2019年兩會，國務(wù)院作出了兩年內(nèi)取消省界收費(fèi)站的重大指示。取消省界收費(fèi)站對于我國高速公路收費(fèi)而言是一項(xiàng)大工程，涉及大量的系統(tǒng)改造，特別是高速公路車輛身份識別及收費(fèi)系統(tǒng)的改造。

　　過去我國高速公路收費(fèi)主要以省為單位，車輛的身份主要靠ETC與各種通行卡（券）物理介質(zhì)作為身份標(biāo)識的依據(jù)。高速公路上貨車主要以計(jì)重為主要收費(fèi)依據(jù)，未來也將改為以車型為主要依據(jù)。

　　取消省界收費(fèi)站之后，將主要以ETC作為車輛身份標(biāo)識，車牌將作為輔助身份標(biāo)識。

　　眾所周知，過去以省為單位的收費(fèi)體系尚且存在一定的車輛逃費(fèi)作弊情況，取消省界收費(fèi)站之后，由于單程里程大大增加，單筆收費(fèi)金額也會大大增加，這會使得車輛逃費(fèi)動力也大大增強(qiáng)，因此需要一種更加先進(jìn)的手段進(jìn)行車輛身份的識別，進(jìn)而有效進(jìn)行逃費(fèi)預(yù)警和稽查，規(guī)避收費(fèi)漏洞，遏制逃費(fèi)行為。

　　筆者認(rèn)為，單靠現(xiàn)有系統(tǒng)中ETC標(biāo)識OBU里的車輛信息，車牌等并不足以對車輛真實(shí)身份、收費(fèi)類型及位置進(jìn)行確認(rèn)，需要增加車型信息、車輛特征信息及車輛圖片作為額外依據(jù)，并結(jié)合時(shí)空軌跡和大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行車輛真實(shí)路徑進(jìn)行識別。

　　在取消省界收費(fèi)站之后的新型收費(fèi)系統(tǒng)中，需要將OBU信息，車輛車牌信息（車牌號、車牌顏色及類別）、車輛收費(fèi)類型（分客貨，一共9類收費(fèi)類型）、車輛特征信息（車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征，車臉特征）、車輛時(shí)空信息（拍攝點(diǎn)位的位置及精確時(shí)間）等作為系統(tǒng)收費(fèi)的依據(jù)，進(jìn)行收費(fèi)額的計(jì)算及后續(xù)稽查應(yīng)用。

　　未來將取消計(jì)重收費(fèi)改為以車型作為依據(jù)進(jìn)行收費(fèi)，這對車型識別的需求顯而易見。

　　當(dāng)OBU信息與車牌識別信息一致，且OBU信息真實(shí)無誤，這是理想情況，但實(shí)際中往往不是這樣，那些例外情況才是真正需要重點(diǎn)考慮的問題。

　　從規(guī)避逃費(fèi)的角度來說，車輛特征信息（車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征）的識別也非常有必要，下面從幾種常見的異常情況及逃費(fèi)類型來分析，為何需要以上那么多的數(shù)據(jù)維度以及如何應(yīng)對這些極端情況：

　　1） OBU失效；

　　具體而言，就是車載OBU失效或司機(jī)惡意屏蔽、損壞、拆卸OBU或惡意屏蔽、損壞CPC卡，導(dǎo)致車輛通過虛擬收費(fèi)站或收費(fèi)通道時(shí)，無法讀取到車輛ETC信息。

　　此時(shí)如果車輛號牌信息完整，可以以車牌作為依據(jù)進(jìn)行里程計(jì)費(fèi)，但基于圖像進(jìn)行車牌識別并不能100%的準(zhǔn)確，實(shí)際中往往存在B識別成8、T識別成I等例外情況，可能使得收費(fèi)系統(tǒng)無法準(zhǔn)確匹配車輛完整的出入口信息。

　　如果由于匹配錯(cuò)誤導(dǎo)致了錯(cuò)誤的出入口匹配，可能使得車輛多計(jì)費(fèi)或少計(jì)費(fèi)，給車主和收費(fèi)管理帶來麻煩。

　　此時(shí)如果有車輛特征信息（車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征），可以基于車輛特征相似度，對于匹配成功的出入口車輛特征進(jìn)行相似度校驗(yàn)，如果相似度達(dá)到一定程度，就可以認(rèn)定車牌匹配準(zhǔn)確。

　　例如，進(jìn)出入口車輛車牌匹配成功了，如果車輛品牌及顏色也相符，那么可以認(rèn)定車牌匹配的結(jié)果非常可信；反之，如果車牌匹配，但車輛品牌或顏色不一致，那么出入口車輛可能存在差錯(cuò)，甚至存在套牌的可能。

　　如果出入口因?yàn)檐嚺谱R別錯(cuò)誤，導(dǎo)致無法精確匹配，也可以通過模糊匹配進(jìn)行出入口車輛匹配，將出入口字符相差一位（適當(dāng)也可以放寬到2位），但車輛車臉特征相似度匹配度非常高的車輛匹配成一組出入口信息，從而減少車牌識別錯(cuò)誤的影響。

