大数据背景下的高速公路收费系统数据研究

李冰

摘 要：随着交通行业的不断发展，高速公路成为人们出行的首选方式之一。高速公路大数据技术具有处理速度快、价值密度低、数据类型多、数据规模大等特点。大数据技术已经应用到高速公路冒充绿通行为、识别偷逃通行费、联网收费分析业务以及运营管理系统等方面，但是在应用过程中依然存在一些问题。将论述高速公路收费管理中大数据分析的应用，对高速公路的收费管理工作具有重要参考价值。

关键词：大数据;收费管理;高速公路

0 前言

高速公路是我国重要的交通方式之一，对社会经济的发展具有重要作用。随着高速公路的不断发展，其收费管理系统也应该进行现代化建设，以便提升其收费效率。高速公路大数据技术的应用，可以为高速公路的决策制定、市场监督、出行服务以及交通安全应急等方面提供数据支持，不断提升高速公路的管理水平以及运营效率。

1 高速公路收费系统智能化介绍

大数据分析实现了高速公路收费作业系统智能化。该系统由大数据服务平台单元、一体化智慧亭单元组成，大数据服务平台单元为操作系统、数据库等。大数据服务平台单元的数据库中车辆信息为：车牌信息、车型信息、车脸信息以及其他相关信息（其他相关信息包括但不限于异常信息、危险车辆、军警车辆等信息）。数据来源包括：车道程序在车道图像传感器（车牌识别系统）采集到车辆信息经人工修改确认后的数据、高速公路收费系统数据库中车辆信息数据、其他数据库中车辆信息数据（例如车辆管理中心数据库中的车辆信息数据）等。大数据服务平台单元通过自身学习功能，对数据进行分类汇总，并建立模型进行分析，经分析判断后得到车辆信息、车流量信息、行驶线路信息等。

2 高速公路收费系统智能化优势

大数据服务平台单元能够提供完整的车辆信息，以大数据服务平台单元车牌信息为依托，通过车道图像传感器采集到车辆信息，就可以快速查询到完整的车辆信息，车道程序就可以根据车辆信息以及通行卡记录的行驶线路等信息自动计算出收费金额，实现出口收费车道非现金自助缴费;同时，简化人工车道手动输入车型、车牌等信息的工作流程，对预防违规操作提供查证依据（如更改车型），为无人值守发卡机的控制程序获得更加可靠的车辆信息;对异常车辆、ETC大车小标车辆驶入高速公路进行自动报警或在收费站出口进行自动拦截;实现大数据服务平台单元后台对一体化智慧亭单元异常流水数据的高效稽核功能。大数据服务平台单元能够提供实时和历史车流量数据，为高速公路运营者对车辆调度与管理提供精准的车流数据，减少高速公路拥堵情况。

3 高速公路收费系统数据研究

3.1收费系统交通数据采集

在我国，现阶段高速公路大都是封闭式收费的，但也有少部分是开放性的免费高速公路。开放式收费系统就是在高速路口有一个收费站，通过统一的价格进行收费;封闭式的收费系统就是在出入口设置收费站，通过车辆的车型以及从哪里到哪里的行驶路程进行收费。本文主要研究分析的就是封闭式的收费系统。为了能够满足收费系统的相关需求，收费系统需要能够采集收费数据、出入以及路径数据、车辆以及载运数据这三大类。因为我国现在正处于互联网发展的过程中，在互联网的收费系统当中，路径数据就显得尤为重要，但是载运的数据没有得到充分的重视。因为收费系统是通过对每个车辆进行统计，并且采集的都是原始的数据，也是交通信息原始数据。

3.2 收费系统交通信息种类

高速公路收费系统通常采集到的信息有车辆的流量、行程速度、行程时间、动态OD、拥挤程度、相关事件、运营特征以及需求管理。其中，出入口的流量和行程速度、行程时间和运营的特征信息能够直接进行统计计算，而其他的相关信息需要通过进行间接推断。流量以

及车型是一般的普通信息，获取起来比较方便，这些信息能够在高速公路的管理和评价中得到应用，但是收费系统中的其他信息没有得到相关的重视。对于高速公路上的拥挤程度和发生的相关事件能够通过多种方式获得，收费系统就是其中获得这两项信息的一种方式。运营特征和需求管理的分析基本上都是通过收费系统中的其他数据信息进行推断得出的数据信息。行程时间和动态OD是交通系统分析评价，交通管理控制，信息服务以及动态交通分配中的重要数据，这些数据在采集起来具有一定的难度。

3.3 行程时间信息的处理

3.3.1 异常数据的剔除

收费系统采集的行程时间是指车辆从进入高速路到出高速路所经历的时间。因为本文研究的是在特定的情况下具有一定意义的交通特性，时间太短或者时间太长都是被认为异常数据。异常数据的来源包含了车辆信息不明确，在行驶的过程中有所停留等。在高速公路的运行期间，需要考虑到不同极端情况的发生，并且对行程时间的数据进行异常剔除。但是如何剔除数量相对较多的一般性的异常数据，消除对正常行程时间分布特性的影响，是现阶段广受关注的问题。

3.3.2 动态OD 信息处理

完整的OD 信息主要包含了OD 流量、方向以及路径、可达性。收费系统的相关数据完全能够满足实时性的需要，并且高速公路OD 直接反映了收费站之间的OD，间接反映了区域之间的OD 信息。为了能够满足管理以及出行服务对OD 信息的需求，所以对OD 信息的处理进行进一步探讨。关键OD 对可分为路网级OD 对和站点级关键OD 对两个层次。确定关键OD 对不是很难的事情，在规划的工程中高速公路网形成以后，关键OD 对就非常的重要。

4 结束语

随着互联网技术的不断发展，大数据技术应用到高速公路收费管理系统中已是大势所趋。高速公路收费信息数据具有处理速度快、价值密度低、数据类型多、数据规模大等特点。大数据技术中的数据挖掘、数据预处理等都可以进行通行费的预测，能够预測高速公路中车辆的各种信息，保证收费的准确合理。

参考文献

[1]李靖博.基于“互联网+”的高速公路收费系统研究[J].交通世界，2018（32）：165-166.

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