高速AI稽核联合解决方案
拓维信息高速AI稽核联合解决方案,基于多流水融合路径、大数据、AI、边缘计算等智能化技术,构建高速业务稽核模型库,丰富稽核管理手段,提高效率与准确性,多范围打击偷逃费行为。拓维信息高速AI稽核联合解决方案,确保高速公路自由流收费稽核安全可控。基于多流水融合路径、大数据、AI、边缘
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商品详情
商品亮点
- 边缘一体,云边协同 利用边缘计算+AI+边缘物联的组合,以综合通行数据为基础,进行大数据预测分析,提升稽核效率与准确性。
- 多流水数据融合,收费稽核智能纠偏 通过端侧数据与其他业务系统数据之间的智能处理与融合,实现融合纠偏,得到最完整、最有说服力、最实时的收费稽核证据链。
- 多维度AI稽核引擎,确保收费安全可控 方案具有4个特色及多维AI稽核模型库,支持N个稽核应用场景,确保自由流收费安全可控。
- 海量图片高效处理 基于图片处理的全流程,从图片的产生、传输、存储、应用各个环节采用针对性的处理,保障海量图片的高效传输与便捷应用;同时对海量图片提供图搜服务引擎,满足图找图的搜索功能。
商品参数
交付方式
License
交付SLA
120自然日
服务监管
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涉及
开票主体
拓维信息系统股份有限公司
操作系统
Windows/Linux/Unix
版本
V1.0
上架日期
2020-03-18
所属类别
交通物流
商品说明
拓维信息高速AI稽核联合解决方案,确保高速公路自由流收费稽核安全可控。基于多流水融合路径、大数据、AI、边缘计算等智能化技术,构建高速业务稽核模型库,丰富稽核管理手段,提高稽核的效率与准确性,通过智能化的稽查手段,多范围打击偷逃费行为,实现高速计费、收费的公平公正,最大化减少高速费流失。
方案基于云边协同的部署形式,通过边缘计算、AI、大数据等新ICT技术实现高速公路自由流收费稽核全闭环业务流。通过深度解析挖掘车辆抓拍图像,多维度分析车辆特征、通行轨迹、超时等方式,真实还原通行过程车辆信息,为偷逃费稽核提供证据链判定。为高速公路联网计费、设备物联监控、通行数据分析、稽核管理体系搭建、清分结算工作提供数据支撑,最大化减少高速通行费损失,保证高速计费的公平公正。
核心功能包括:
1.边缘AI
边缘AI方案主要是高速边缘一体机,实现对AI图片压缩、AI车脸ID、AI图片信息、业务网关和边缘管理的场景应用,包含对车辆图片信息结构化存储服务、车牌识别服务、边缘设备物联能力、边缘稽核计算等服务。
2.稽核基础平台
(1)路网模型
通过路网模型辅助路径还原,辅助路径异常判断。
(2)图片服务引擎
对海量图片提供结构化搜索功能,提供以图找图的搜索功能。
(3)海量图片管理
实现海量图片存储,提供检索服务。
(4)路径拟合服务
结合流水,图片检索等信息,提供车辆路径的查询数据服务。
(5)标签体系
根据业务需要,建立车,设备,车道等客体稽核标签体系和档案,用于稽核规则。
(6)模型引擎
模型引擎包括计算模型管理和模型执行服务两部分。计算模型管理主要是提供稽核模型,稽核模型除了基础统计规则,也会包含一些负责的描述统计模型和预测模型,模型管理提供管理这些模型文件和参数的功能。模型执行服务主要是系统后台提供的根据稽核计算模型中管理模型文件,参数,来执行模型的服务。
3.稽核应用
稽核应用包含稽核运营中心、内部稽核、外部稽核、专项稽核、稽核证据链管理、稽核管理、稽核公共服务、黑名单管理。
(1)稽核运营中心
稽核工单分析:根据稽核日期,稽核类型,车辆等维度对稽核单据进行统计分析。包含全省疑似偷逃费车辆,路段疑似偷逃费车辆、收费站疑似偷逃费车辆统计。
稽核追缴分析:根据稽核工单,追缴情况,对不同需追缴工单,根据日期,异常类型等维度来统计分析。
稽核堵防效果分析:根据过去一个周期(月/周)的各种形式追缴,媒体曝光、发行以及各内部要素的整改,来评估当前周期的偷逃费情况减少的效果。
