收费车型精准识别，实现高效缴费稽核——小神瞳收费车型识别系统赋能智慧交通建设

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“我们从一开始就聚焦于 AI 的场景化应用落地，并在智慧交通领域得到了尤为深入的应用。通过融合我们在算法、方案设计等方面的长期创新，以及英特尔端到端的 AI 技术优势，我们能够高效、准确地识别车型等重要信息，确保交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的智慧交通系统。”

— 吴柯维

卓视智通 CEO

概述

智慧交通已经被证明是解决交通拥堵、减少交通事故、提高居民生活质量的有效途径。近年来，通过人工智能（AI）、计算机视觉、云计算、物联网、边缘计算、数字孪生等技术的创新与落地，智慧交通在车联网、智能红绿灯、自动收费、智慧停车等领域实现了广泛应用，构建了具备感知能力、可实现智慧决策的智慧交通系统，为社会经济的运行深度赋能。

英特尔拥有面向不同应用场景的云到端解决方案，能够为合作伙伴在智慧交通等各个领域的发展提供创新技术支持。通过与生态合作伙伴深化合作，英特尔正在将领先技术与创新能力相结合，推动中国乃至全球智慧交通领域的创新及应用进程。为了满足高速公路联网收费、重点车辆监管以及智慧物流管理的需求，卓视智通在云图睿视的 AI 计算盒基础之上，推出了小神瞳收费车型识别管理方案。该方案在小神瞳一体机上融合了卓视智通自主研发的车辆识别算法，并通过基于第 11 代英特尔® 酷睿™ 处理器、英特尔® Movidius™ Myriad™ VPU 的云图睿视 AI 计算盒，实现边缘侧的 AI 推理，能够准确识别各种收费车型，将其作为人工收费数据稽核的辅助手段，并可接入收费数据稽查平台，实现全面自动化数据稽核与取证，提升高速公路收费管理的严格化、规范化，同时降低交通安全隐患。

智慧交通加速社会经济运行

对交通基础设施进行数字化升级，推动智慧交通的建设，已成为全球各主要国家交通管理部门的重要任务。中国政府于 2019 年 9 月发布了《交通强国建设纲要》。该纲要提出，不断推进现代综合交通运输体系的发展，到 2035 年将中国基本建设成为世界交通强国。2020 年 8 月，交通运输部印发《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》，提出要提升公路全周期数字化水平。2021 年 2 月，中国发布了《国家综合立体交通网规划纲要》，提出要打造基于城市信息模型平台、集城市动态静态数据于一体的智慧出行平台。

在政策、数字化技术创新的因素的综合驱动下，智慧交通在中国呈现出蓬勃发展的态势。智研咨询发布的《2021-2027 年中国智慧交通行业市场经营管理及投资前景预测报告》显示，2020 年中国智慧交通行业市场规模为 1000 亿元，同比增长 22.7%，其中中国高速公路智慧化市场规模为632 亿元，同比增长 14.7% 。蓬勃的智慧交通市场在进一步

提升交通效率、安全性的同时，也激发了智慧交通领域的创新潜力。围绕着智慧交通的技术创新与体系构建，越来越多的组织参与其中，这既包括产业链上游的智慧交通的管理、规划与需求部门，产业链中游的系统集成商，也包括产业链下游的硬件产品提供商、OEM、独立软件开发商，他们共同构建了活跃的智慧交通生态体系。

在该生态体系的驱动下，智慧交通呈现出如下重要的发展特点：

MEC 与 C-V2X 深度融合，实现车路协同

多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing，MEC）是一种网络架构概念，可在蜂窝网络的边缘实现云计算功能和 IT 服务环境。它不仅能够将数据转移到边缘侧进行处理，降低海量数据跨网络进行传输与处理的压力，还可以与蜂窝车联网（C-V2X）无线通信技术进行协同，构建多车协同、路测智能等应用场景，满足信息共享与分发、智慧交叉路口控制、交通协同调度、危险驾驶提醒、违章提醒、车辆感知共享等应用的需求。

