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    高速公路套牌車稽查系統(tǒng)技術方法和策略研究

    2022-05-22 17:02:54楊陽李石磊唐博文
    汽車與安全 2022年3期
    關鍵詞:高速公路

    楊陽 李石磊 唐博文

    摘 要:高速公路車輛逃費現(xiàn)象屢禁不止,給國家和高速公路運營企業(yè)帶來大量損失。本文介紹了三種高速公路套牌車稽查方法,包括基于卡口時間對比法的套牌車稽查方法、基于車輛特征的套牌車稽查方法和面向套牌換卡逃費的稽查方法,并從基于雙基站交通數(shù)據(jù)采集技術的套牌車稽查、基于區(qū)域與全局融合特征的以圖搜車和基于大數(shù)據(jù)分析的套牌車稽查三個方面給出了高速公路套牌車稽查方法發(fā)展趨勢,最后結合高速公路套牌車稽查方法,給出高速公路稽核系統(tǒng)建設建議。研究成果可為高速公路套牌車稽查工作的開展和系統(tǒng)的建設提供參考。

    關鍵詞:高速公路;套牌車;稽查方法;稽核系統(tǒng)

    Analysis on inspection methods and development trend of highway fake plate vehicles

    YANG Yang,LI Shilei,TANG Bowen

    (Hebei xiong’an Rongwu Expressway Co., Ltd,Baoding071000,China)

    Abstract: The phenomenon of highway vehicle toll evasion has been repeatedly banned, causing huge losses to the country and highway operating companies. This paper introduces three highway fake plate vehicles inspection methods, including the bayonet time comparison based method, the vehicle characteristics based method, and the inspection method for evading toll by changing the card. The development trend of highway fake plate vehicles inspection methods is given from three aspects: the inspection of fake plate vehicles based on dual-base station traffic data collection technology, the search for vehicles based on the characteristics of regional and global integration, and the inspection of fake plate vehicles based on big data analysis. And finally, the construction suggestion of expressway inspection system is given in combination with the inspection method of expressway dummy-plate vehicles. The research results can provide a reference for the development of the inspection work and the construction of the system for fake plate vehicles.

    Keywords:Expressway;fake plate vehicles;inspection methods;inspection system

    2020年底我國高速公路通車里程已達16.10萬公里,居世界第一[1]。國內(nèi)絕大多數(shù)高速公路是收費的,但由于利益的驅(qū)使,逃費現(xiàn)象時有發(fā)生,給高速公路運營企業(yè)帶來了大量的損失。

    套牌車是指通過偽造、套用其他車輛號牌及行駛證等手段上路行駛的車輛。由于采用套牌車的逃費行為查處難度大、違法成本低,而變得越來越常見。張帆等[2]針對這個難題,簡述了幾種常見的套牌車識別技術,論述了其工作原理和設計方法,對每種識別技術的優(yōu)缺點及其使用范圍作了相應的介紹,最后分析了套牌車識別技術中存在的問題及其發(fā)展趨勢。

    在高速公路不停車快速收費、減少擁堵的業(yè)務需求下,自2020年我國完成了取消高速公路省界收費站工程全網(wǎng)并網(wǎng)切換,全網(wǎng)系統(tǒng)采用分段式計費方式,實現(xiàn)了“一次通行、一次扣費、一次告知”的“一張網(wǎng)”運營。在新的收費體制下,高速公路收費稽查業(yè)務也逐漸面臨一些難題,如逃漏通行費、追繳難度大等問題,主要表現(xiàn)在單車可逃費金額高、利益驅(qū)動大,逃費方式呈多樣化、隱蔽化、信息化趨勢。

    針對套牌車逃費行為頻繁、稽查業(yè)務面臨挑戰(zhàn)的現(xiàn)狀,新收費體制下如何利用海量數(shù)據(jù)資源、信息化手段、智能算法加強套牌車稽查,國內(nèi)外還缺少系統(tǒng)的研究。為此,本文首先介紹了高速公路套牌車稽查的常見方法,對這些方法的適用情況、原理和研究現(xiàn)狀等進行了論述;然后調(diào)研和分析了高速公路套牌車稽查方法發(fā)展趨勢;最后結合高速公路套牌車稽查方法,給出高速公路稽核系統(tǒng)建設建議。

