高速公路AI智慧稽核系统多源数据融合技术应用

主要观点总结

本文主要介绍了湖北交投集团针对高速公路收费稽核工作的现状和问题，通过构建智能化、数字化的AI智慧稽核系统，实现基于车型、轴数、车牌、图片和卡内信息的多维特征数据深度融合，建立多种稽核模型，自动筛选出偷逃费嫌疑车辆及证据链，提升收费稽核管理水平和稽查工作效率。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

介绍全国高速公路取消省界收费站后的新形势和新挑战，以及湖北交投集团应对的挑战。

关键观点2: 系统建设必要性

阐述构建智能化、数字化的稽核系统的必要性，包括偷逃费现象严重、数据平台技术及新技术支撑要求高等问题。

关键观点3: 系统架构与技术路线

介绍系统的架构，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、业务层和展现层。同时介绍了基于视频AI算法的车辆多维特征采集、云-边-端三层设计架构等技术路线。

关键观点4: 应用效果

介绍系统在湖北交投集团的应用效果，包括提高稽核工作效率和精准度、减少通行费损失、建立车辆画像体系、实现闭环管理等。

关键观点5: 未来展望

探索建立“1+N”稽核工作机制，构建扁平化管理机制，提升群众出行服务水平等未来发展方向。