　　對于未來規(guī)劃的龍門架安裝的虛擬收費(fèi)站，由于車速往往較快，OBU的讀取成功率將大大降低，車牌識別準(zhǔn)確率也會下降，此時(shí)補(bǔ)充一種額外的校驗(yàn)?zāi)Ｊ骄惋@得尤為關(guān)鍵。

　　車輛車臉特征可以作為車牌之外的一個(gè)校驗(yàn)依據(jù)，減少車牌識別錯(cuò)誤的影響。

　　2） 車牌與OBU不符；

　　具體而言，實(shí)際中存在不少車輛OBU內(nèi)存儲的車牌信息與車輛懸掛的車牌不符的情況，這種情況有可能是因?yàn)檐囕v發(fā)生過戶，但OBU沒有過戶，或車主為逃費(fèi)故意為之。

　　通過圖像識別車牌并與OBU進(jìn)行比對，是一個(gè)發(fā)現(xiàn)此類異常和逃費(fèi)的有效手段，但遺憾的是，車牌識別并不能100%準(zhǔn)確，也就是當(dāng)實(shí)際發(fā)生了車牌與OBU不符的情況，并不能100%認(rèn)定就是真實(shí)不符，也有可能是車牌識別錯(cuò)了。

　　假設(shè)一個(gè)站每天通過1萬輛車，實(shí)際車牌識別準(zhǔn)確率99%，那么可能出現(xiàn)100輛車牌與OBU不符的車輛，而且竟然都是因?yàn)樽R別錯(cuò)了導(dǎo)致的，這會給計(jì)費(fèi)和逃費(fèi)稽查造成極大困擾。

　　此時(shí)如果有車輛特征信息，如可識別車輛品牌、子品牌、顏色等信息，則可利用這些信息進(jìn)行二次校驗(yàn)，如果車牌與OBU不符但相似（如相差1-2位），而車輛特征信息與OBU存儲的信息是一致的，則可認(rèn)定車牌信息與OBU相符，這樣可以將以上因?yàn)檐嚺谱R別錯(cuò)誤認(rèn)定為車牌不符的大量修正過來。

　　實(shí)際中，甚至可以基于一種寬松的原則，只要車牌或車輛品牌信息與OBU相符，就可認(rèn)定為與OBU相符，從而減少誤判。

　　3） 大車小標(biāo)或修改車型逃費(fèi)；

　　具體而言，就是更高收費(fèi)級別的車輛，實(shí)際搭載了低收費(fèi)級別的車輛的ETC標(biāo)簽。

　　例如一輛大客車，理應(yīng)是客3收費(fèi)類型，但搭載了客2或客1類型的ETC標(biāo)簽，或者某貨車通過手段使得自身的OBU無效，但可能搭載了一個(gè)小客車的OBU，并另其生效。

　　這種情況，OBU內(nèi)的車牌信息和實(shí)際號牌信息可能是完全相符的，但車型不對，因而可能減少了收費(fèi)。

　　這種情況，只要基于車輛圖像對車型進(jìn)行識別，就能很方便的進(jìn)行辨識，因?yàn)榭?與客2，或貨車與客車直接有明顯的差異，基于車型進(jìn)行逃費(fèi)稽查預(yù)警和告警即可有效規(guī)避。

　　4） 隱身式逃費(fèi)；

　　具體而言，司機(jī)為逃費(fèi)，在途中通過手段令ETC標(biāo)簽OBU或CPC卡失效，并同時(shí)進(jìn)行車牌號遮擋，這樣無論是車道式的收費(fèi)站或龍門架式的虛擬收費(fèi)站，都無法識別到車輛的具體信息，此時(shí)唯一有可能獲取到車輛信息的只有車輛的圖片信息。

　　這種情況由于車輛在入口有完整的車輛信息，可以基于車輛車臉圖像特征進(jìn)行時(shí)空匹配，獲取中間無法讀取OBU和車牌的車輛的具體信息。

　　具體而言，當(dāng)某一標(biāo)識站或虛擬收費(fèi)站檢測到一輛無牌或無法讀取車牌和OBU的車輛，此時(shí)可以獲得車輛特征信息（車輛品牌、車輛顏色及車輛外觀特征），通過與一定時(shí)間范圍之內(nèi)，近幾個(gè)收費(fèi)站進(jìn)來的車輛，進(jìn)行特征相似度一一匹配，獲取相似度高且相似度大于一定值的若干車輛，并進(jìn)行人工確認(rèn)，進(jìn)而找到這輛車的真實(shí)信息，這種技術(shù)也稱之為基于車輛多維特征的以圖搜圖。

　　5） 跟車逃費(fèi)；

　　具體而言，跟車逃費(fèi)指的是，司機(jī)為逃費(fèi)，多輛車串通，前后有ETC標(biāo)簽信息后車無法讀取ETC標(biāo)簽信息，前后車跟的非常緊（一般小于20厘米），當(dāng)前車通過ETC入口或出口時(shí)，后車緊跟前車。由于欄桿機(jī)有一定的響應(yīng)間隔，當(dāng)兩輛車離的特別近時(shí)，欄桿機(jī)及地感線圈會認(rèn)為只有一輛車或欄桿機(jī)出于防砸目的，不會中途放下，這種情況下后車如果OBU失效或未安裝OBU，也能順利通過，通過這種方式逃費(fèi)。