实现端到端的 AI 能力融合布局

AI 技术是智慧交通系统得以落地的关键。由于 AI 算法的训练与推理需要强大的算力作为支撑，因此传统的方案更多地赖于云端的算力支持，但这种算力布局难以满足智慧交通场景在延迟、稳定性等方面的需求。通过从边缘端到云端的AI 算力布局，将能够在边缘端实现部分 AI 负载的处理，降低网络传输所带来的延迟与不稳定性，同时还能发挥云端集中管理、资源敏捷分配等优势。

实现多种负载的集中处理

在高速公路、城市交通等不同场景中，正在持续引入创新的智慧交通应用，这带来了对于计算、存储、网络等基础资源的不同要求。如果沿用分散化的处理模式，将会导致成本提升、数据孤岛、运维复杂等问题。而工作负载整合意味着在更少的独立设备上运行更多的新旧工作负载，从而减少占用空间，降低系统和环境的复杂性。这种实现智慧交通的方法可以帮助交通管理部门在减少资本支出（CapEx）的同时，通过提高效率、简化运营、改善设备的维护与生命周期末期服务支持来削减运营支出（OpEx）。

高速公路收费：从人工收费到智慧收费

在智慧交通体系中，面向高速公路等场景的车辆收费是一个极为重要的环节，收费的效率与准确度将在很大程度上影响高速公路的通行效率，并对于社会经济的运行带来长运影响。在很长的一段历史时期，高速收费都依赖于人工来实现，这种方式由于无法适应现代化交通体系的需求，频临淘汰的边缘。

电子收费系统（ETC：Electronic Toll Collection）应运而生，并成为构建安全、便捷、高效、绿色的现代综合交通运输体系的重要组成部分。2019 年 5 月，中国交通运输部办公厅印发《关于大力推动高速公路 ETC 发展应用工作的通知》，要求积极推动 ETC 的安装使用，为取消高速公路省界收费站创造条件。交通运输部公布的数据显示，截至 2020 年 10 月 26日，全国高速公路 ETC 使用率超 65.98%。其中客车 ETC 使用率超过 70%，货车 ETC 使用率超过 53%，在提升通行效率、促进精细化交通管理等方面发挥了重要价值。

但与此同时，对于大型客车、货车及专项作业车辆而言，由于不同车型收费标准不一致，收费难、稽核难的问题普遍存在，难以满足精细化管理与缴费的需求。2020 年 1 月 1 日，由交通运输部发布的《收费公路车辆通行费车型分类》正式执行，明确了车辆类别体系、客车分类参数、货车分类参数等新标准，不同车辆类别对应着不同的收费标准，这也给收费与稽核工作带来了如下的挑战：

• 大型客车、货车及专项作业车辆等车辆在型号、核载质量、轴型等方面存在着广泛的差异，并会对于收费标准带来实际的影响。由于车型的分类复杂而多样，因此精准识别这些车型极具挑战。

• 如果以人工方式进行车辆车型识别、收费、稽核等工作，将会产生较高的人力资源成本，同时在效率上也无法满足智慧交通的需求。

• 如何更及时、精准地发现交通违法违规行为也是一个重要挑战。特别是在国家大力倡导取消高速公路省界收费站的背景下，高速公路上的人工检查关口数量显著减少，通过科技手段强化交通监管，有效遏制车辆通过车辆改装、套牌、遮挡号牌、不挂牌等非常规手段进行逃费、交通违法等行为，也就成为势在必行的举措。

基于英特尔® 架构的小神瞳收费车型识别管理方案

卓视智通小神瞳收费车型识别管理方案采用边缘计算、AI 智能图像识别等技术，集智能相机、边缘计算、智能补光、物联网监控、雷达感知等技术于一体。

系统采用多视频三维车辆识别专利技术，通过正、侧、尾三向视觉融合分析，对车脸、车身、车尾三维特征图像采集和车身图像还原分析，成功实现对车头特征、车身特征（车长、轴数、轴距、轴型、轮数、侧身图像特征等）、车尾特征的实时采集，为车辆根据车身特征进行车辆类型的划分、车身特征的比对分析提供重要数据支撑。而且可在距离车辆不到 1 米的近距离条件下，采用多帧图像特征融合和深度特征识别技术，对超长车辆车身图像采集、还原，并识别车身特征信息。