    1高速公路套牌車稽查常見方法

    1.1基于卡口時間對比法套牌車稽查方法

    基于卡口時間對比法的套牌車檢測技術是利用同一車牌出現(xiàn)在不同卡口的時空矛盾性,達到套牌車檢測的目的。因其成本低、且實效性強的優(yōu)勢被廣泛使用。

    然后比較卡口A到卡口B之間的最短路徑與之間的大小關系,如果小于,則可以判定該車輛為嫌疑套牌車。

    該思想中,存在一個關鍵技術,就是計算A、 B兩點之間的最短路徑。求最短路徑包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法以及SPFA算法等,另外還有蟻群算法、人工蜂群算法等啟發(fā)式算法。在相關研究方面,景亮等[3]針對套牌車辨別中用傳統(tǒng)Floyd算法計算最短路徑距離存在效率低和速度慢等問題,提出了一種改進的Floyd算法,減少了矩陣迭代過程中任意兩點之間的最短路徑計算量,提高了算法效率。李敏茜等[4]提出一種兩階段的套牌車檢測框架,框架的離線部分根據(jù)歷史卡口攝像頭監(jiān)測數(shù)據(jù)分時段對各路段建立速度分布,確定不同時段各路段的正常速度聞值;在線部分基于滑動窗口模型,根據(jù)正常速度閾值,對各路段實時通行車輛進行持續(xù)監(jiān)測,將高頻度出現(xiàn)速度異常的車輛判定為套牌車。

    1.2基于車輛特征的套牌車稽查方法

    基于車輛特征的套牌車稽查方法首先識別出車輛的車牌號和車型,然后將二者輸入車輛信息庫進行比對,從而自動檢測出涉嫌套牌的車輛。該方法在現(xiàn)有的道路交通設施上便可使用,且無需各地的監(jiān)控點聯(lián)網(wǎng),便可實現(xiàn)對異地套牌的檢測。

    基于車輛特征的套牌車識別方法主要包括四個部分[5]:車輛圖像預處理、車牌定位與識別、車臉定位與識別和車臉特征比較。通過收集大量的過車圖像數(shù)據(jù),學習能夠描述和區(qū)分車輛的非結構化信息,再通過對指定車輛大量過車圖像的非結構化數(shù)據(jù)進行建模,結合車輛號牌、品牌型號、顏色等結構化信息生成能夠標識此輛車身份的特征。進一步收集和積累不同車輛的身份標識特征,生成車輛的身份特征庫。

    車聯(lián)特征比較是該方法的重難點,在相關的技術研究方面,汪崢嶸[6]對車輛的特征點匹配進行了研究,重點分析了基于SIFT特征點匹配在車輛識別中的應用,詳細研究了車輛圖像的尺度空間的建立,車輛圖像中特征向量的生成和匹配算法的分析,選用了運算速度更快的BBF搜索策略。

    1.3面向套牌換卡逃費的稽查方法

    近年來,為規(guī)避隨高速公路高清攝像設備的發(fā)展而出現(xiàn)的“車牌校對”程序,出現(xiàn)了一種新型的套牌車換卡逃費現(xiàn)象。套牌車換卡逃費的車主一般擁有兩輛以上同顏色、同型號的車輛,從不法分子手中購買假牌照和假行駛證,使每輛車都用兩套甚至多套相同手續(xù)的車牌照。在行駛高速公路時,兩輛車分頭對發(fā),在中途互換通行卡,并換上與通行卡讀取信息中對應的車牌號,然后分別從對方入口時較近的收費站下高速,以達到逃交通行費的目的。

    2高速公路套牌車稽查方法發(fā)展趨勢

    2.1基于雙基站交通數(shù)據(jù)采集技術的套牌車輛稽查

    基于計算機視頻圖像識別技術的車輛號牌識別系統(tǒng)能夠?qū)⑦\動中車輛的牌號、顏色、車道等信息從復雜背景中提取并識別出來,是套牌車輛稽查以來的關鍵技術之一。但該技術也存在識別正確率影響因素多、直接采集信息少等問題。

    雙基識別系統(tǒng)融合了視頻識別技術和射頻識別技術的優(yōu)點,并可以彌補兩種單一技術不足,發(fā)揮出兩種技術融合互補優(yōu)勢[8]。通過對雙基識別系統(tǒng)中ETC車載電子標識信息與視頻識別信息進行碰撞比對,可以快速實現(xiàn)車輛身份精準識別,篩選無牌、假牌、套牌車輛、盜搶、黑名單等嫌疑車輛。同時針對嫌疑車輛和布控車輛,可以通過緝查布控系統(tǒng)實現(xiàn)精準實時布控,減少因警力不足導致違法車主心存僥幸的現(xiàn)象,真正讓違法行為無處遁形,有效凈化道路通行秩序,減少交通安全隱患。

    2.2基于區(qū)域與全局融合特征的以圖搜車核驗

    以圖搜車核驗方法一方面應用于人工搜尋目標車輛異常通行軌跡,查明異常原因,另一方面用于人工復核偷逃費行為,進行證據(jù)驗證。該方法可以實現(xiàn)僅輸入一張車輛照片,就可在海量過車圖片中根據(jù)外形特征檢索出與其最相似的車輛。同時支持根據(jù)車輛的某一明顯特征(如:車燈損壞,凹痕,車內(nèi)飾物等),通過上傳車輛圖片,搜索與照片中的車輛特征相似的過車數(shù)據(jù),結果按照相似度從高到低排序顯示,可以圖文或列表模式展現(xiàn),可對車牌號、車輛品牌、卡口位置進行二次查詢和分組統(tǒng)計,并可導出查詢結果。

