融合多源数据的高速公路收费站出口实时通行状况判别方法研究

针对疫情防控期间高速公路收费站出口实时通行状况监测需求,基于高速公路收费站出口附近货车GPS、收费交易时间戳等多源数据,提出收费站出口实时通行状况判别方法。论文选取浙江S13雷甸收费站进行测试验证,通过GPS数据计算得到通行时长,通过ETC门架收费交易时间戳数据计算得到路段实时交通指数和单车道平均流量,进一步融合这两类数据得到的3类计算结果,按照提出的判断逻辑判别收费站出口拥堵状况,并与该收费站内广场视频录像实际排队情况进行对比,结果表明,基于多源数据融合的收费站出口实时通行状况判别准确率达93.18%。     

基于门架计费方式的高速公路通行费拆分准确性验证

全国取消高速公路省界收费站以后,高速公路“一张网”有效提高了综合交通运输体系运转效率,缓解拥堵、改善人民群众出行体验。收费模式随即发生了变化,ETC门架系统作为收费公路体制改革后最重要的收费载体,行驶路径是实际精确反映车辆计费情况的最原始数据。本文针对验证通行费拆分准确性问题,以某省某路段为例,介绍了如何将ETC门架系统里的原始数据与省高速公路联网收费中心下发的拆分明细进行一一核对,验证了该省联网中心拆分给该路段通行费的准确性。     

京哈北高速公路全路段交通通行分析预测系统探析

通过全路段交通通行分析预测系统,对关键试点路段实时布设和监控,智能分析车速、车流量、重点车辆类型等,能够精准感知拥堵点,预测关键路段拥堵概率,有效降低事故发生率。本文介绍了京哈北高速公路全路段交通通行分析预测系统的主要功能和关键技术,并对预测效果进行了预估。     

基于分布式事务的门架数据处理系统设计与实现

根据高速公路取消省界站工程的要求,高速公路大量建设ETC门架系统,安装高清摄像枪和RSU天线,生成通行流水,用于识别车辆真实行驶路径,作为收取通行费用的依据。在此背景下,一方面大型路段门架数量庞大,车流密集,流水上传具有高并发的特点;另一方面,门架产生的通行流水需要快速上传处理,对流水的完整性与实时性有严格要求。为解决此问题,本文通过对分布式事务技术的研究,结合Docker Swarm容器编排工具,构造出一套运行于路段中心的支持高可用、零丢失、高性能的门架数据处理系统,在广东省高速公路广泛部署使用两年多,取得了良好效果。     

高速公路收费站智能运维监测系统的设计与实现

高速公路撤销省界收费站后,收费站机电设备处于无人值守环境下,准确、快速找到故障点十分重要。本文利用物联网技术建立高速公路收费运营状态智慧监测平台,实现收费站车道、门架、机房、拥堵检测等机电设备运行状态及故障远程监测运维,最终将监测数据、收费数据、收费站院区车辆及人员出入数据统一在数据大屏平台展示。     

取消省界站后路段机电运维业务探析

取消省界站工程已经圆满完成,这一工程实现了车主"一脚油门踩到底"的良好出行体验,这样的体验依托于ETC收费门架系统、收费车道系统等多个收费系统、收费支撑系统的稳定运行.因此,路段经营单位在保障系统稳定运行中,相较原来的封闭收费体系,需付出更多努力;为保证系统7×24小时的稳定运行,现阶段路段机电业务的业务量增多、业务难...     

基于ETC门架数据的高速公路交通量转换探究

交通量是反映高速公路交通运行情况的重要指标,但交通量数据采集以自动化交调站为主,覆盖范围有限.为提高高速公路全路网各路段交通量的自动化采集水平,本文分析了ETC门架数据转换交通量数据的可行性,就收费车型1类货车、2类货车和交调车型小货车、中货车匹配的关键问题,提出了两种转换方法,可为丰富高速公路交调自动化采集手段提供有...     