　　如果能識別車輛特征信息（車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征），當(dāng)前車通過時(shí)，通過對車輛輪軸、車頭進(jìn)行判斷，如果判斷前車車頭經(jīng)過后，又有一輛車車頭經(jīng)過，則判斷存在跟車逃費(fèi)嫌疑，如果前車在出入口都存在這種情況，則該車存在逃費(fèi)嫌疑。

　　也可以在檢測到此類情況時(shí)，在收費(fèi)站級進(jìn)行聲光告警，威懾此類逃費(fèi)行為。

　　6） 甩掛或U型路線逃費(fèi)；

　　具體而言，就是一些貨車在運(yùn)行過程中，通過甩掛或卸貨之后通過U型通道折返的逃費(fèi)方式。

　　這種方式理論上可以通過虛擬收費(fèi)站和通道收費(fèi)站進(jìn)行車輛的全路徑識別，然后基于全路徑進(jìn)行收費(fèi)，這種情況并不會給高速公路造成損失。

　　但實(shí)際中，這些特殊的路線和運(yùn)行方式，往往也會伴隨這樣以上大車小標(biāo)、修改車型逃費(fèi)甚至隱身式逃費(fèi)、跟車逃費(fèi)的方法，因而車型識別和車輛特征依然可以發(fā)揮非常重要的作用。

　　還有一些其他類型的逃費(fèi)現(xiàn)象，如收費(fèi)員與司機(jī)勾結(jié)、收費(fèi)員內(nèi)部違規(guī)、偽裝成綠通或免費(fèi)車輛等收費(fèi)方式，其中與收費(fèi)員有關(guān)的一些類別隨著ETC的全面普及會有效規(guī)避，也可以通過以上車輛多維特征和大數(shù)據(jù)時(shí)空分析研判，加以鑒別，例如通過MTC車道與司機(jī)行走的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)行逃費(fèi)和違規(guī)研判。

　　通過時(shí)空大數(shù)據(jù)分析，可以對車輛軌跡、車輛旅行時(shí)間、車輛活動規(guī)律、車輛行駛規(guī)律進(jìn)行分析研判，并構(gòu)建車輛逃費(fèi)的黑名單，通過對多起疑似逃費(fèi)的車輛進(jìn)行聯(lián)合判定，通過多次疑似逃費(fèi)行為確認(rèn)車輛的逃費(fèi)行為。

　　除此之外，也可以通過實(shí)際運(yùn)行的車輛大數(shù)據(jù)，構(gòu)建車輛車牌號與車輛車型、OBU、車輛品牌特征等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建映射中間表，并構(gòu)建車輛的信譽(yù)評定體系，為合法合規(guī)的車輛，賦予高級別的信用等級，為存在逃費(fèi)嫌疑或認(rèn)為為逃費(fèi)的車輛賦予低級別的信用等級，進(jìn)而在實(shí)際的稽查過程中，只重點(diǎn)關(guān)注那些信譽(yù)等級較低或沒有信用記錄的車輛，減少稽查研判系統(tǒng)的計(jì)算壓力。

　　實(shí)際應(yīng)用中，車輛多維度的特征信息的識別，可以通過升級前端設(shè)備，在前端實(shí)現(xiàn)，并與OBU信息和車牌圖片信息一同傳到后端；也可以通過在后端架設(shè)配備GPU的服務(wù)器集群，在后端（私有云）對上傳過來的車輛進(jìn)行二次識別，補(bǔ)齊車輛多維度的特征信息來實(shí)現(xiàn)。

　　相比而言，更推薦通過后端識別的方法，這樣更容易升級和維護(hù)，也便于進(jìn)行基于深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)的迭代提升。

　　總而言之，通過構(gòu)建車輛多維度的身份特征體系，識別除了OBU信息和車輛車牌信息（車牌號、車牌顏色及類別）之外的車輛收費(fèi)類型（分客貨，一共9類收費(fèi)類型）、車輛特征信息（車輛品牌、車輛顏色、車輛側(cè)面輪軸及外觀特征，車臉特征）、車輛時(shí)空信息（拍攝點(diǎn)位的位置及精確時(shí)間）等，可以實(shí)現(xiàn)各種維度數(shù)據(jù)之間的相互校驗(yàn)，增強(qiáng)系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，減少計(jì)費(fèi)誤差，有效打擊逃費(fèi)，堵住因?yàn)槿∠〗缡召M(fèi)站帶來的新的逃費(fèi)漏洞，減少經(jīng)濟(jì)損失。

　　通過取消省界收費(fèi)站，為未來逐步過渡到全自由流收費(fèi)奠定了基礎(chǔ)，此舉無疑能夠減少交通擁堵，提高通行效率，減少物流費(fèi)用，帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是一件利國利民的重要舉措。