这一方案的识别结果可完美对接高速公路 ETC、MTC 收费系统和收费车型视图大数据稽核平台。

该解决方案的主要边缘产品为小神瞳一体机，该一体机搭载车脸相机、车尾相机、辅助检测、车身相机、车身补光、尾牌补光、前牌补光、车脸补光等组件，能够提供良好的车脸识别图片，并昼夜支持车牌、品牌、年款、颜色、车辆类型等多维化特征识别。

小神瞳一体机集成了搭载第 11 代英特尔®酷睿™ 处理器和英特尔® Movidius™Myriad™ VPU 的云图睿视 AI 计算盒，运行于边缘侧，能够提供通用算法框架支撑，同时支持所有主流人工智能框架训练出的算法模型，可帮助开发人员及客户缩短开发时间及成本，支持多元化的计算需求和不同的应用场景，实现视觉等数据的 AI 处理。

云图睿视 AI 计算盒基于英特尔® AI 计算盒参考设计打造而成，为 AI 应用提供了高性价比的硬件选项，能够帮助卓视智通构建高集成度的边缘平台。在基于英特尔架构的小神瞳一体机上，卓视智通打造了混合架构，实现了多种 AI 应用的异构化处理。

其中，图片拼接等应用基于第 11 代英特尔® 酷睿™ 处理器来完成，该处理器具备强大的算力、广泛的产品选项、I/O 集成功能、优异的扩展性与兼容性，能够完善地兼容小神瞳一体机内部的各种组件。此外，该处理器还集成了英特尔® 核芯显卡，拥有丰富的图形性能，能够很好地满足图片拼接、视频编解码等应用的需求。

英特尔® Movidius™ Myriad™ VPU 则为低功耗、高性能的计算机视觉智能提供了独特的解决方案，能够支持不断更新的智能和自动设备，显著加速计算机视觉智能应用。

云图睿视 AI 计算盒还通过 Beacon OS 整合了 OpenVINO™工具套件、英特尔® 智慧视频评估套件（Smar t VideoEvaluation Toolkit，SVET）等软件，能够为 AI 推理与视频处理提供系统级的开发支持与性能优化。同时，Beacon OS还内置了 EdgeX Foundary 等其他丰富的 IoT 组件与框架，能够支撑摄像头和其他传感器的接入和分析，为场景综合感知提供强大的软件基础。

小神瞳一体机集成了卓视智通多视频流三维收费车型识别算法，并通过 OpenVINO™ 工具套件进行了性能优化。

OpenVINO™ 工具套件支持加快部署广泛的深度学习推理应用和解决方案，可支持开发人员使用行业标准人工智能框架、标准或自定义层，将深度学习推理轻松部署并集成到应用中，在并在英特尔® 硬件（包括加速器）上获得显著的性能提升。借助面向预推理模型的模型优化器（Model Optimizer，MO），和实现硬件加速的推理引擎（Inference Engine，IE）运行时，OpenVINO™ 工具套件可在英特尔不同平台上部署并加速神经网络模型，能够在保持精度的同时显著提高图像推理速度。

卓视智通对于加速前后的性能表现进行了测试，测试数据显示，在使用 OpenVINO™ 工具套件与英特尔®Movidius™Myriad™ VPU 之后，算法的性能从 0.6 FPS 提升到 3 FPS，提升幅度达 5 倍 。同时，由于该方案能够在不对硬件进行大幅投入的前提下，提升性能，因此能够有效降低总体拥有成本（TCO），实现更好的经济性。

加速之后，在小神瞳一体机上运行多视频流三维收费车型识别算法的性能显著提升，从而避免了使用独立 GPU 所带来的高昂采购、空间、运维等成本，同时也能够更好地应对小神瞳一体机特殊的边缘应用场景。

通过将车辆特征信息、车牌、IC 卡、车载单元（OnboardUnit，OBU）等数据信息深度挖掘和多维度分析，小神瞳收费车型识别管理方案可为高速公路收费车辆路径识别、高速公路收费大数据稽查等多种业务需求提供可靠的数据支撑。在系统检测数据抽样测试中，解决方案能够在高速公路条件下，实现超过 99.99% 的车型识别准确率。对于交通管理工作，部署小神瞳收费车型识别管理方案能够带来如下收益：

• 准确识别划分收费车型，实现按型发卡、按型收费等核心功能，可以作为人工收费数据稽核的辅助手段并逐渐代替人工稽核，后期通过数据优化提升可接入收费数据稽查平台，实现全面自动化数据稽核与取证；

