高速公路路径识别标识站车牌识别准确率验证方法——以武汉中交沌

高速公路路径识别标识站车牌识别准确率验证方法——以武汉中交沌口长江大桥为例

发表时间：2018-10-16T17:04:17.137Z 来源：《防护工程》2018年第11期作者：王兴国1 王庆晖2 [导读] 笔者借助湖北省高速公路收费站综合管理系统、冗余标识点等方法，解决了该项目验证车牌识别设备的捕捉率、识别正确率的难题，为其他不设收费站的高速公路运营模式提供参考，为无人收费模式的可行性提供了新的探索。王兴国1 王庆晖2

武汉中交沌口长江大桥投资有限公司武汉 430119

摘要：随着我国高速公路路网规划的不断完善，形成了复杂的环网结构，为了解决收费、清分争议问题，保障高速公路使用者和投资主体的利益，各省高速公路采用了最短路径法、最小费额法、统计概率法、车牌识别法和RFID标识站法等方法。本文以采用车牌识别法来实现精确路径识别的武汉中交沌口长江大桥为研究对象，该项目因不设立收费站，加大了验证车牌识别设备捕捉率、识别正确率的难度。笔者借助湖北省高速公路收费站综合管理系统、冗余标识点等方法，解决了该项目验证车牌识别设备的捕捉率、识别正确率的难题，为其他不设收费站的高速公路运营模式提供参考，为无人收费模式的可行性提供了新的探索。关键词：车牌识别法；高速公路；牌照识别设备；捕捉率、识别正确率；验证截至2016年底，我国高速公路通车里程已超过13万公路，有10个省高速公路通车里程达到5000公里以上，高速公路业主单位也达到了1500余家。随着各省高速公路建设规模和密度的扩大，形成的复杂环网和二义性路径数量也在逐年增加。在联网收费的路网中，从起点出发，到达目的地，可以有多条不同的路径（多义性路径）供选择。没有路径信息，无法按实际行驶路径来收费，造成高速公路所有者利益分配不公，成为联网收费的核心问题（多义性路径检测问题）。高速公路联网收费环境下的多义性路径检测本质是解决两个问题：一是对车主而言，按照哪一个路径路线的标准收取通行费；二是对多义性路线环上各高速公路投资主体而言，如何拆分收取的通行费。

针对多义性路径的问题，目前主要有两类识别方式，一类是精确路径识别，主要有无源电子标签识别法（RFID）、车牌照识别法、停车标识站法，另一类是概率识别法，主要有布瑞尔交通分配法、路网平衡法、最短路径法、最大概率法、协商法等。

在我国，各省高速公路多采用在多义性路网的关键点位布设路段标识点采集路径标识信息，结合收费站牌识系统的入口信息、出口信息，在车辆驶出高速公路时完成多义性路径的精确检测/识别，识别结果关联车辆收费记录；收费中心管理系统对多义性路径精确识别的车辆通行费进行精确清分，对小概率的无法识别的多义性路径车辆多采用概率法或最短路径法清分。

一、各类识别法优缺点分析

概率识别法，无法精确识别车辆行驶路径，其缺点是对于高速公路使用者及各投资主体来说，无法精确了解收费及清分是否公平合理。对于路网不复杂、投资主体单一的高速公路适用；其优点是费用低、相对公平合理，也经常用于未能精确路径识别车辆收费、清分。

对于精确清分主要介绍下有无源电子标签识别法（RFID）、车牌照识别法、停车标识站法三种。

1.停车标识站法

停车标识站是在主线建立收费站的方式，根据国务院办公厅2002年31号文件《关于治理向机动车辆乱收费和整顿道路站点有关问题的通知》要求，高速公路以及其他具备封闭条件的连续通行的收费公路，除两端出入口外，一律不得在主线上设置收费站。该方法目前已被淘汰。

2. 无源电子标签识别

利用RFID非接触式自动识别技术，在多义性路径关键节点架设标识站，在司机领取的复合通行卡上带有发射装置，在通过标识站时自动与接收装置通信，从而确定行驶路径，实现精确识别。优点是识别率高，不需要停车。缺点是复合卡成本高，联网通信投入大，且在识别时有被干扰的风险。

