站政策实施后，高速公路收费管理工作所面临的单车逃费金额增加、跨省逃费稽查难度加大、偷逃通行费行为加剧等一系列问题，提出一种集稽查、追缴、征信为一体的收费稽查平台功能设计，为高速公路运营管理企业提供智能化的辅助手段，便于新型收费模式下收费管理工作的进一步实施和改善，促进高速公路事业健康有序发展。

【关键词】取消省界收费站;高速公路;收费稽查;通行费

【中图分类号】U495;TP311.13【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2020）06-0027-03

2019年，全国取消高速公路省界收费站（简称撤站）工作如火如荼地进行，从工程建设攻坚战，到全国ETC推广热潮，再到部省两级收费系统的联调联试，全国各地都在全力保障撤站工作顺利完成。撤站后，全国高速公路将真正成为“一张网”，省与省之间的“屏障”消失，车辆在行驶过程中便完成计费、扣费动作，给广大司乘人员的出行带来便利;但与此同时，在复杂的路网环境下，ETC车辆的比例大幅提高，车辆的逃费行为将更加高科技化、多样化、隐蔽化，给收费稽查工作带来严峻的挑战。因此，建立完整的稽查、追缴、征信体系，构建完善的高速公路收费稽查平台成为必然，同时为开放式无站自由流收费奠定基础。

1 背景分析

根据《国务院办公厅关于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的通知》（国办发〔2019〕23号）的要求，对现有高速公路收费模式做出重大调整：由“封闭式收费制式”调整为“开放式收费制式（保留入/出口收费站）”，由统一收费改为分段计费，同时货车调整为按车型收费，收费采用的是电子不停车快捷收费（ETC）、辅以车牌图像识别、多种支付手段融合的技术路线。通俗地说，高速公路从实体收费站“移交”给虚拟收费站（ETC门架），并依托ETC门架系统对经过的车辆实现不停车计费和扣费。这一调整将极大地提升高速路网通行效率，促进物流降本增效，为人民群众提供更便捷的出行服务，助力我国交通强国建设;但同时，在开放式收费制式下，分段计费的方式会使高速公路交易场景更碎片化、高频化，且随着人工收费参与度的下降，不仅会诱发不法车辆偷逃通行费的违法行为，漏收、错收等异常情况可能也会随之增多。

2 平台建设的必要性

高速公路是一项投资巨大的基础性工程，对使用高速公路的车辆进行适当的收费是国内外都采取的一项收回投资、创造效益的措施[1]。面对不法车辆逃费行为屡禁不止的现象，高速公路运营管理企业一直在采用各种各样的方式打击逃费，从最初的各收费站点人工核查，到运用大数据技术进行比对，再到采用人工智能技术进行逃费车辆识别，在一定程度上减少了偷逃行为。然而，随着取消省界收费站新政策的实施，稽查工作也将面临更大的挑战，ETC系统的漏洞及人工参与度的下降，将会使得逃费现象增加，尤其是长途货车常年在高速公路行驶，单次通行费金额高达数千元，在巨大的经济利益驱使下，不法分子已趋向团伙化、组织化、专业化，因此需要更先进的技术手段和全面的体系应对新形势下的稽查工作，建设集稽查、追缴、征信为一体的智能化收费稽查平台迫在眉睫。

3 平台设计原则

取消省界收费站后，将会在高速公路路段内大范围、高密度地架设ETC门架以实现不停车分段式收费，平台的数据基礎大部分源自ETC门架，包括收费数据及图像数据，因此门架系统的稳定性、可靠性、准确性是平台建设的关键，同时在技术保障方面也会面临着重大挑战，还应结合大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术，为收费稽查工作提供多重保障。

3.1 高可用性

图像数据的高可用性。平台实现稽查的数据主要来源于收费站出入口、高速公路门架、服务区等节点所采集到的收费数据、抓拍图片数据、视频监控数据等，其中包含车辆（包括车型、车牌、车辆特征等）、路网、人员、环境等多种信息，图像数据的可用性将直接影响后续的稽查分析工作及追逃证据链的形成，因此需结合物联网、人工智能技术，利用智能算法提升图像质量，充分保障数据的可用性。

3.2 高准确性

数据分析的高准确性。稽查工作主要依托大量数据开展对比、分析、处理，结果的准确性将直接影响决策和效益，要基于大数据技术，结合统计学、机器学习等多种分析方式，注重模型训练及核心算法研究，强化数据处理的准确性校验，以达到减少人工校核成本、提高效益的目的。

3.3 高时效性

稽查工作的高时效性。稽查的过程需要掌握车辆实时动态，对其进行布控追踪，数据的实时回传和高效分析处理是关键，因此要避免出现“前脚刚走，后脚拦截”的问题，错过最佳稽查时间，增加后期追逃难度。

4 平台功能结构设计

4.1 业务流程

收费稽查平台的整体流程为全体系闭环管理，通过发现差异、开展分析、判断类型、追逃跟踪、全程记录、有效上报6个环节完成稽查过程。首先通过采集获取收费站出入口、门架、服务区等收费数据、图像数据后，经过数据清洗，完成对数据的初步审查和校验;然后通过建立的稽查模型开展数据分析，当发现车辆有逃费嫌疑时立即开展自动跟踪，保存初期证据链;同时，开展逃费提醒并利用人工数据校核确定车辆的逃费性质，计算出车辆的实际逃费次数和逃费金额，对其纳入征信管理，其中对错收漏收等异常情况纳入征信灰名单，通过发送短信等形式通知提醒追缴补漏等，对恶意逃费的情况则纳入黑名单并上报至上级稽查平台，经上级核查后更新至征信库，实现全国高速公路车辆征信库的数据统一，当黑名单车辆经过全国任何收费站点时均可开展拦截，追缴逃费;整个过程中相关数据独立保存，最终形成逃费证据链，归档处理。具体业务流程设计如图1所示。

