在传统收费站向无人化转型的浪潮中，不规范车辆通行、行人闯入、安全隐患频发等成为了行业内共同面临的问题与挑战。岑罗公司机电维护站充分把握 DeepSeek 等大模型开源所带来的契机，成功打造出基于OpenCV视觉处理、YOLOv12智能识别与阿里通义千问大模型三大核心技术的收费站环境态势感知系统，为无人值守模式注入“智慧大脑”。

机电工作人员对系统进行测试

收费站环境态势感知系统化身“数字哨兵”，通过三大技术模块实现无缝协同。OpenCV实时处理：快速解析摄像头视频流，捕捉动态细节。YOLOv12精准定位：快速识别不规范车辆、行人闯入、火灾隐患等异常场景，准确率高达99.2%。通义千问智能决策：深度分析风险等级，快速触发弹窗告警，并推送处置建议至监控终端。从预警到行动，全程仅需10秒， 监控人员可第一时间快速锁定异常位置与详情，快速响应，有效消除安全盲区，实现全天候智能守护。

多角度联合监测车辆装载情况

系统自主检测发现不规范装载车辆并发送弹窗警告

在出入口实时检测司乘是否存在逃费行为

该系统自今年2月份落地岑溪东收费站以来，累计拦截不规范车辆12台，快速发现并消除超限超载车辆进入高速的安全隐患；预警行人闯入事件16起，有效杜绝潜在行人进入高速的风险，现场发现率达到了99%以上，为收费站的安全管理提供了有力支持。用AI替代人力，用精准替代经验，以硬核数据验证该系统的实用性和可行性，为无人（少人）值守模式下的收费站出入口风险隐患排查处置提供了一条有效解决路径。