    以圖搜車核驗方法是指應用深度學習技術,實現(xiàn)車輛外觀特征、駕駛人部分駕駛行為的智能識別與車輛智能建模,建立不依賴于號牌號碼的多維車輛特征庫,實現(xiàn)違法車輛的主動發(fā)現(xiàn)和自動預警,以及涉牌違法車輛真實信息的主動查證。其主要功能包括車輛識別與特征提取、駕駛行為分析、涉牌違法車輛分析、以圖搜車等4大模塊。

    2.3基于大數(shù)據(jù)分析的套牌車稽查

    隨著高速公路信息化水平的提高,高速公路卡口、收費站點等積累了海量的數(shù)據(jù),如何利用大數(shù)據(jù)中稽查套牌車,是研究與應用的重點。

    在相關研究方面,莫迪[9]從監(jiān)控記錄中模擬出車輛行駛路徑,找出離群區(qū)間速度對應的車輛號牌,即:如果區(qū)間速度合理,則認為是合法車輛的行駛路徑;如果區(qū)間速度超出了合理的范圍,則認為是套牌車輛擾亂了合法車輛行駛路徑。不合理路徑對應的車牌號碼被判定為套牌號牌,通過套牌號牌可以找到相應的套牌車輛。馬千惠[10]提出了基于海量歷史數(shù)據(jù)并行處理計算模型的偷逃費車輛離線檢測方法。提出了基于實時連續(xù)數(shù)據(jù)的偷逃費車輛在線檢測方法。喬通[11]以某大型城市車輛緝查防控系統(tǒng)中基于車牌識別數(shù)據(jù)流的違章車輛實時甄別處理為背景,提出了一套海量交通數(shù)據(jù)實時處理方法,設計了基于Storm的海量交通數(shù)據(jù)實時處理平臺,并針對Storm原始調(diào)度存在的負載傾斜問題重點研究了面向交通實時處理作業(yè)的調(diào)度技術。

    3高速公路稽核系統(tǒng)路線及策略

    3.1稽查技術路線

    在不改變現(xiàn)有收費系統(tǒng)及后臺系統(tǒng)操作流程的前提下,基于車牌自動識別技術、數(shù)據(jù)挖掘技術,通過對路網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的分析、統(tǒng)計,輸出具有逃費嫌疑的車輛數(shù)據(jù)和對應的證據(jù)鏈。對已經(jīng)形成證據(jù)鏈的車輛,進入車牌黑名單,通過出口車牌識別裝置進行黑名單車輛的自動識別,現(xiàn)場檢查出黑名單車輛。同時收費站工作人員可以打印證據(jù)鏈,作為補繳通行款的依據(jù)。在此技術路線下,高速公路稽核的具體業(yè)務流程如圖3所示。

    3.2稽查主要方法

    針對不同的套牌車逃費形式,高速公路稽查員主要可以采取如下方法進行稽查。

    1)仔細核對優(yōu)免車輛相關材料,避免出現(xiàn)假冒優(yōu)免車逃費現(xiàn)象。針對預約通行的綠通車、國際標準集裝箱運輸車輛,要核對預約圖片等信息,對相應車輛采取信用評級,分析和發(fā)現(xiàn)異常預約情況,針對信用等級低的車輛進行重點查驗。

    2)加強發(fā)行稽查,杜絕錯誤發(fā)行現(xiàn)象。在ETC發(fā)行后,應進行發(fā)行稽查,根據(jù)上傳的圖片信息,確認發(fā)行的車牌、車型等信息是否準確無誤,一旦發(fā)現(xiàn)發(fā)行錯誤應及時通知發(fā)行銀行及時更正錯誤。

    3)加強數(shù)據(jù)分析,重點關注超時車。無論以何種形式進行跑長買短逃費,其通行流水均有超時的特情。在對超時車進行分析時,要注意區(qū)分短途超時和長途超時,短途超時是重點關注的對象。重點關注有入無出和路徑缺失的車輛。

    3.3稽查管理策略

    在新的運營管理模式下,高速公路收費稽查管理要主動適應新形勢的變化,稽查管理人員應做好以下幾方面工作。

    1)充分利用門架信息。稽核工作應“以數(shù)據(jù)為核心、以應用為導向”,車輛通行時,沿途門架會捕捉到許多有價值的信息,高速公路稽查人員應充分利用這些信息,利用大數(shù)據(jù)技術通過對異常收費流水數(shù)據(jù)判定規(guī)劃算法模型,識別出異常收費流水數(shù)據(jù),形成疑似偷逃通行費黑名單庫,降低稽核人員的工作強度、提高工作效率。

