基于云邊端架構(gòu)及大數(shù)據(jù)分析的高速公路稽查系統(tǒng)探討

吳松

摘要：文章分析了國內(nèi)高速公路通行費稽查系統(tǒng)建設和應用現(xiàn)狀，探討了應用云邊端架構(gòu)和大數(shù)據(jù)技術挖掘車輛通行數(shù)據(jù)識別逃費車輛、開發(fā)高速公路稽查系統(tǒng)的思路和設計方案，同時對稽查工作提出了實踐建議，為運營單位開發(fā)稽查系統(tǒng)、開展稽查工作提供參考。

關鍵詞：高速公路稽查;大數(shù)據(jù);云邊端架構(gòu)

中國分類號：U492.8 +5

0引言

2020-01-01，全國29個省的487個省界收費站全部撤銷，新建2.5萬套ETC門架，5萬多條收費車道完成ETC改造，全國的聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)正式并入“一張網(wǎng)”運行。撤站后由于減少了人工通道，一些逃費現(xiàn)象未能及時發(fā)現(xiàn)并處理，給高速公路運營單位帶來了大量的經(jīng)濟損失[1]。傳統(tǒng)的稽查系統(tǒng)依靠規(guī)則觸發(fā)以及人工檢索車輛通行記錄，工作效率低下，逃費檢出程度低，且高速公路運營稽查工作按省、按運營單位分割，各省、各運營單位的標準、管理制度及流程各不相同，跨企業(yè)特別是跨省協(xié)調(diào)難度大，逃費查證難度大，給稽查工作帶來了很大的困難[2]。

1現(xiàn)狀分析

目前，大多數(shù)高速公路運營單位都建設了高速公路通行費稽查系統(tǒng)，在車輛出站時識別車輛是否有逃費行為。傳統(tǒng)的稽查系統(tǒng)都是基于規(guī)則觸發(fā)，如判斷通行時間是否有異常，扣費卡通行路徑與車牌識別路徑是否一致等。基于規(guī)則的觸發(fā)方式極大程度依賴于規(guī)則的準確性，而且只能對本次通行的情況進行判斷，無法綜合車輛歷史通行情況分析車輛逃費的可能性;當司機提出本次通行有若干特殊情況，收費員很難進行核實，為避免擁堵或造成社會影響，往往只能放行。

許多省份都建立了基于大數(shù)據(jù)分析的稽查系統(tǒng)，綜合通行記錄、清分記錄、牌識路

徑，以及車輛照片，訓練出逃費模型，將模型分析出的疑似逃費車輛添加到嫌疑名單，由稽核人員進行人工核實后，再將其錄入黑名單。大數(shù)據(jù)分析不要求預設規(guī)則，只需要不斷校準識別結(jié)果，大大提高了逃費識別效率。然而大數(shù)據(jù)稽查系統(tǒng)需要大量樣本訓練才能得出逃費模型，識別逃費行為滯后，并且逃費模型更新后司機的下次逃費行為才能被

[KG（0.12mm]識別出來，不能回溯分析司機的歷史逃費行為，造成歷史逃費行為不能受到處罰，司機仍會抱著僥幸心理逃費。

2解決思路

車輛在高速公路通行過程中積累了大量的數(shù)據(jù)，如出入車道記錄、門架計費記錄、抓拍記錄、卡口抓拍記錄、清分結(jié)果等，通過挖掘車輛在高速公路通行中積累的通行數(shù)據(jù)，可以精確識別出車輛的通行路徑。由于各種數(shù)據(jù)上傳的時間節(jié)點不統(tǒng)一，無法在車輛出站時收集完所有的通行數(shù)據(jù)進行分析，實時稽查的局限性很大（車輛離開收費站前完成稽查）。大多數(shù)稽查系統(tǒng)都是事后稽查，在完成清分后，通過數(shù)據(jù)分析，識別出車輛的實際通行路徑，對比車輛的收費路徑，識別出疑似逃費車輛，再由稽核人員人工核實確定逃費車輛。

絕大多數(shù)逃費車輛都具有重復多次的特征，將上一步驟確定的逃費車輛所有的通行記錄重新抽取出來，用大數(shù)據(jù)分析這些通行記錄，識別出疑似逃費行為，再交由稽查人員進行核實。由于分析的樣本全部是逃費車輛的通行記錄，樣本精準，大大提高了分析效率?；槿藛T核實逃費通行記錄后，將車輛錄入黑名單。在該車輛再次進入高速公路時，高速公路運營單位將對車輛所有歷史逃費金額進行追繳，大大提高了車輛逃費成本，使得司機不敢逃、不想逃。

