收費站每日的車流量大，對車輛的多維度分析薄弱，無法提供科學的數據支撐，爲運營決策提供堅實的依據。
ETC收費在一定程度上提升了效率，但仍無法實現不減速通行。
收費站逃費時有發生，交易流水和車輛信息等關鍵取證數據未留存或融合，造成追討困難。
車輛通過收費站依然要減速，一車慢，車車慢，同時收費異常車輛缺乏提醒和引導，堵塞收費口，佔用人工資源，造成擁堵加劇。
基於中國電信天翼雲自主研發能力，採用了通環境全時空數據採集技術，實現對車輛、行人、物體真實大小、地理座標的實時感知，研發密集物體移動圖像分割技術，實時分析車輛軌跡，成功將真實世界映射到孿生系統。並融合了傳統GIS地圖的經驗，整合城市地理信息、RTK座標，將1:1比例的地圖信息匯聚融合到孿生模型當中，實現收費站態勢全息感知。
數據融合，智能視頻分析 智能視頻分析系統將各類視頻感知設備的數據深度融合，把分段的、獨立的感知數據融合成全域的、連貫的感知數據 ，並依託優秀的視頻技術和領先的AI能力，提供便捷的視頻設備管理及智能視頻分析服務。 雲網邊融合，打造極致時延 網絡+邊緣計算+雲計算架構，實現前端數據一跳上雲，雲邊協同部署，實現計算速度的優化。
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