• 有效应对通过套牌、遮挡号牌、不挂牌等非常规手段进行逃费的嫌疑车辆，可规避收费漏洞，遏制逃费行为；

• 通过对于车辆信息的 AI 图像识别，提供了更加深入的智慧洞察，便于交通管理部门进行智慧管理。

“智慧交通是 AI 非常重要的应用场景，我们提供的 AI 计算盒产品具备卓越性能，能够为运行各种算法提供可靠支持。云图睿视将与英特尔、卓视智通进行深入合作，推动算法在一体化解决方案中的集成，推动智慧交通建设目标的实现。”

— 孟莹

云图睿视 CEO、创始人

小神瞳一体机赋能智慧交通应用实践

目前，小神瞳一体机已经广泛应用于多个智慧交通应用场景，在全国各地交通管理部门的管理实践中发挥了重要角色：

● 河南省高速公司管理中心高速公路 ETC/MTC 收费管理河南省高速公司管理中心将小神瞳一体机安装于收费站的 ETC/MTC 收费车道，通过智能三维视频连续扫描，采集完整的过车过程并进行检测，识别出车牌，车长宽高，车轴，轴型，车型等多维车辆信息，输出精准数据并上传收费平台，配合 OBU、CPC 的比对，发现大车小标，卡签不符等情况，保证车型、号牌信息准确性后精准收费，大大减少了通行费的损失。

● 江苏服务区车辆实施管控

江苏高速公路服务区基于小神瞳一体机的智能三维视觉识别技术 + 大数据分析技术，对各类车辆车身进行全过程扫描、检测、识别，输出车辆车牌车型轴数、外廓尺寸等多维车辆微特征信息及车身高清图片，对服务区进出车辆实时管控，和进出口车辆信息对比，为后续监控督察提供有力的数据支撑。

● 高速公路拒超管理

在该场景中，小神瞳一体机可以安装于拒超站/车道，通过智能三维视频连续扫描，完整输出车脸高清图、车尾高清图、还原车身全景高清大图和不少于 5 秒的过车视频记录。记录车辆不同角度全景图片和驶入称重设备完整过程，为收费入口拒超、出口称重复核业务提供清晰完整的图像和车型数据。同时识别收费车型，可校验 ETC天线读取结果，保证车型/轴型、号牌信息准确性；并与称重数据结合完成信息匹配，形成完成的拒超信息采集，统一上传治超/收费系统。

边缘 AI 让交通管理更加智慧

在交通管理这一场景，边缘 AI 有着重要的应用意义。通过在边缘终端处理 AI 负载，而非云端处理，交通管理部门能够更加高效地对于交通监管视频进行 AI 分析，满足费用自动稽核、违法违规行为智能定位等应用需求。同时，边缘 AI 应用也有助于降低网络传输所带来的处理延迟，提升应用的可用性。此外，边缘终端所汇聚的数据还能够与路段中心子系统、省部级联网中心进行交互，通过 “云-边-端” 融合来满足更多智慧交通的管理需求。

在 “云-边-端” 融合的架构基础上，卓视智通正在与云图睿视、英特尔继续合作，在小神瞳一体机中融入更多算法，满足改造车辆识别等功能的需求。而除了高速公路之外，该解决方案还能够广泛应用于车路协同、物流园区等场景，通过车型识别等能力提供强大的智慧能力支撑，加速交通体系运行的效率并节约成本。基于开放和成熟的架构，该解决方案可以根据业务场景需要灵活快速的部署和调整相关算法并支持多算法运行，包括车辆识别，车型识别，路面积水/破损检测，恶劣天气检测等，所有的算法均通过 OTA 方式下发，为 AI 和边缘计算提供强大、稳定、灵活的基础，也最大程度保护用户投资。

以数据为中心的英特尔将以世界领先的端到端技术、强大的底层算力以及丰富的产品组合，联合卓视智通、云图睿视等产业界伙伴，助力于包括中国市场在内的全球智慧交通产业的不断创新和发展。通过丰富的产品和解决方案组合，覆盖终端、边缘和云端的各个环节，满足数据计算、存储和转发、车道设备控制、数据分析和计算机视觉处理等多种负载的需求，积极赋能智慧交通的不断创新。