近年来,随着高速公路通车里程的迅猛增长和车流量的快速增加,高速公路运营管理中暴露的新情况、新问题也逐年增多,特别是逃漏通行费问题,给正常运营秩序带来较大的冲击。为了解决偷逃漏费、路径识别等业务需求,其中在高速公路收费卡口逐步进行了监控高清化与智能化改造。在视图智能化处理方面将面临以下几个问题:
1、 如何建立一个安全、实时、有效、智能化的视图大数据系统处理系统,利用车辆视图“多特征识别”真正满足高速公路偷逃漏费稽查工作高时效、高正确率要求;
2、 如何建设一个适合高速公路场景高性能计算平台,实现大规模数据的云存储、云计算,满足数据实时查询,同时满足海量数据离线分析,实现更多的预测,统计和稽查等业务。
3、 如何保证收费站的收费数据实时性、收费高清图像传输的可靠性,以及高业务量将引起存储容量,网络带宽,并发处理能力的高要求。
在现代的高速公路建设上,充分利用收费站、交通路段和重要场所的视频结构化信息,获得高速公路收费与稽查视图大数据处理解决方案,从而使得高速公路运行更加安全畅通,有效打击高速公路偷逃漏费现象。
一、高速视图大数据处理
针对高速公路监控视频提供车辆”多特征识别”结构化处理。通过对收费站出入卡扣收费视频图像数据的有效结构化处理,提供收费车辆特征描述,用以辅助高速公路收费人员进行实时在线偷逃漏费稽查工作。
图-1 高速公路收费系统图片大数据处理系统
图-1高速公路收费系统图片大数据处理系统。在功能模块中,包含收费出入口收费高清图片大数据处理,采用先进的深度学习、高性能运算及大数据技术,集视频结构化分析、数据存储、数据应用于一体的高性能、高密度计算设备,支持高并发能力、分析识别准、运算速度快、检索效率高等能力。在图片处理模块中,力求解决高速公路等目标的异常行为检测和快速检索,以实现收费稽查等多种应用,提高收费准确性。主要功能包括目标检测、跟踪、分类、车辆特征识别、以图搜图和实时报警等。在信源输入部分,支持实时的收费出入口图像数据,路段视频监控数据,同时还支持移动路政输入数据。亦可进行视综数据处理,收费系统历史视图等进行处理。进行离线的图像处理,用以更多的离线分析业务。
图-2 高速公路视图大数据处理智能应用
图-2 高速公路视图大数据处理智能应用中涵盖了车辆特征提、实时预览、智能检索和以图搜图等模块。其中在车辆特征提取中包含抓拍车辆的车型、车款、车身颜色、车牌、年检标、遮阳板、纸巾盒、挂件、摆件、安全带等细分特征。智能检索部分包含对车辆任意特征值进行快速搜索,得以快速定位车辆的入口站点等,同时支持多种特征和条件的组合检索。以图搜图支持通过车辆图片框选快速搜索同一车辆的入口信息等功能。所有智能应用满足高速公路收费系统快速稽查,并有效打击偷逃漏费的现象。
二、高速公路视图大数据处理云平台建设
为建设一个适合高速公路场景高性能计算平台,实现收费与监控系统视图大规模数据的云存储、云计算。考虑到目前收费业务功能集中由省收费中心承担,必然带来省中心业务数据存储容量、网络带宽、应用并发能力严重不足的问题。鉴于以上问题,高速公路收费视图大数据处理需要利用各个区域收费中心承担省中心部分职能,分担省中心的计算、储存、网络带宽及应用高并发处理能力处理。采用省中心为主,其他区域分中心协同的分布式云数据中心架构构建高速收费视图大数据处理平台。对现有业务系统的进一步云化整合。
图-3 高速公路视图大数据处理云平台部署方案
省中心,各个区域分中心部署视图大数据处理业务系统。各个数据中心部署云计算平台,大数据分析平台和大数据存储平台。满足视图大数据处理的业务需求。
● 多数据中心统一管理
提供针对省中心,区域分中心多数据中心的统一的运维、运营管理能力。融合资源池的管理系统可以集中管理和监控各个数据中心的计算、存储、网络资源和使用情况,提供统一的资源管理、跨DC资源部署、运维管理、服务管理和自助服务等能力。
● 融合的基础架构
从一个统一的云管理平台下发业务到不同的资源池,支持快速的业务下发,支持不同虚拟化平台,从而将异构的计算资源池,异构的存储资源池作为服务提供,提供资源的共享和灵活分配,提供统一的分权分域管理。
● 快捷的应用管理
通过虚机模板、应用模板,以及用户自定义编排等能力,提供应用快速、自动化部署的能力。
分布式高速公路视图大数据处理云平台建设以及对现有业务系统的进一步云化整合,可以带来如下价值:
● 收费视图大数据处理系统将有效打击高速公路偷逃漏费行为,并且每年将挽回损失几个亿。同时积累下来的大数据会对后续的高速公路运营服务和管理提供帮助。
● 精简IT资源,降低运维成本,利用云数据中心统一资源管理,统一的运维管理平台,降低维护维护成本,从降成本中贡献净利润
● 云数据中心一次规划,多次(按需)部署,降低规划难度,规避投资风险,柔性十足,便利的扩减容机制,可随时调整以匹配业务或IT的变化等。
● 通过云计算HA、FT、热迁移功能,能够有效减少设备故障时间,确保收费等核心业务的连续性,避免传统IT,单点故障导致的业务不可用。
综上所述,借助大数据云计算及视图分析技术,将以其视图智能化、运维管理自动化,IT资源弹性调度,快速部署以及优异的扩展性等优势,将为高速公路收费稽查发展夯实基础。
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