基于多组件时空网络的高速路网交通流预测探析

高速公路ETC数据包含着丰富的交通运行时空特征,本文充分挖掘ETC数据,提出了一种高速公路网络级门架断面交通流量预测模型——多组件时空网络(MCSTN)。对门架流量数据时空特征进行了分析,依据福建省高速公路真实的数据集,对MCSTN进行了实验测试与可视化,结果表明,MCSTN在多个性能评估指标上均优于相关的基线模型和变体模型,且能较好地拟合真实值。     

基于边缘智能的大路网协同运营服务平台

截至2018年底,我国公路里程达486万公里,机动车保有量已超3.27亿辆。公路路网规模与机动车保有量快速增长引发主要道路交通量呈现出爆发性增长态势。其中,由于高速公路与普通国省干线路网拥堵路段急剧增加,高速公路省界站已成为锁喉式节点。随着信息技术的发展,引入"大路网协同运营、大数据智慧分析"理念,通过"互联网+",开发大路网运营管理服务平台,成为新时代路网管理的必然趋势。大路网协同运营是指通过建立覆盖高速公路和普通国省干线实时管控机制,实现跨省界、跨区域、跨部门、跨路段的大路网协同运营。该平台具有全天候运行状态监控与预警、跨部门多层面协同管控、大数据智慧分析与决策等大路网运营管理服务功能。     

全网协同综合稽逃分析系统探究及应用

在全国高速公路一张网新型收费模式下,针对人为漏缴、故意逃费,尤其是货车逃费现象,组织研究并开发了全网协同综合稽逃分析系统。该系统以路段数据资源为基础,为路段每个门架建立稽核“漏斗”,经大数据分析,提炼出路段级逃费车辆数据,再经部省级稽核平台全路网协同验证,确认稽逃车辆。该系统在路段公司实施后,每天可输出漏缴逃费车辆、车证不符逃费车辆数据,以及跑长买短、无拆分、无痕迹等车辆数据,为路段稽核提供有力的数据支撑,同时稽核数据也为工单自助处理提供数据支持,具有很高的实用价值。     

基于动态通行数据的高速公路运行分析库设计探究

随着取消全国高速公路省界收费站工程实现全网系统并网切换,高速公路收费系统迈入新纪元.高速公路运营需求已经不再满足于传统的单次行程管理、事后分析数据的业务运行分析模式.本文通过对高速公路门架及收费站通行计费数据动态分析,打造出基于动态通行数据的高速公路运行分析库系统,实现对高速公路收费过程的实时跟踪分析,为高速公路运营需...     

基于巡检机器人的高速公路全息感知系统探析

高速公路存在易拥堵路段、事故频发路段等特殊区域,在这些区域进行巡检会给路段人员带来安全隐患。本文提出一种基于巡检机器人的高速公路全息感知系统,采用新的采集手段对高速公路进行全息感知,结合高速公路传统设备感知的数据,运用大数据技术对多源数据进行融合分析,形成分析报告以供领导决策,以提升高速公路的营运管理水平。     

高速公路路网运行状态分析及其模型研究

为了及时充分掌握路网上的交通运行状况信息,提高道路的使用效率和服务水平,需要建立高速路网运行状况评价指标体系,通过对路段饱和度、交通占有率、空间平均速度、环境指数、突发事件等级等相关指标的研究,设计一套适合广东省高速公路运行状况的综合评价模型,模型将高速公路综合运行指数划分为5个等级,实时有效地反映了当前路网运行状态。     

陕西高速公路车牌识别图像存储方法浅析

本文主要对存储高速公路门架车牌识别图像的方法进行了浅析,解析门架实时上传的图像json文件,将其中的base64格式图像数据转换为jpg格式图像,并按要求存储在省中心存储服务器中,最后将图像的相关信息传输到省中心数据库,以供后期其他业务调取图像时使用.     