4.2 平台结构

收费稽查平台的设计思路是融合大数据、人工智能、云计算、物联网等多种信息技术，形成集车辆逃费行为分析、车辆监控预警、征信管理、案综管理、数据统计等多种功能于一体的服务平台，为高速公路运营管理企业的收费稽查工作提供技术支撑。平台总体结构设计分为数据层、数据管理平台、人工智能引擎库、展示层（如图2所示）。

（1）数据层：数据是收费稽查平台的基础和支撑，数据层汇集了平台所用到的数据资源，包括收费流水、门架数据、多义性路径识别系统（卡口）、站点信息、车辆车型库、灰黑名单系统数据等结构化数据及视频数据、图像数据等非结构化数据。

（2）数据管理平台：对数据层中来自不同智能感知设备和业务系统的多源、多维、异构的海量数据进行清洗、集成、变换、归约等数据融合预处理操作，实现数据从非结构化到结构化的转换，形成高质量的可用数据集，并实现海量数据高并发、高效率的存储、提取和计算，建立统一的数据资源管理平台，构建高速公路基础信息、车辆信息、收费数据、主线/服务区数据、道路监控数据等智能收费稽查的基础和分析数据库。

（3）人工智能引擎库：利用深度学习技术对数据进行深度挖掘和多维度、深层次、多方位分析，发掘数据中蕴含的规律、知识及价值信息，通过时空分割、特征提取、目标识别等手段，实现对视频图像内容的文本化解析，准确地对场景中的“人、车、道路”进行检出识别和提取可用信息，建立大车小标（伪报车型/轴数）、一车多卡、只入不出等多类模型，采用卷积神经网络（CNN）等机器学习技术不断代入实时数据训练和完善模型，建立分析数据集，为收费稽查提供高质量、可用的基础和分析数据。

（4）展示层：代表了平台与用户之间的交互，为用户提供统一的访问入口和智能化应用。

4.3 主要功能

（1）稽查分析：对疑似逃费的车辆开展分析预判。通过建立的稽查模型匹配车辆的逃费行为，记录逃费节点并推送至路段稽查人员，在稽查人员进行人工核查及灰黑名单的确认处理之后，系统内便可针对车辆经过的每一个高速节点自动地进行稽查跟踪，同时自动输出车辆照片、车辆信息、逃费数据、车辆轨迹、逃费金额等证据，形成完整的证据链条。此外，稽查人员还可以通过平台进行基础业务处理，包括数据查询（MTC/ETC出入口通行记录查询）、过往车辆监控查询等。

（2）征信管理：包含灰名单管理及黑名单管理功能，稽查人员可在该模块对车辆的征信进行管理，包括形成追缴通知单、下发追缴短信、完结追缴逃费、解除灰黑名单、批量处理等多种业务。

（3）布控车辆监控预警：通过大数据分析预判逃费车辆的行车轨迹，以达到对布控车辆进行高效拦截追缴等目的。当灰黑名单的车辆（或手动添加的车辆）进入管控的高速公路路段时，平台自动添加其为布控车辆进行跟踪，当车辆有新的通行数据进入平台的时候，即可在平台上弹出提醒和进行车辆GIS轨迹的绘制，并对逃费车辆接下来的预计通行路线进行高效的预判，以协助稽查人员提前做好追逃工作部署。

（4）案综管理：实现对车辆逃费过程的全记录，生成完整的证据链。证据链中包含但不限于车辆通行明细、各高速节点抓拍的图像、追缴通知单、证件、收据、处理单等，同时支持稽查人员通过App或系统进行其他证据链的补充上传等操作。

（5）数据统计：形成月度、季度、年度的稽查工作报表、可视化图表。数据包括逃费数量、车辆类型、逃费金额、完成追缴情况等，提高稽查统计工作效率。

5 结语

本文通过对取消省界收费站政策的研究，结合高速公路运营管理企业的收费业务现状和需求，深入分析收费稽查全流程业务管理，利用大数据、人工智能等新技術手段构建收费稽查平台，帮助高速公路运营管理企业科学、智能、有效地打击偷逃通行费行为，堵漏增收。同时，平台的建设还涉及跨省收费清分结算的问题，除了选择合适的技术路线以外，还需要相邻两省在政策统一、联合稽查、信息共享、跨省合作等方面建立条件，真正形成全网一体的收费稽查体系，为跨省稽查打好基础。

参 考 文 献

[1]李丛晖，周玲.对高速公路电子不停车收费稽查系统的分析[J].中国新技术新产品，2012（10）：19-20.

[2]罗志伟.浅谈收费稽查辅助智能分析系统的设计应用[J].西部交通科技，2017（10）：97-99.

[3]刘小峰，夏创文，王如泽.变革之际——取消省界收费站后的高速公路运营管理展望[J].中国公路，2017（10）：97-99.

[4]李卫伟，李永建，李海彬.取消省界收费站收费稽查工作探析[J].中国交通信息化，2019（11）：35-36.

【作者简介】朱彦蓉，女，广西宾阳人，本科，广西计算中心有限责任公司助理工程师，研究方向：交通信息化。