本文档规定了基于人工智能技术的高速公路收费稽核应用的架构及要求，适用于系统工程规划、设计和实施。系统分为端侧、边缘侧、中心侧，并包含运维管理、数据管理、网络及安全部分。
系统逻辑框架
系统包括端侧（收费天线、牌识摄像机等）、边缘侧（AI边缘平台、边缘业务平台）、中心侧（AI中心平台、基础功能平台、中心业务平台）以及运维管理、数据管理、网络及安全。边缘侧实现实时计费、AI图片压缩、车辆特征识别等，中心侧实现智能分析、实时收费稽核。部署方式包括两种，具体见附录C。
端侧要求
图像要求包括至少800W分辨率、支持JPEG/TIFF格式、支持Bayer8/RGB/YUV/RGB-D编码格式、支持TCP/IP/FTP/USB等传输协议、支持1位/8位/16位/24位/32位成像。
边缘侧要求
- AI边缘平台：性能符合附录A.1，功能包括车牌二次识别、车辆特征识别、AI图像压缩等AI推理能力，支持推理服务部署和资源配置，支持与中心侧协同，支持数据输出。
- 边缘业务平台：功能包括边缘实时计费（支持黑名单布控、预测车辆出口信息）、车牌二次识别、AI图片压缩（20-50倍压缩）、车辆特征识别（识别各类车辆、生成车辆身份标识、支持轴型识别）、图片结构化（识别车辆类型、品牌、颜色等）。
中心侧要求
- AI中心平台：性能符合附录A.2，功能包括基于车辆特征进行模型训练、统管算法、建模和训练、支持云端算法部署至边缘侧、支持多种算法接入和调度、支持数据管理、数据标注、模型管理等。
- 基础功能平台：功能包括路网模型（支持构建路网模型并提供数据服务接口）、图搜索服务（支持以图搜车、以图搜轨迹）、稽核模型（具备车辆异常行为分析模型）、路径拟合（支持多流水数据融合、路径还原、干扰数据去噪、轨迹拟合）、标签体系（支持构建车辆行程档案、指标体系、逃费风险评估）。
- 中心业务平台：功能包括稽核工具（支持查找异常车辆轨迹、辅助前线获取行程信息、快速定位疑似逃费车辆、查询相关信息）、稽核追缴（形成疑似偷逃费记录、自动移入追缴清单、加入黑名单、形成稽核结论、便捷移除追缴车辆、支持新建布控任务）、档案管理（记录车辆行驶档案）、稽核运营（综合展示稽核数据、数据处理情况、图像解析情况、轨迹复原情况、异常情况、用户工作情况）、画像分析（支持偷逃费车辆精准画像、构建逃费行为风险分析模型）。
数据管理及运维管理要求
- 运维管理：支持容器部署运行、后台统一管理、容器隔离技术、故障恢复功能、远程故障监控。
- 数据管理：提供车辆数据、视频/图像数据、ETC流水等数据管理，支持省中心、分路段、收费站分权分域权限管理。
安全及网络要求
- 网络要求：网络安全等级保护符合GB/T22239要求，满足《联网收费系统省域系统并网接入网络安全基本技术要求》。
- 安全要求：部署防火墙或访问控制设备、鉴别用户身份、限制登录地址、处理登录失败、防止远程管理被窃听、具备明细查询记录功能。
性能要求
- 车辆特征识别：大于（256×256）像素机动车识别率≥95%，车牌白天识别准确率≥97%，夜晚≥94%；基本属性白天识别准确率≥90%，夜晚≥80%；扩展属性白天识别准确率≥95%，夜晚≥85%；个体特征白天识别准确率≥90%，夜晚≥85%；人员特征白天识别准确率≥90%，夜晚≥85%。
- 系统响应时间：并发量大于1000时，系统响应时间小于3秒；数据记录为10亿内规模时，单次检索结果集小于10000条，响应时间小于1秒；小于1百万条，响应时间小于3秒。