    2)加強與外單位溝通。稽核工作從數(shù)據(jù)分析、證據(jù)收集上傳、數(shù)據(jù)共享到逃費追繳的全過程,需要形成完整的證據(jù)鏈。強化與執(zhí)法部門合作,與各個部門積極協(xié)調(diào),加大對逃費車輛的打擊。構建聯(lián)動機制,與高速交警、路政、地方公安等部門共同配合,利用完整的證據(jù)鏈追繳偷逃費用,保證高速公路運營企業(yè)利益與國有資產(chǎn)的正常收益。

    3)強化稽核工作人員的技術素養(yǎng)?;斯ぷ餍枰獜娀斯ぷ魅藛T的技術素養(yǎng),熟練掌握常用的軟件工具。應鼓勵稽核工作人員發(fā)現(xiàn)收費漏洞,并積極總結經(jīng)驗,通過跨公司、跨區(qū)域、跨省甚至全國性的一線人員工作交流總結會,形成稽核工作手冊,并持續(xù)更新。

    4)建立有效追繳體制與追繳激勵制度。在稽核工作現(xiàn)階段,需要建立有效的追繳體制,追繳偷逃通行費行為,既保證國有資產(chǎn)不受損失,又保證工作人員的個人利益。

    5)建立全社會信用體系。建立高速公路司乘人員與車輛主體的信用評價,將更加有效地遏制逃費行為,對其他司乘人員形成有效的震懾作用,輔助逃費稽核工作。

    4結論

    隨著高速公路路網(wǎng)建設規(guī)模不斷擴大,聯(lián)網(wǎng)收費逐步推進,以及貨車按軸收費和綠色通道免費等政策的實施,一些不法車主在經(jīng)濟利益驅(qū)使下,采取套牌車的逃費方式去少繳或者逃繳車輛通行費,給高速公路帶來了巨額的收入損失。

    隨著海量的數(shù)據(jù)資源、先進的信息化手段、智能化算法的發(fā)展,套牌車稽查也逐漸與這些新技術相融合,基于卡口時間對比法套牌車稽查方法、基于車輛特征的套牌車稽查方法和面向套牌換卡逃費的稽查方法等得到不斷的推廣和應用。此外,基于雙基站交通數(shù)據(jù)采集技術的套牌車輛稽查、基于區(qū)域與全局融合特征的以圖搜車核驗和基于大數(shù)據(jù)分析的套牌車稽查等,是高速公路套牌車稽查方法發(fā)展趨勢。

    為了推動高速公路通行費征收工作的順利開展,要做好收費的監(jiān)督稽查。要采用更加科學、合理的新型模式與新型措施,嚴格地監(jiān)督稽查通行費的征收情況,例如加強監(jiān)督管理,優(yōu)化工作程序;完善稽查思路,建設收費環(huán)境;強化監(jiān)督稽查,完善運營管理。在此基礎上及時地發(fā)現(xiàn)違法違紀行為,確保車輛通行費用的及時、足額繳納,使得征收工作得以高效的開展,營造出良好的收費環(huán)境。

    參考文獻

    [1]交通運輸部. 2020年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報[EB/OL].

    [2]張帆,孫冀. 套牌車識別技術綜述[J]. 電腦知識與技術,2017,13(29):157-159.

    [3]景亮,馮亞軍. 改進的Floyd算法在套牌車辨別中的應用[J]. 信息技術,2018,42(3):97-100.

    [4]李敏茜,毛嘉莉,袁培森, 等. 基于卡口監(jiān)測數(shù)據(jù)流的套牌車檢測[J]. 華東師范大學學報:自然科學版,2018(2):63-76.

    [5]笪東旭. 基于車臉識別的套牌車檢測方法研究[D].西安電子科技大學,2013.

    [6]汪崢嶸. 基于車牌識別及車輛特征點匹配的套牌車識別[D]. 蘇州大學,2013.

    [7]馬千惠,徐揚,丁維龍,等. 面向高速公路逃費車輛甄別的實時檢測方法[J]. 計算機技術與發(fā)展,2019, 29(7):184-189.

    [8]羅文彬,張東海,賈長君. 視頻和射頻雙基識別系統(tǒng)在交通管理中的應用研究與展望[J]. 交通與運輸,2017(2):37-41.

    [9]莫迪. 基于大數(shù)據(jù)分析的套牌實時檢測系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 東華大學,2017.

    [10]馬千惠. 基于高速公路大數(shù)據(jù)的偷逃費車輛發(fā)現(xiàn)方法研究[D]. 北方工業(yè)大學,2019.

    [11]喬通. 基于Storm的海量交通數(shù)據(jù)實時處理平臺的研究[D]. 北方工業(yè)大學,2017.

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