稽核模型评估:对现有模型的进行效果分析,并对模型改进。
(2)内部稽核
收费设备设施:通过该设备客体的历史统计标签和同地段设备的统计标签来判断该设备的正常情况;通过已发现的疑似偷逃的车辆的路径,来分析对应的设备。
收费行为:通过该收费员主体的历史统计标签和同地段时段收费用的统计标签来判断该收费员收费行为的正常情况。通过已发现的疑似偷逃的车辆的路径,经过的收费点,来分析对应的收费行为。
收费站/路段设施:通过已发现的疑似偷逃的车辆的路径,经过的路径,来分析对应收费站路段的情况。
发行机构:对不同发行商,不同时间周期,不同异常的次数,情况,进行规则分析。
(3)外部稽核
对路径不符,车辆身份不符,假冒,等偷逃类型,设计了常用的规则模型,用于发现异常的通行记录。外部稽核规则包括改变车型规则、改变缴费规则、利用优惠政策规则、其他常用规则。
(4)专项稽核
运营(两客)专项:对于运营车辆,在一般车辆标签的基础上,增加运营车辆的常规路线, 频次,对应的运营主体等统计标签。 并将这些特征设计了对应的检验规则用于发现该类车辆的异常。
货车专项:货车为高速偷逃费重点重点关注的对象,在一般车辆标签的基础上,增加常规路线,频次,车轴统计标签;大小标,obu互换,身份欺诈等概率标签,用于发现货车类型车辆的异常和群体偷逃的情况。
绿通车专项:综合考虑绿通车预约记录,查验结果,出入站点,查验人,通行路径,频次,货品,货品季节,货品产地等因素,来判断绿通车的异常。
跨省车辆专项:对跨省车辆建立省界,车辆路径,频次,分群,屏蔽OBU 概率 等专用标签,对跨省车辆进行专项分析,用于发现跨省车辆的异常。
非法运营车辆专项:非法运营车辆在频次和路径上和个人汽车有很大差异。对于非法运营车辆的活动范围,频次,分群等特征分析,用于发现非法运营车辆异常和群体偷逃的情况。
(5)稽核证据链管理
证据单位维护,不同偷逃费类型,需要不同证据(通行记录,图片)的管理。包括证据单位维护、偷逃类型证据组合维护、证据链生成服务。
(6)稽核管理
稽核工单流程管理:稽核工单查看,审核下发,处理结果的回朔。
稽核工单执行分析:稽核工单的处理流程和分析。
(7)稽核公共服务
素材库:典型案例卷宗整理与团伙偷逃案例卷宗。
推送引擎:推送包括短信、邮件、政府网站等消息推送通道。
公共查询服务:信息公开透明。
(8)黑名单管理
主要涵盖黑名单管理与预警。
黑名单管理服务:黑名单生成,退出管理。对应补缴等信息的查询服务,服务于业务补缴业务系统。
预警:在各个业务接口,通过黑灰名单在线预警服务,起到追缴管控的作用。
方案基于云边协同的部署形式,通过边缘计算、AI、大数据等新ICT技术实现高速公路自由流收费稽核全闭环业务流。通过深度解析挖掘车辆抓拍图像,多维度分析车辆特征、通行轨迹、超时等方式,真实还原通行过程车辆信息,为偷逃费稽核提供证据链判定。为高速公路联网计费、设备物联监控、通行数据分析、稽核管理体系搭建、清分结算工作提供数据支撑,最大化减少高速通行费损失,保证高速计费的公平公正。
核心功能包括:
1.边缘AI
边缘AI方案主要是高速边缘一体机,实现对AI图片压缩、AI车脸ID、AI图片信息、业务网关和边缘管理的场景应用,包含对车辆图片信息结构化存储服务、车牌识别服务、边缘设备物联能力、边缘稽核计算等服务。
2.稽核基础平台
(1)路网模型
通过路网模型辅助路径还原,辅助路径异常判断。
(2)图片服务引擎
对海量图片提供结构化搜索功能,提供以图找图的搜索功能。
(3)海量图片管理
实现海量图片存储,提供检索服务。
(4)路径拟合服务
结合流水,图片检索等信息,提供车辆路径的查询数据服务。
(5)标签体系
根据业务需要,建立车,设备,车道等客体稽核标签体系和档案,用于稽核规则。
(6)模型引擎
模型引擎包括计算模型管理和模型执行服务两部分。计算模型管理主要是提供稽核模型,稽核模型除了基础统计规则,也会包含一些负责的描述统计模型和预测模型,模型管理提供管理这些模型文件和参数的功能。模型执行服务主要是系统后台提供的根据稽核计算模型中管理模型文件,参数,来执行模型的服务。