3設計方案

車輛的通行數(shù)據(jù)非常龐大，分散存儲在各路段或收費站的收費系統(tǒng)上。傳統(tǒng)的云計算技術把所有的通行數(shù)據(jù)全部抽取到省中心進行統(tǒng)一保存和分析處理，大大增加了省中心的存儲成本與計算能力，隨著路網(wǎng)復雜性的增加，將會使省中心的處理能力不堪重負。

云邊端協(xié)同技術為解決云平臺算力負擔提供了解決方案，其核心思想是將云中心的功能根據(jù)計算的數(shù)據(jù)范圍、計算的復雜程度以及實時性要求進行劃分，將全局的、計算復雜的、非實時響應的功能保留在云中心，將局部的、計算復雜度低、需要實時響應的功能下放到靠近數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡邊緣，如將大數(shù)據(jù)分析功能保留在云中心，將數(shù)據(jù)傳輸、存儲、預處理和相關應用程序等部署至近數(shù)據(jù)源的邊緣，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的就近處理，提高響應速度[3]。同時數(shù)據(jù)經(jīng)過邊緣節(jié)點的預處理和結(jié)構(gòu)化處理，再上傳到云中心進行大數(shù)據(jù)分析，減少了云中心處理的數(shù)據(jù)量，降低了云中心的處理壓力[4]。

云邊端的分層結(jié)構(gòu)充分融合了邊緣計算、云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術，系統(tǒng)的可靠性、可擴展性得到大大提高。在云邊端的分層架構(gòu)中，云中心負責處理全局性的、復雜度高的、實時性要求不高的數(shù)據(jù)業(yè)務;邊緣節(jié)點負責處理局部的、復雜度低、實時性要求較高的本地數(shù)據(jù)業(yè)務;端服務則作為數(shù)據(jù)輸入的源頭，提供多元精細化信息，以支撐上層決策和精準分析[5]。由于數(shù)據(jù)存儲在已有的數(shù)據(jù)存儲設備上，云邊端的分層結(jié)構(gòu)無論是云中心還是邊緣節(jié)點，在存儲上不會產(chǎn)生太高的設備成本。端服務是輕量級的應用，常利用用戶已有設備，可以是在已有的計算和存儲資源上部署微服務，也可以是從用戶已有的一些傳感器采集數(shù)據(jù)。相對傳統(tǒng)的云計算，云邊端架構(gòu)既減輕了云中心的數(shù)據(jù)流量壓力，又提高了數(shù)據(jù)處理效率，并發(fā)處理能力更強，經(jīng)濟性更高，但云邊端結(jié)構(gòu)將系統(tǒng)分散到了整個網(wǎng)絡當中，整個系統(tǒng)的安全防護要求也更高[6]。

基于云邊端架構(gòu)的大數(shù)據(jù)稽查系統(tǒng)，端服務是安裝在各種通行數(shù)據(jù)的服務器上的微服務，負責檢索通行數(shù)據(jù)，并將通行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，傳送到邊節(jié)點進行預處理。為了便于部署和減少端服務對原有服務器的影響，端服務常通過容器的方式封裝部署[7]。邊緣節(jié)點不存儲原始通行數(shù)據(jù)，只對本路段的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行計算，保存運算后的結(jié)果，不做大數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)在云平臺分析后，將挖掘出的逃費模型下發(fā)到邊緣節(jié)點上，使邊緣節(jié)點更容易識別出逃費行為。云邊端架構(gòu)將數(shù)據(jù)的檢索和結(jié)構(gòu)化功能分散在到了通行數(shù)據(jù)的原有服務器上，充分利用了原有服務器的運算能力，端服務只負責檢索數(shù)據(jù)不做任何運算，相對原有服務器而言只增加了一路查詢，不會增加太大的資源壓力。同時，將部分計算能力分散到了邊緣節(jié)點上，提高了服務響應速度，降低了云平臺的資源壓力，也降低了云平臺和邊緣節(jié)點之間的吞吐量。相對傳統(tǒng)的云計算架構(gòu)，云邊端架構(gòu)無須在云中心平臺配置大量的存儲設備以及大吞吐量、高帶寬的交換機，降低了云中心硬件要求，邊緣服務器可以使用廉價的x86設備，也可以降低系統(tǒng)建設成本。