3.车牌照识别法

牌照识别系统利用视频车辆特征识别技术特点，即对动态场景中车辆的定位、识别和跟踪，其关键是车辆特征的捕获和识别。由于车辆号牌是车辆特征中具有唯一性的元素，通过对车辆号牌的识别和跟踪，可以有效地检测、识别、跟踪车辆。在高速公路网内存在多义性路径两点之间的主线路径断面上安装门架式车牌识别设备，通过车牌识别器采集、识别车辆的牌照号码，汇集至收费中心，通过清分模型比对进行通行费拆分账（图1）。

牌照识别系统可实现实时高清视频检测，当有车辆进入检测区域时，进行抓拍并对图片实时处理。在抓拍的图片中，车辆特征、车牌号码可清晰辨识。该系统具有识别速度快、可靠性高、工作环境的适应性强等特点，可以适应复杂的气候及光照条件，车牌识别率高，能适应大交通流量；多应用于高速公路、城市收费道路、交通违法检测、停车场等。

其优点是车牌捕捉率可达99%以上；车牌识别率高可达97%以上，不需要停车，建设成本较无源电子标签识别方式成本低廉。其缺点是受气候及环境影响大，联网通信投入大，无法解决无车牌车辆识别问题，对车牌污损的车辆识别率低。综合来看，车辆牌照识别法可做到精确路径识别，且建设成本相对较低，是目前流行的车辆路径识别方式。

牌照识别系统业务拓扑图图1

二、牌照识别设备捕捉率、识别正确率验证方法探索

目前在各省广泛应用的车牌识别设备供应商提供的产品标称车辆捕获率≥99%，车辆号牌识别正确率≥97%（含号牌字符数字和颜色）。但在实际应用中，受环境、设备本身、软件、技术人员等多种影响因素，未必能达到标称要求，然而对于如何验证车牌识别设备的捕获率、识别正确率，是高速公路投资主体关心的核心问题，也是摆在面前的实际难题。

武汉中交沌口长江大桥位于湖北省武汉市四环线，是目前长江上最宽的桥梁，于2017年12月28日通车运营。由于路网结构特殊，项目未设收费站，需要通过在主线架设车牌识别标识站的方法（图1），解决车辆精确路径识别的问题。因此，验证标识站牌照识别设备的捕获率、识别正确率能否达到产品标称要求，就显得尤为重要。武汉中交沌口长江大桥项目管理者，通过两步走的方式对标识站牌照识别设备的捕获率、识别正确率进行验证。一是通过湖北省高速公路收费站综合管理系统软件，人工稽核捕捉图片信息，比对识别结果，验证识别正确率。二是在同一断面不同位置增设标识站，通过比对两套标识站捕捉、识别结果，验证标识站牌照识别设备的捕获率，同时验证识别正确率。

1.验证标识站牌照识别设备识别正确率。武汉中交沌口长江大桥运营公司管理者要求监控员，每日通过湖北省高速公路收费站综合管理系统，对标识站抓拍的图片进行逐一稽查审核，验证车牌识别设备的识别正确率（湖北省高速公路收费站综合管理系统，详见图2）。

根据设计要求，K26处设有一个标志站点，安装有一套500万像素牌照识别设备（路径识别设备车道检测传输示意图，详见图3）。监控员统计了2017年12月28日至2018年1月8日期间的车辆牌照识别正确率仅有89%，与设备标称的车辆捕获率≥99%、车辆号牌识别率≥97%（含号牌颜色）参数相差甚远；沌口大桥路段日均流量达万余辆，每天有千余辆车未能识别，每天给业主造成8、9万元的损失。经过设备承包商对牌照识别设备十多天的调试，仍未达预期，漏拍车辆多，无法满足要求。因此，管理者要求机电承包商在K22处再安装一套700万像素牌照识别设备对比验证。

2.验证车牌捕捉率、识别正确率。2018年1月23日K22处700万像素牌照识别设备安装调试完成，比对发现K26处500万像素牌照识别设备每天要比K22处700万像素牌照识别设备漏拍车辆达九百余辆，意味着K26处500万像素牌照识别设备实际车牌捕获率平均仅有81%，显然500万像素牌照识别设备不能满足技术要求；因此要求机电承包商将K26处也更换为700万像素牌照识别设备。 700万像素牌照识别设备于2月8日调试完毕，2月9日之后统计结果显示，车牌捕获率达到了99%、车牌识别正确率达到了97%以上的要求。（详见表1、表2、图4）