人工智能在安徽高速公路联网收费稽核领域的应用

主要观点总结

本文介绍了基于人工智能的高速公路收费稽核技术，利用多源数据分析构建车辆通行模型，实现全部车辆的智能筛查与逃费稽核。通过深度利用AI技术，对高速公路数据进行融合与精准匹配，设计并实施逃费稽核模型，提高稽核效率与效果。同时，引入自建地图服务策略，实现高速公路通行活动的全方位可视化再现，优化用户体验。

关键观点总结

关键观点1: 背景概述

随着高速公路联网收费系统的运行，偷逃费现象仍然存在，面临稽核效率低、准确率不高的问题。因此，通过人工智能和大数据分析开展高速公路收费稽核成为解决该问题的有效途径。

关键观点2: 数据清理

对高速公路联网收费系统存储的原始数据进行预处理，包括消除错误和重复数据、填补空缺数据、降维高维数据、构建关联属性等，以满足算法模型对数据质量的要求。

关键观点3: 基于人工智能的稽核业务建模

通过虚拟省界收费站模型、车辆特征模型、CPC黑名单、车辆信用模型等构建稽核业务模型，为收费和稽查工作提供有力支撑。

关键观点4: 基于人工智能的稽核算法

针对车辆通行过程信息，生成车辆特征码、事件编码及关联码，通过数据碰撞、在路网模型中挖掘规律，实现筛查规则的自我完善，探索未知逃费模型和逃费车辆潜在特征。

关键观点5: GIS地图服务

引入自建地图服务策略，构建内部地理信息系统，实现高速公路通行活动的全方位可视化再现，优化用户体验，直接在地图界面上标注车辆行驶轨迹，增强稽核工作的精确性和效率。

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