自2019年兩會政府工做報告中明確「深化收費公路制度改革，兩年內基本取消全國高速公路省界收費站，實現不停車快捷收費，減小擁堵，便利羣衆」政策以來，全國高速公路取消省界收費站的工做快速推動。在撤站實現開放式的收費模式後，一些深層次的挑戰也隨之而來。其中最爲突出的是，高速公路的路網服務從省域路網擴大到全國一張網，收費稽查和追繳難度變大。收費的準確性依賴於路側的收費設施設備，對車輛識別要求更高，單純依賴於僅識別車牌已不知足新場景下的稽覈要求。算法
最典型的例子是通過高速公路收費站時，一旦司機對收費金額有所疑問，收費員需花費大量時間來調取路網數據並進行現場溝通處理，尤爲當跨省車輛路徑複雜的狀況，會更加耗時。同時，調取路網數據中精準車輛識別所生產的圖片、視頻等數據迅猛增長，對存儲、算力、計算延遲也產生了數十倍壓力。運維
針對高速自由流收費稽覈當前遇到的種種現實問題，阿里雲混合雲AI一體機在交通大數據應用場景下采用「雲邊一體」的部署新模式，經過「邊緣計算+AI」能力和地雀輕量級雲平臺，爲客戶提供高速公路稽覈系統解決方案。性能
自由流收費稽覈系統經過對通行車輛進行檔案化管理，實現車輛總體態勢分析；並利用大數據和AI算法提供標籤與嫌疑車輛圈選，從海量數據中精準快速地找到待稽覈的車輛名單；將嫌疑車輛列表推送給人工稽覈，利用圖像特徵實現車輛真實通行路徑還原，提供完整的證據鏈，加速取證過程。大數據
基於阿里雲混合雲AI一體機的自由流收費稽覈系統三大功能阿里雲
一、稽覈數據監測
經過AI算法和大數據技術，提供標籤與嫌疑車輛圈選，在海量的數據中自動識別通行異常的車輛並推送給稽覈人員，當日稽覈數據的基礎狀況在關鍵指標區域可見（通行量、平均扣費成功率、實收金額、應收金額及稽覈標籤）。url
二、一鍵稽覈
識別出來的通行車輛異常包含通行扣費異常和通行行爲異常，稽覈人員能夠根據標籤和金額，或稽覈置信度來篩選優先須要稽覈的車輛，好比選取最高嫌疑選項，查詢車輛異常通行對應的路徑、流水以及車輛檔案，這是利用圖像特徵實現的真實車輛路徑還原，可提供完整的證據鏈，加速了取證的過程。spa
三、遠程查看巡檢&監控告警平臺
經過雲邊部署的新模式，可以支持本地業務的實時智能化處理與執行，在邊緣節點處，實現了數據的過濾和分析，極大的縮短了設備響應時間，減小了從設備到雲端的數據流量，同時也能作到對邊緣節點的遠程運維，去提升服務效率和節省人力成本。以下圖是阿里雲混合雲AI一體機的遠程運維的服務中心，可在監控中心中查看剛創建的一體機項目信息，其中巡檢報告和告警詳情還暫時沒有上傳的數據，會按期把本地數據同步到遠程運維服務中內心。.net
以下圖是本地對雲平臺的應用和硬件進行的監控，保證問題和異常的有效和及時發現，而且將告警數據上傳到遠程運維服務中心進行展現；經過按期巡檢功能對雲平臺進行基礎的環境和服務巡檢，雲產品的巡檢、資源的容量以及性能的巡檢，對於其業務正常與否與健康程度進行了數據化評價和斷定，並將生成報告上傳到遠程運維中心進行展現。視頻
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