道路运输重点车辆监管系统设计

杨曼　党倩　万剑

摘 要：为有效监管道路运输重点车辆，保障其行驶的安全性、合法性，本文针对重点车辆不按规定路线行驶行为，结合车辆轨迹检测技术，开发依托江苏省宁沪高速的道路运输重点车辆监管系统，实现重点车辆在路网范围内的实时监控、区域及路线报警、监管执法及综合分析等功能，提高道路运输监测及预警能力，提升执法管理服务水平。

关键词：道路运输 重点车辆监管系统 不按规定路线行驶行为 车辆轨迹检测

为保障“两客一危”车辆、货运车辆等重点车辆的安全、合法化经营，科技化的执法监管尤为重要。目前，高速公路管理信息化已初见成效，路政执法、运政执法、运营收费数据已基本完善，视频监控已实现全路网监测，但是实现各省级市级监控平台资源的整合、全面的联网监控和风险控制还有很长一段路要走。

现阶段国外内学者在重点车辆监管方面的研究主要基于现有政策难题、处理技术及对应系统平台进行探索。钟达等[1]从高速公路一张网的背景下开发“两客一危”车辆全流程管理系统。李小清[2]利用信息技术为军用车辆的信息化管理提供可靠的技术支持。Daaif， Abdelaziz[3]基于实时Kafka流处理，提出了一种交通事件流处理模型来监测车辆运行状态。王海东[4]结合灰色层次分析法探究“两客一危”风险防控的有效技术方案，制定“两客一危”风险指标体系。张彦鹏等[5] 通过车联网、大数据、机器学习等技术手段提升货运车辆的管控效能，从而实现对货运车辆的安全监管。

目前所有省市的道路运输重点车辆已基本完成定位终端的安装，但车载定位的数据信息、地图、部省运政在线等资源暂未完全开发联合利用，极易出现不按规定路线行驶行为造成的扰乱经营秩序、危害生命和财产等问题。

因此，本研究重点针对道路运输重点车辆的不按规定路线行驶行为分析，结合车辆轨迹检测技术，利用现有的信息化手段，基于轨迹、地图、部省运政在线等资源，构建道路运输重点车辆监管系统，实现重点车辆在路网范围内的实时监控、动态跟踪，进行科技化的监管执法，提高道路运输监测及预警能力，提升执法管理服务水平。

1 不按规定路线行驶的行为特征分析

针对路政巡查的道路运输重点车辆，不正常的道路运输车辆的行为特征为：（1）危化品车辆未按照上报的路线运输，或某段路程未按照指定的路线进行运输;（2）货运车辆超限超载;（3）客运班车串线经营、不按批准的客运站点停靠等。

不按照规定路线行驶的行为具体体现在：（1）运输车辆不在规定的地点进行载货和卸货;（2）运输车辆行驶的路由数据偏离既定的路线，且未上报说明情况;（3）客运车辆随意在客运经营者站外揽客，不按批准的客运站点停靠或不按规定的班次线路行驶;（4）危化品车辆不遵从既定路线行驶，驶入市区或居民区，危害人民生命和财产安全。

2 基于HMM的车辆轨迹检测技术

本研究是采用隐马尔可夫模型来预测道路运输车辆的行驶轨迹[6]。首先通过挖掘历史轨迹点的双隐藏状态，构建隐马尔可夫模型，然后利用Viterbi算法求解车辆已行驶路轨迹点的双隐藏状态序列，进而采用k步马尔可夫过程预测未来k个阶段的轨迹的近邻集。最后采用平滑技术优化模型，提出了Possible_Track算法预测车辆轨迹路径。

1）基于隐马尔可夫模型（HMM）的车辆轨迹的隐藏状态

在HMM模型的基础上，采用Viterbi算法（Viterbi alogrithm）确定已知观察序列和HMM模型的条件下最可能的隐藏状态序列（即可能的行驶路径序列）。Viterbi算法的输入参数包括HMM模型和观察序列，而输出参数为隐藏状态序列，其过程如下图所示：

Input：假设输入的坐标点观察序列，其中（训练集中所有坐标集合）。

Output：输入k个观察序列对应的行驶路径集合T。

2）车辆轨迹预测算法

在上述研究的基础上可以得到2类隐藏状态序列：路径序列和近邻序列。下一步采用基于双层隐藏状态的HMM模型车辆轨迹预测算法（DHMTP）预测车辆行驶轨迹在未来k个阶段的近邻集。

Output：时刻车辆行驶轨迹近邻单元集PN

3 道路运输重点车辆监管系统

本研究依托江苏省宁沪高速为试点，构建道路运输车辆监管系统，该系统通过汇集车辆车载终端、部省运政系统、公安系统等数据，围绕道路运输车辆的监管业务需求，提供运输车辆检测、区域及路线报警、监管执法及综合分析等功能，通過网页端或大屏系统为各级业务部门、管理部门和领导，提供便捷、直观、安全的道路运输车辆的管控。

