基于大數據分析實現高速公路收費作業智能化系統

陳東岳

摘要：目前，高速公路收費設備系統種類繁多、集成性不高、維護難度大、管理成本高;運營中心對車輛限流管控調度能力不足，對識別偷逃通行費行為（包括ETC大車小標）、異常情況自動攔截行為稽查難度大;收費站出入口對車輛自動判別車型分類難度大，人工判別車型種類繁多容易出錯;收費站出口人工收費自助繳費技術不成熟;車道增值服務實時性不高、維護成本高等。基于上述問題，對收費作業智能化系統運用進行簡單分析和研究，并闡述它在工程領域中的作用。

關鍵詞：高速公路;ETC;分析效率;收費系統

中圖分類號：U495

文獻標識碼：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.08.016

互聯網技術發展迅速，大數據在此背景下應用越來越廣泛。高速公路作為城市發展與建設的重要組成，高速公路收費作業智能化對高速公路發展非常關鍵。基于大數據分析技術，促進高速公路提高收費系統的智能化。大數據分析技術，以數據歸類分析的方式提高了高速公路收費系統數據分析效率，減輕了工作人員的壓力，為高速公路收費系統未來發展創造了更多機會。

1 高速公路收費系統智能化介紹

大數據分析實現了高速公路收費作業系統智能化。該系統由大數據服務平臺單元、一體化智慧亭單元組成，大數據服務平臺單元為操作系統、數據庫等。

大數據服務平臺單元的數據庫中車輛信息為：車牌信息、車型信息、車臉信息以及其他相關信息（其他相關信息包括但不限于異常信息、危險車輛、軍警車輛等信息）。

數據來源包括：車道程序在車道圖像傳感器（車牌識別系統）采集到車輛信息經人工修改確認后的數據、高速公路收費系統數據庫中車輛信息數據、其他數據庫中車輛信息數據（例如車輛管理中心數據庫中的車輛信息數據）等。

大數據服務平臺單元通過自身學習功能，對數據進行分類匯總，并建立模型進行分析，經分析判斷后得到車輛信息、車流量信息、行駛線路信息等[1]。大數據服務平臺單元結合了收費工作人員對車輛信息識別的結果和服務平臺數據庫中記錄的車輛信息識別結果，分析出最優的結果作為最終車輛信息結果;結合獲取的用戶反饋信息以及最終結果確定服務平臺數據庫中的車輛信息的可靠性是否滿足要求。當不滿足要求時，利用二次采集法進行數據重新建模分析。

2 高速公路收費系統智能化優勢

大數據服務平臺單元能夠提供完整的車輛信息，以大數據服務平臺單元車牌信息為依托，通過車道圖像傳感器采集到車輛信息，就可以快速查詢到完整的車輛信息，車道程序就可以根據車輛信息以及通行卡記錄的行駛線路等信息自動計算出收費金額，實現出口收費車道非現金自助繳費;同時，簡化人工車道手動輸入車型、車牌等信息的工作流程，對預防違規操作提供查證依據（如更改車型），為無人值守發卡機的控制程序獲得更加可靠的車輛信息;對異常車輛、ETC大車小標車輛駛入高速公路進行自動報警或在收費站出口進行自動攔截;實現大數據服務平臺單元后臺對一體化智慧亭單元異常流水數據的高效稽核功能。

大數據服務平臺單元能夠提供實時和歷史車流量數據，為高速公路運營者對車輛調度與管理提供精準的車流數據，減少高速公路擁堵情況。大數據服務平臺單元會自動收集通行卡中記錄的車輛行駛線路，并保存在數據庫中，輸入車牌就可以查詢到行駛線路圖及報告，車輛行駛線路的數據生存期為90 d;對定向跟蹤的車輛以車牌信息跟蹤，當車輛駛入或駛出高速公路會自動發出警報提示，還可以向其他系統發出警報提示[2]。

3 高速公路收費系統數據分析不足

高速公路收費系統數據分析方面的發展，一直備受高速公路收費系統的關注。科學技術發展的同時，高速公路收費系統數據基數不斷增加，為收費系統數據分析帶來了巨大壓力。基于此深入剖析高速公路收費系統的不足，由此進一步優化收費系統數據分析模式，抓住大數據分析技術為高速公路收費系統數據分析發展帶來的機遇。結合高速公路收費系統運行情況，存在的問題主要體現在收費流水數據的處理準確性方面：①收費系統數據分析。不能實現全局數據處理，加上數據分析與處理技術較為落后，總數核對方式依然以傳統模式為主。如果在數據分析期間發現問題，及時調取數據信息進行再次細化處理，這樣一來導致數據分析過于分散，缺乏整體性，影響收費系統數據分析準確性。②數據關聯不到位。所謂數據關聯，主要體現數據的結構化與非結構化區分，軋管之間聯系不緊密，導致數據關聯性失效。一旦收費系統出現數據分析問題，必須安排專門處理人員進行數據查找、分析，嚴重影響到高速公路收費系統工作效率，并增加了高速公路收費系統的運行成本。③數據庫系統不完善。數據信息存儲管理不到位，積壓數據過多，規范性、科學性缺失。數據基數增加，數量變化巨大，如果數據處理不當，會導致數據信息價值降低[3]。④數據分析處理方式落后。因為受到管理觀念的影響，數據分析處理方式更新不及時，不僅沒有為高速收費系統帶來便利，反而增加了很多運營負擔，影響高速公路收費系統智能化發展。