基于深度学习的高速公路交通速度预测模型研究

准确地预测高速公路交通速度,能够为高速公路的应急管理和拥堵疏导提供重要的数据基础,对高速公路的控制和诱导具有重要意义。本文利用深度学习框架构建了BiLSTM预测模型,首先,对ETC系统交易数据进行数据预处理和特征构建,得到交通速度特征矩阵;然后,利用Bi-LSTM来捕捉高速公路交通流的时间特征,将交通速度特征矩阵输入至BiLSTM预测模型中进行训练与学习;最后,通过使用福建省福厦高速公路ETC门架系统数据进行验证。结果表明,相较于HA、ARIMA和LSTM等模型,该模型拥有更好地预测精度,可为智能高速公路管理系统提供决策、分析与调度提供参考依据。     

高速公路ETC自由流收费系统运行监测体系探究

随着全国取消高速公路省界收费站工程的推进实施,高速公路收费模式已经由传统的封闭式收费改为通过ETC门架系统实现的自由流开放式分段计费.收费模式的改变对收费系统及所属软硬件设备和网络环境的稳定性、可靠性和可扩展性提出了更高的要求.本文针对陕西省ETC门架系统运行状况及智能监测能力进行了深入分析,并结合省级和路段级监测需求...     

基于神经网络模型的高速公路交通运行状态预测方法

随着智慧高速的信息化建设与人民生活水平的不断提高,高速公路出行量日益增多,相较于常见的检测手段,基于手机信令技术分析计算交通运行状态的方法更易操作可行.本文提出了一种基于组合权重训练的神经网络模型预测高速公路的交通运行状态,首先,将ETC门架数据和基于手机信令计算的交通状态数据进行数据融合;然后,将多种神经网络模型作为...     

基于手机信令的高速公路拥堵信息自动识别

基于手机信令的出行OD调查验证了信令数据的重要价值。本技术方案利用手机信令数据,经处理后可识别G85渝昆高速(重庆段)的实时交通状态,并提供路况查询、拥堵预警、信息发布、统计分析等功能应用,是浮动车、车牌识别等传统方式的进一步补充。本技术方案模型简洁、运行稳定,是一种集约可靠的实时交通信息采集方式,可在短时间面向城市大范围推广实用。     

浅析智慧交通ETC门架系统网络安全建设

高速公路省界收费站的撤销,主要依靠电子不停车收费ETC设备系统更替收费工作。新建的ETC门架系统实现了ETC车辆在高速通行路段实行分段计费,MTC车辆通过CPC卡标记分段计费,所有车辆在收费站出口进行统一扣费的模式。在ETC门架联网收费系统中,网络工程相关安全技术十分重要,同时作为未来智慧高速的关键点,网络安全将逐步提升一个新的里程碑。按照交通运输部联网收费系统的网络技术安全基本要求,目前ETC门架系统网络安全应符合三级要求。     

基于ETC门架数据的山区高速公路事故风险辨识研究

为了有效利用ETC门架数据,实现对山区高速公路事故风险的精准辨识,本文基于ETC实时交通流数据结合道路环境数据以及天气数据提出山区高速公路事故风险辨识模型。以重庆市某高速公路ETC数据为基础,结合山区高速公路常见的桥隧路段及天气特征,使用CatBoost(Categorical Boosting)算法对交通事故风险进行建模,并对模型的辨识精度和有效性进行验证。结果表明,基于ETC交通流数据条件下采用CatBoost算法构建的山区高速公路事故风险辨识模型,其AUC (Area Under Curve)值达到0.836,较SVM (Support Vector Machine)、RF(Random Forest)、LR (Logistic Regression)模型分别提高0.042、0.056及0.051,模型总体辨识准确率为80.96%,对事故辨识准确率(召回率)为81.93%,对非事故辨识准确率(特异度)为80.72%,能较为准确地辨识山区高速公路交通事故。