道路运输车辆监管系统主要功能模块包括：基础信息管理、实时数据采集、区域及路线报警、监管执法及综合分析、信息服务保障功能。

（1）基础信息管理

基础数据管理是为具体的业务模块做基础支撑，实现车辆基础数据、场站数据、业户基础信息、驾驶员信息的实时更新，保障数据信息的实时性、准确性和有效性。

（2）动态监管

基于强大的电子地图服务功能，建设区域及路线报警支撑平台，实现道路运输重点车辆的实时动态监管。

车辆定位跟踪：监管重点运输车辆的即时准确位置及车辆即时状态。监管信息包含车辆所在全国范围内准确位置、车辆行驶状态如速度、方向、经纬度等信息。

行驶路线设定：结合GIS技术，通过对重点运输车辆的行车路线进行设定，在车辆行驶过程中偏离设定路线超过一定距离就发出报警信号，传至监控中心采取相关措施。

地图显示监控：将重点运输车辆在卫星地图上和电子地图上显示出车辆在路上具体位置，可以让监管单位对车辆的行踪一目了然。

电子围栏管理：在GIS地图上设置多边形电子围栏，当重点运输车辆驶出围栏监管区域，监控中心会发送报警信息通知执法人员做出相应处理。

历史轨迹回放：在监管人员选择车载终端以及查询的时间段后，可在GIS地图上直观、动态的显示出该车载终端在此时间内的历史运行轨迹。

到达目的地提示：当重点运输车辆到达指定的目的地后会在监控平台上提示：车辆已经到达目的地，让监管人员对车辆情况了如指掌。

（3）执法记录管理

未来路径预测：系统根据申请服务的应用平台设定的多个路线途径位置点信息，设置车辆既定行驶路线。通过对车辆的实时轨迹判断车辆与设定路线的匹配关系，实时监控车辆是否偏离设定路线，在偏离设定路线的情况下报警，并将报警信息反馈到相应的申请服务应用平台。平台监测到车辆偏离其既定路线之后，依据车辆历史路线，运用隐马尔可夫模型进行轨迹分析，预测车辆下一步行驶路线，提供给一线执法人员参考，减少相应的执法成本。

执法记录：对道路运输车辆的违法行为，依据现场执法人员的执法记录单，将执法信息添加至系统中，为统计分析提供数据基础。

（4）统计分析

车辆行车事故统计：按照区域时间、车型、车辆状态、车辆位置、行政区划、事故原因、事件等级、驾驶员和企业来进行事故率、伤亡人数、损失程度统计。

事故车辆行驶特征统计：对事故车辆进行个案分析，通过分析事故车辆速度、行驶方向、行驶时间、超载情况，驾驶员违章记录、车辆技术状态等，追查事故原因，认定事故。

事故路段统计：按区域、线路分析事故数量、分类等，查找事故多发路段，在电子地图上设定电子围栏，主动对车辆进行提示。

4 总结

本文针对“两客一危”车辆、货运车辆、违法超限车辆等重点车辆，从提升执法管理能力和执法服务水平入手，基于HMM的车辆轨迹检测技术，建立道路运输重点车辆监管系统，实现重点车辆在路网范围内的实时监测、动态跟踪，车辆“串线经营”的监测报警及取证、车辆行驶路径预测，提高了道路运输监测及预警能力和执法管理服务水平，具备良好的应用示范价值。

参考文献：

[1]钟达，隆良波，徐超忠，徐航，李贝，张世建，吕明，李顺强，印鲜刚，孟杰，刘洋.“一张网”运营背景下高速公路“两客一危”动态监管系统[J].中国交通信息化，2021（S1）：36-38.

[2]李小清.军用车辆管理信息技术研究与应用[J].时代汽车，2021（14）：30-31.

[3]Daaif， Abdelaziz， Bouattane， Omar， Youssfi， Mohamed，  Snineh， Sidi Mohamed. An Efficient Traffic Monitoring Model Using a Stream Processing Platform Based on Smart Highways Events Generator[C].Advances in Intelligent Systems and Computering. IEEE，2017.

[4]王海東.基于灰色层次分析法的“两客一危”风险防控技术分析[J].中国新技术新产品，2021（05）：143-145.

[5]张彦鹏，张平贵.重点货运车辆管控平台实战应用探究[J].广东公安科技，2020，28（04）：41-45.

[6]唐飞，刘大明，郭傅傲.基于HMM的电动出租汽车行驶状态预测改进模型研究[J].计算机应用与软件，2021，38（05）：99-105.