4 大數據服務平臺單元工作原理與應用

4.1 大數據服務平臺單元工作原理

基礎數據采集方面，一體化智慧收費亭實時主動上傳動態數據，網絡定時獲取高速公路收費系統數據庫中的數據，手動獲取或自動獲取其他數據庫中的數據。這些數據經過抽取、裝載處理后存儲在數據中心。

數據傳輸方面，基礎數據通過網絡傳輸到大數據服務平臺單元，得到基礎數據信息集，自動對采集到的基礎數據進行分析。大數據服務平臺單元結合了收費工作人員對車輛信息識別的結果與服務平臺數據庫記錄的車輛信息識別結果，分析出最優的車輛信息識別結果作為最終車輛信息結果;結合獲取的用戶反饋信息以及最終結果確定服務平臺數據庫中的車輛信息的可靠性是否滿足要求。當確定不滿足要求時，利用二次采集法進行數據重新建模型進行分析。

4.1.1 提取完整的車輛信息

在數據中心中抽取基礎數據，保存到數據倉庫，以車牌信息進行分類，同一車牌的所有信息歸為一類，并建立車牌、車型、車臉一一對應的車輛信息模型，當數據量達到模型預設的閾值后，對數據進行判斷，其數據特征符合模型作出唯一判斷標準，則會得到唯一車牌對應其車型、車臉以及附加信息的車輛信息;對無法確定的車輛信息進行二次數據采集，二次數據采集后的數據特征仍然不符合模型作出唯一判斷標準，則生產異常報告轉為人工處理。

4.1.2 提取車流量信息

在數據中心中抽取基礎數據，實時統計進、出收費站的車流量，數據記錄在數據倉庫中。前端應用工具可以查詢到歷史和實時的車流量信息，車流量信息可以個性化圖形界面供用戶查看。對實時車流量信息分析，當車流量達到用戶預設值的80%時，自動產生黃色警報提示，當超過高速公路最大承載量時產生紅色警報提示，為高速公路運營者對車輛調度與管理提供精準的車流數據，減少高速公路擁堵情況。

4.1.3 記錄車輛行駛線路

車輛在駛入高速公路時，復合通行卡記錄了初始的入口站信息，車輛行駛到分支路段時，復合通行卡會收到分支路段標識機發出標記信息，并記錄在復合通行卡內。在車輛駛出高速公路時，車道程序通過讀卡器模塊獲得相關信息，上傳到大數據服務平臺單元。輸入車牌就可以查詢到行駛線路圖及報告，車輛行駛線路的數據生存期為90d;對定向跟蹤的車輛通過車牌信息進行跟蹤，當車輛駛入或駛出高速公路會自動發出警報提示，還可以向其他系統發出警報提示。

4.2 大數據分析技術的應用

4.2.1 信息數據分析應用

信息數據分析方面，大數據分析技術的應用幫助高速公路收費系統科學處理海量信息，并且按照數據分析類型進行歸類，比如文檔、圖片、視頻等，調整數據信息格式，有效處理非結構化數據，比如DOC、wmv等，大數據信息分析技術為其提供了便利條件。大數據信息處理技術、數據分析與轉化等，主要集中在數據信息、信號處理等方面，為領導者提供更加準確的數據信息資料，幫助其制訂更適合高速公路收費系統發展的方案決策。大數據分析技術的應用，尋找到了隱藏在高速公路收費系統中的數據模態與數據變化規律，提高了數據處理效率。

4.2.2 數據集成管理應用

高速公路數據分析技術應用還體現在收費系統數據集成管理方面。將數據按照規定格式與要求設計成不同的存儲模塊，對數據信息實現集成管理，便于管理者觀察高速公路收費系統數據變化形態，從中發現高速公路收費系統管理的不足，并且予以改進。數據集成管理可幫助高速公路收費系統解決數據冗雜情況，并且融入更多的處理技術，以聯網化發展形式，科學調整不同格式下數據信息處理與存儲等產生的矛盾，制訂更詳細的數據管理計劃，按照不同存儲模塊對數據信息展開有效管理。積極擴大信息數據庫，制訂詳細到位的解決方案，使收費系統數據信息處理更加靈活簡單，為高速公路未來發展奠定扎實的基礎。

5 結束語

智能化交通也應該成為交通發展的新方向，高速公路智能化能有效提高高速公路的運行效率。這對于我們現代化交通是一個很大的問題。本文闡述的智能系統大大提高收費車道智能化水平，提高勞動生產率，降低員工勞動強度，希望該系統能夠給行業提供借鑒作用。

參考文獻：

[1]孫欽凱.智能交通系統中高速公路收費系統的設計與實現[J].科學之友，2012 （4）： 87-88.

[2]孫景軍.高速公路不停車收費系統技術應用與分析[J].廣東科技，2009（2）：170-171.

[3]成龍，張志超.高速公路智能交通系統（ITS）組成與應用[J].價值工程，2011（ 32）：171.