云邊端架構(gòu)的稽查系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如下頁圖1所示。

基于云邊端架構(gòu)的稽查系統(tǒng)，在省中心建立大數(shù)據(jù)分析云中心，在路段中心建設邊緣節(jié)點，在各數(shù)據(jù)存儲服務節(jié)點安裝端服務。端服務負責檢索通行數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化上傳到邊緣節(jié)點，邊緣節(jié)點基于規(guī)則對車輛通行數(shù)據(jù)進行預判，篩選出疑似逃費車輛，由稽查人員進行人工核實。省中心向所有端服務從各系統(tǒng)提取出確認為逃費車輛的所有歷史通行記錄，進行大數(shù)據(jù)分析。識別出疑似逃費記錄，再交由稽查人員進行人工核實。根據(jù)人工核實結(jié)果，省中心更新逃費規(guī)則，下發(fā)到邊緣節(jié)點。工作流程如圖2所示。

4實踐建議

目前的稽查工作存在以下幾個問題：（1）對于司機偷逃通行費方面的監(jiān)管力度不足，沒有有效的解決方案;（2）高速公路運營單位之間缺乏交流和協(xié)調(diào)，不能及時了解在其他地方已出現(xiàn)的逃費現(xiàn)象，對識別的疑似逃費現(xiàn)象很難協(xié)調(diào)相關單位配合;（3）稽查人員水平參差不齊，企業(yè)內(nèi)部制度不健全，缺乏有效的激勵和處罰措施。產(chǎn)生這些問題的主要原因是：（1）在法律層面缺乏專門處罰司機偷逃通行費的法律條例，發(fā)現(xiàn)司機偷逃通行費只能追繳偷逃金額，不能進行額外處罰，司機偷逃通行費的成本低;（2）缺乏官方的交流和協(xié)調(diào)平臺，企業(yè)的經(jīng)驗不能充分交流，查證協(xié)調(diào)工作的流程太多太復雜，效率低;（3）企業(yè)缺乏提升稽查人員水平技能的措施，稽查人員專業(yè)技術能力不強，對各種減免優(yōu)惠制度理解不透徹，怕?lián)熑螌幙v勿枉。不少企業(yè)雖然重視稽查工作，對稽查人員成功追繳也有一定的獎勵，但卻沒有制定相應的懲罰措施，缺乏識別稽查人員工作失誤的手段。

基于大數(shù)據(jù)分析的稽查系統(tǒng)需要依賴人工核實偷逃通行費的結(jié)果，稽查人員的能力直接影響著系統(tǒng)的識別效果，稽查人員識別的逃費記錄越準確、越完整，大數(shù)據(jù)分析得出的逃費模型就越精準。因此，稽查工作必須堅持系統(tǒng)建設與制度建設并重的方針，通過組織學習、培訓和交流，不斷提高稽查人員的專業(yè)技術能力和對制度的理解。同時，健全管理體系和制度，把偷逃費的識別及處置方案加入企業(yè)日常管理制度中，進一步完善稽查獎勵機制，細化績效考核內(nèi)容，使得各個崗位上的員工都能積極地參與其中，形成相互監(jiān)督的機制，降低稽查人員參與違法事件的可能性。

5結(jié)語

邊緣計算技術和大數(shù)據(jù)分析等信息技術的發(fā)展，推動了高速公路收費稽核業(yè)務由傳統(tǒng)人工方式向智慧化處理的轉(zhuǎn)變。本文圍繞高速公路稽查系統(tǒng)設計與稽查工作的實踐展開了深入研究，對稽查工作的現(xiàn)狀和存在問題進行了分析，探討了問題的解決思路，并結(jié)合云邊端技術提出了研發(fā)稽查系統(tǒng)的整體技術架構(gòu)，討論了系統(tǒng)的工作流程，可為高速公路運營單位建設稽查系統(tǒng)、開展稽查工作提供一定的參考。

參考文獻：

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[2]劉永.基于云管邊端架構(gòu)的高速AI稽查系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].電腦與信息技術，2029（1）：58-60，67.

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[7]張迅頔，白文娟，高寒，等.高速公路偷逃費稽查篩選方法研究[J].公路交通科技（應用技術版），2020，16（4）：311-315，362.