從無人停車場、到無人超市，再到刷臉點餐的無人餐廳。必須承認，我們正在進入一個日漸人工智能化的科技時代，傳統行業正在被科技革新。

　　早在五年前，牛津大學就有人在發表的未來就業報告中指出：未來，有47%的工作有很大幾率被人工智能取代。

　　前不久，交通部就宣布高速公路收費站將使用智能化收費，來代替人工收費。事實上，在河南、陜西等地的部分高速收費站，已經這么干了。車主在過收費站時不需要掏現金和手機，攝像頭一識別車牌，就會自動從車主的支付寶或微信賬戶里扣取相應費用。

　　不難想象的是，有相當大的一批收費站工作人員，要被這一人工智能搶了飯碗。曾經最穩定的工作，如今卻變得最不穩定。時代的進步，也勢必要發展新興科技，淘汰老舊手段。

　　近年來，隨著技術的發展，除了ETC以外，還誕生了視覺識別系統，及人工智能算法等的配套措施，使得收費站的不停車收費得以成功應用。

　　交通部已計劃利用ETC、機器視覺等人工智能技術技術，全面推出不停車收費系統，取代現人的人工收費崗位。利用人工智能技術，可以快速識別車牌號，并且可以通過人工智能算法來解決錯讀、漏讀車牌號的問題。

　　有了人工智能技術，以后車子只要上了高速，車牌號被識別之后，將可以直接在大數據云端，綁定使用者的銀聯、支付寶、微信等支付賬號，實現快速扣費。

　　人工智能 + ETC收費系統項目例舉分析

　　“基于人工智能技術的ETC收費系統”由5.8G DSRC微波讀寫單元、人工智能視頻處理平臺、集成工控云終端等核心模塊組成。當車輛經過高速公路ETC出/入口、高速(橋梁)路徑識別標識點時，系統通過人工智能技術、毫米波雷達成像技術，智能識別車輛的特征(車款、車型、車牌等)，并自動將其識別的特征信息與車載電子標簽OBU中的車輛信息進行比對，避免“假冒套牌”等逃費現象的發生，同時，數據將自動存儲在集成工控云終端中。

　　“基于人工智能技術的ETC收費系統”核心技術是以深度學習算法為主的圖像檢測、分類技術，毫米波成像技術：

　　1、當車輛經過高速公路ETC出口時，系統會對車輛進行攝像及識別，包括車型、車款等，并調取車輛沿途經過的高速(橋梁)路徑識別標識點及高速公路ETC入口時的車輛數據信息，與此時5.8G DSRC微波讀寫單元獲取的OBU信息進行匹配，當檢測的車輛信息與OBU的信息不符時(車輛存在逃費行為)，系統立馬發出警報，收費站人員進行人工干預;

　　2、集成工控云終端實時采集交通信息，通過人工智能的對海量的交通數據的挖掘，幫助交通監管部門擬定多維度的交通指揮預案，實時預警高速的擁堵情況，智能調度資源， 減少各類交通空載率。

　　結語：

　　智能化是高速公路發展的必然趨勢，高速公路智能化建設勢在必行。突出人工智能在大眾生活技術領域的核心地位，大力推動智能化技術發展，既是現代新興技術發展的必然要求，也是信息化企業研究和應用領域的挑戰。