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候，不仅仅要考虑当下技术收费的难度、相关要求与业
务需求的满足度，还要放眼未来。
那么实际上自由流收费取消高速公路收费站，有几
个亟待解决问题：
首先，整个收费模式变革之后，那么以前开放式收
费模式下面，存在一些偷漏费现象，现在是不是存在，
是不是会变得更加严重，如何解决偷漏费问题，这是每
个省业主与客户给我们提的重大问题。
其次，在自由流收费过程当中将建设海量的ETC门
架系统，这些门架系统是自由流收费实现的一个关键基
础设施。那么它的分布是非常广泛，而且数量是非常多
的。那么如何适配我们整个国家幅员辽阔环境的问题，气 力体现。算法能不能在现有硬件不变的基础上，能够通
候的问题，如何能够达到稳定、可靠、安全的门架系统。 过算法的加载，提升它的车牌识别率。或者通过云的技
最后，如何支撑交通强国的战略？就是如何面向业 术，通过AI分析技术，对车牌识别进行训练，通过这个
务面向未来可持续性的发展。这是高速公路业主给我 训练形成更好的模型，更好的算法，反向加载到摄像机
们提出的命题与挑战。 里面，让它有自学习的能力。所以通过自学习在线算法
的升级，提升整个车牌的识别率。那么从今天的95%，到
对技术融合助力自由流收费新时代 后面96%、97%，甚至更高，达到99%，这是具备持续提
那么围绕着这几个点，华为是怎么做的呢？首先在 升的能力。这是在偷漏费方面做的第一重保障。
偷漏费这块，其车牌识别模块，当我们的OBUCBC卡读 第二重保障，一个是稽查系统，一个是信用系统。
取不成功，需要依赖相关的车牌信息做稽查。通过持续 以数据平台为底座，打造边云协同的收费稽查大数据平
不断的提升车牌识别系统的识别率，包括在稽查的时 台，做到精准稽查，实时稽查。具体怎么做呢？首先在中
候有据可依。具体怎么做呢？有三个关键点，在车牌识 心这侧，通过华为云的能力，通过数字平台提供大数据
别系统里面是软件定义的摄像机，通过软件定义加持 分析能力，将海量从门架系统，从实体收费站采集的交
AI，可以做到高速公路200公里时速下，目前的测试数 易流水信息，包括车牌识别地信息做大数据分析。结合
据可以达到95%车牌识别准确率，在200公里时速下的 我们在门架系统、实体收费站的边缘计算能力与AI能
测试结果。另外，车牌识别的准确率跟车牌抓拍的图片 力，在边侧、路侧，对采集上来的信息做实时分析与处
清晰度有着直接的关联关系。所以如何确保图片抓取 理，比如说交易流水、车牌识别与图片，他们之间实时
的清晰度是围绕着自由流收费做的创新，通过AI加持， 比对，是否有异常，如果有异常通过主动预警模块，将
通过软件定义摄像机的算力，可以自动感知周围天气还 异常信息逐级上传到中心，中心收到信息之后，下发到
有光线的变化，当外部条件发生变化的时候，可以自动 ETC系统与实体收费站，做到信息实时同步。那么结合
的适配变化，自动的调整成像参数，不管是刮风下雨还 数字平台大数据分析能力构建一个稽查能力，做到实
是大雾雨雪天气，都可以保证我们抓拍的图像是清晰， 时精准的稽查。
在清晰的图像上，我们可以很清晰的做出车牌识别。
除此之外我们认为还不够，因为毕竟现在只有95% 作者单位：华为技术有限公司
的识别准确率，车牌识别系统应该具备一个可持续的能
第五届深圳国际无人机展览会（2020年深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 99
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