近日，由长安大学数据科学与人工智能研究院提供核心技术支撑、与陕西交通控股集团有限公司西长分公司联合研发的第二代“收费站一体化智能感知与安全警示装置”通过第三方检测机构检测，取得正式检测报告（编号2026-CPBG-559（02）），委托单位为长安大学与陕西交控西长分公司。报告显示，该装置对摩托车事件、行人事件的识别准确率实测均达100%，优于不低于98%的标准要求，功能、环境适应性与电气安全各项指标全部合格。目前该装置已在陕西省车流量最大的六村堡收费站投入试运行。

从真实痛点出发，把处置前移到“闯入发生的那一刻”

行人与摩托车违规闯入高速公路入口，是运营中事故风险最高、也最难依靠人力实现全覆盖的场景之一。按照陕西省高速公路禁止行人、摩托车驶入的管理规定，收费站需对违规闯入予以劝离，但传统做法依赖站区人员现场拦截，处置被动滞后，一线人员长期处于高强度、高风险作业状态。研究院坚持从行业真实场景中提炼科研命题，与西长分公司围绕这一痛点联合攻关，推动视觉感知研究成果由实验室指标走向路侧装备。

装置采用“提前发现—智能预警—主动劝离—闭环取证”的全流程自动化技术路线，其中视觉识别算法、事件判定逻辑与边缘智能系统由研究院负责研发。路侧集成网络球机、边缘计算终端、定向强声广播喇叭、红蓝爆闪警示灯与LED信息显示屏；识别到违规目标后，边缘计算终端就地完成判定，并同时触发语音劝离、爆闪警示与屏显提示三路现场处置，同步抓拍上传、保存连续证据图。识别与处置全部在现场完成，断网条件下仍可正常工作。

图1 左：装置成套硬件，含网络球机、边缘计算终端、IP强声广播与红蓝爆闪警示灯；右：设备在收费站入口现场安装，旁侧配LED信息显示屏

通过资质机构检测，各项指标全部合格

检测报告对装置功能与性能给出了系统性结论。功能方面，典型事件检测、抓拍取证存储、自诊断与报警三项均判定符合要求。性能方面，除识别准确率实测100%外，定向扩音喇叭声压级在正前方10米、5米、0.5米分别实测96、103、122 dB(A)，三档全部合格；装置经−20 ℃低温8小时、+70 ℃高温8小时、40 ℃及相对湿度(98±2)%湿热48小时试验后均能正常工作；绝缘电阻实测不低于550 MΩ，电气强度试验漏电流1.49 mA，均优于标准要求。

第二代装置的另一项重要进展是实现全自主可信国产化，从硬件终端、算力平台到识别算法完成全链路国产化适配。工程实现上支持24小时全天候运行、OTA远程升级、算法热切换与数据闭环迭代，可适配雨雾、强光、夜间等复杂环境。其中数据闭环迭代依托研究院构建的“训推一体”感知计算技术体系——设备自动筛选识别把握不足的画面回传云端，经人工确认后重新训练并灰度下发，使算法精度随运行时间持续提升。

图2 左：装置取得的第三方检测报告（北京交信检测技术有限公司，具备CMA与CNAS资质）；右：团队开展设备联调与参数标定

成果不在纸面：真实路网持续产生处置记录

第二代装置是在第一代产品实践基础上迭代形成的，第一代此前已在机场西收费站落地试运行。截至2026年9月18日，配套的劝返管理平台累计识别违规闯入7,545次，处置劝返事件5,512起，劝返成功率100%，累计事件记录15,450条，每起事件均保存3张连续证据图，可逐张查看、全程追溯。平台记录还显示违规闯入在17时、19时、10时相对集中，可为站区勤务排班提供直接参考。

六村堡收费站是陕西省车流量最大的关键枢纽站点，车流交织密集、人员活动复杂。在该站开展试点，既是对国产化成套设备综合性能的实战压力测试，也为后续规模化复制推广积累现场运行数据。

图3 左：装置在收费站入口开展现场实测；右：系统自动抓拍并保存的事件证据，每起事件保存3张连续证据图

产学研深度融合，学生在真实工程中成长

该项目由研究院人工智能中心承担技术研发工作。中心聚焦交通场景下的视觉感知算法与边缘智能系统，构建了覆盖数据标注、模型训练、多芯片部署与现场迭代的完整技术链条，并以真实路侧运行数据反哺算法优化。多名研究生参与现场数据采集、样本标注与系统联调，在真实工程环境中完成了从算法研究到装备落地的完整训练，“真场景、真数据、真装备”已成为研究院人才培养的重要特色。

下一步，研究院将与西长分公司持续跟踪装置试运行状态，优化算法与设备性能，完善运维管理机制；待试点验证成熟后有序扩大部署覆盖范围，继续发挥数据科学与人工智能领域的学科优势，以自主可控的数智技术服务高速公路运营安全与公众平安出行。