高速自由流收費(fèi)稽核解決方案

基于阿里云強(qiáng)大的云計算底座和業(yè)界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)及人工智能的能力，助力高速公路由傳統(tǒng)模式向云端一體化模式轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)不停車自由通行、業(yè)務(wù)管理的實時審計、對大量車輛交通記錄和應(yīng)收費(fèi)率的實時準(zhǔn)確核算，讓每輛車的每個行程每筆費(fèi)用都不遺漏。

方案咨詢

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架構(gòu)介紹

高速自由流收費(fèi)稽核解決方案

本方案基于多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)的匯聚共享和交通專題庫的建立，并在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過交通算法、AI、視覺分析、交通仿真等智能引擎評估業(yè)務(wù)狀態(tài)，為公路管理者提供規(guī)程化、模式化的方案。

可以解決的問題

1.從傳統(tǒng)人工稽核向大數(shù)據(jù)稽核的轉(zhuǎn)型
2.十倍交易量增長帶來的數(shù)據(jù)處理壓力
3.設(shè)備、車牌抓拍失效、人為因素導(dǎo)致的交易失敗
4.設(shè)備故障帶來的交易隱患

架構(gòu)優(yōu)勢

1.實時高效：以云計算為核心支撐大規(guī)模視覺計算的計算平臺
2.應(yīng)用開放：與傳統(tǒng)稽核系統(tǒng)開發(fā)商的應(yīng)用系統(tǒng)兼容，從IaaS
層和PaaS層幫助傳統(tǒng)系統(tǒng)開發(fā)商提升稽核效果和效率
3.方便兼容：可以與阿里云原廠云平臺解耦，可以以虛擬化的
形式獨立輸出算法與視覺計算平臺
4.接口標(biāo)準(zhǔn)：從數(shù)據(jù)接入層和算法輸出層的接口對接靈活，可
以輸出進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)接口的對接

聯(lián)系我們

方案優(yōu)勢

數(shù)據(jù)融合，數(shù)通而智用

通過高速數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之間的融合糾偏，多維度的車輛視覺特征，統(tǒng)一路網(wǎng)表達(dá)，全量軌跡實時還原，實現(xiàn)最精準(zhǔn)、全面、實時的收費(fèi)稽核結(jié)果。

AI稽核，車過留痕，無所遁形

通過視頻結(jié)構(gòu)化，多模型融合和二次身份挖掘，“以圖搜車”，百億級超大規(guī)模圖像實時檢索技術(shù)，關(guān)鍵視覺算法全自研，豐富的場景化，逐層遞進(jìn)，實現(xiàn)車輛的無死角分析查詢。

云邊一體，全局協(xié)同

通過“云邊”部署新模式，支撐本地業(yè)務(wù)的實時智能化處理與執(zhí)行，在邊緣節(jié)點處實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的過濾和分析，極大縮短了設(shè)備響應(yīng)時間，減少了從設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)流量。

客戶案例

廣東聯(lián)合電服

杭州灣大橋

四川高速

采用“云邊一體”部署模式，得到最佳資源性價比；利用新技術(shù)，實現(xiàn)稽查業(yè)務(wù)智能化升級；以數(shù)據(jù)資源為核心推動聯(lián)合電服融合創(chuàng)新發(fā)展。

建成了基于阿里云計算、大數(shù)據(jù)架構(gòu)的視頻檢測系統(tǒng)，達(dá)到了全橋36公里每125米一路的事件檢測密度，輔以高德大數(shù)據(jù)平臺路況檢測，實現(xiàn)了“安全暢通和諧高效”的運(yùn)營目標(biāo)。

基于達(dá)摩院AI算法與高德深度融合的“智慧眼”高速管控平臺實現(xiàn)路況事件感知與處置自動聯(lián)動閉環(huán)。2019年春運(yùn)成都繞城高速擁堵平均下降10%,事件智能發(fā)現(xiàn)達(dá)31.3%,公眾出行感知提升26%。

廣東聯(lián)合電服

“采用“云邊一體”部署模式，得到最佳資源性價比；利用新技術(shù)，實現(xiàn)稽查業(yè)務(wù)智能化升級；以數(shù)據(jù)資源為核心推動聯(lián)合電服融合創(chuàng)新發(fā)展�！�

杭州灣大橋

“建成了基于阿里云計算、大數(shù)據(jù)架構(gòu)的視頻檢測系統(tǒng)，達(dá)到了全橋36公里每125米一路的事件檢測密度，輔以高德大數(shù)據(jù)平臺路況檢測，實現(xiàn)了“安全暢通和諧高效”的運(yùn)營目標(biāo)。”

四川高速

“基于達(dá)摩院AI算法與高德深度融合的“智慧眼”高速管控平臺實現(xiàn)路況事件感知與處置自動聯(lián)動閉環(huán)。2019年春運(yùn)成都繞城高速擁堵平均下降10%,事件智能發(fā)現(xiàn)達(dá)31.3%,公眾出行感知提升26%。”

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