3.稽核应用
稽核应用包含稽核运营中心、内部稽核、外部稽核、专项稽核、稽核证据链管理、稽核管理、稽核公共服务、黑名单管理。
(1)稽核运营中心
稽核工单分析:根据稽核日期,稽核类型,车辆等维度对稽核单据进行统计分析。包含全省疑似偷逃费车辆,路段疑似偷逃费车辆、收费站疑似偷逃费车辆统计。
稽核追缴分析:根据稽核工单,追缴情况,对不同需追缴工单,根据日期,异常类型等维度来统计分析。
稽核堵防效果分析:根据过去一个周期(月/周)的各种形式追缴,媒体曝光、发行以及各内部要素的整改,来评估当前周期的偷逃费情况减少的效果。
稽核模型评估:对现有模型的进行效果分析,并对模型改进。
(2)内部稽核
收费设备设施:通过该设备客体的历史统计标签和同地段设备的统计标签来判断该设备的正常情况;通过已发现的疑似偷逃的车辆的路径,来分析对应的设备。
收费行为:通过该收费员主体的历史统计标签和同地段时段收费用的统计标签来判断该收费员收费行为的正常情况。通过已发现的疑似偷逃的车辆的路径,经过的收费点,来分析对应的收费行为。
收费站/路段设施:通过已发现的疑似偷逃的车辆的路径,经过的路径,来分析对应收费站路段的情况。
发行机构:对不同发行商,不同时间周期,不同异常的次数,情况,进行规则分析。
(3)外部稽核
对路径不符,车辆身份不符,假冒,等偷逃类型,设计了常用的规则模型,用于发现异常的通行记录。外部稽核规则包括改变车型规则、改变缴费规则、利用优惠政策规则、其他常用规则。
(4)专项稽核
运营(两客)专项:对于运营车辆,在一般车辆标签的基础上,增加运营车辆的常规路线, 频次,对应的运营主体等统计标签。 并将这些特征设计了对应的检验规则用于发现该类车辆的异常。
货车专项:货车为高速偷逃费重点重点关注的对象,在一般车辆标签的基础上,增加常规路线,频次,车轴统计标签;大小标,obu互换,身份欺诈等概率标签,用于发现货车类型车辆的异常和群体偷逃的情况。
绿通车专项:综合考虑绿通车预约记录,查验结果,出入站点,查验人,通行路径,频次,货品,货品季节,货品产地等因素,来判断绿通车的异常。
跨省车辆专项:对跨省车辆建立省界,车辆路径,频次,分群,屏蔽OBU 概率 等专用标签,对跨省车辆进行专项分析,用于发现跨省车辆的异常。
非法运营车辆专项:非法运营车辆在频次和路径上和个人汽车有很大差异。对于非法运营车辆的活动范围,频次,分群等特征分析,用于发现非法运营车辆异常和群体偷逃的情况。
(5)稽核证据链管理
证据单位维护,不同偷逃费类型,需要不同证据(通行记录,图片)的管理。包括证据单位维护、偷逃类型证据组合维护、证据链生成服务。
(6)稽核管理
稽核工单流程管理:稽核工单查看,审核下发,处理结果的回朔。
稽核工单执行分析:稽核工单的处理流程和分析。
(7)稽核公共服务
素材库:典型案例卷宗整理与团伙偷逃案例卷宗。
推送引擎:推送包括短信、邮件、政府网站等消息推送通道。
公共查询服务:信息公开透明。
(8)黑名单管理
主要涵盖黑名单管理与预警。
黑名单管理服务:黑名单生成,退出管理。对应补缴等信息的查询服务,服务于业务补缴业务系统。
预警:在各个业务接口,通过黑灰名单在线预警服务,起到追缴管控的作用。
销售对象
全部用户
商品定价
Step阶梯定价
商品价格=订购区间数量1*区间规格单价1+订购区间数量2*区间规格单价2。
举例:通话费率为不超过3分钟的部分按0.3元/分钟,超过3分钟的部分按0.2元/分钟;如果用户通话8分钟,收取的费用为3*0.3+5*0.2=1.9元。
Tier阶梯计价
商品价格=订购数量*数量所属区间单价。
举例:通话费率为不超过3分钟则0.3元/分钟,若超过3分钟则0.2元/分钟;如果用户通话2分钟,收取的费用为2*0.3=0.6元;如果用户通话8分钟,收取的费用为8*0.2=1.6元。
线性定价
商品价格=订购数量*单价。
简单定价
商品价格为页面呈现价格。