探究大数据分析在高速公路收费管理中的应用

霍昱宏

摘 要：高速公路通过采用诸多技术的集成使用，各个功能系统在使用的过程中产生了大量的数据信息。近些年，随着互联网技术的不断进步，大数据技术在高速公路收费管理系统中的应用程度已经有了进一步的提升。高速公路收费信息数据具有处理速度快、价值密度低、数据类型多样、数据量大等优势大数据分析和传统的高速公路收费管理可以有效结合，让如今的高速公路收费管理变得更加高效、智能化、规范化。高速公路收费系统采用诸多技术，各个功能系统运行过程中产生大量的数据，需要对那些有价值的信息进行分析、处理，以此来提升高速公路的服务水平。

关键词：大数据分析;高速公路;收费管理

在大数据时代，使用大数据分析可以有效加快高速公路通行收费的处理效率，使得通行费数据始终处于一个可控的范围内。但是，鉴于目前我国高速公路收费还存在的一些问题，本文围绕大数据在高速公路收费管理中的相关理论，论述了大数据分析在高速公路收费管理中的具体应用策略。

一、理论基础

（一）数据仓库

数据仓库是一个集成的、主题驱动的、相对可靠的数据集合。数据仓库用于支持决策和面向分析的数据处理，有效整合多個异构数据源。面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，需要知道两个重要的技术，即数据仓库技术（Hadoop）。如果数据是来自现有数据源的结构化数据，将使用数据仓库技术来存储和处理该类数据。

（二）大数据分析的系统设计与开发工具

大数据分析需要思考如何在一系列加工、处理、分析、挖掘中处理海量数据，并将其应用到实际业务场景中，可以提高业务绩效和效率。规划出整个流程的实现逻辑，让大数据开发支持未来与之对应的开发。数据分析师最常用的分析工具是Excel、SQL和Python。负责大数据开发工作内容、大数据平台、相关工具平台架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算与流计算、数据可视化等技术研发和网络开发与维护。

二、应用大数据分析的可行性分析

（一）大数据分析概述

“大数据”指的是一种现象。在“大数据”中，“大”首先是指数据量比较大的信息。在具体应用中，大部分企业已经逐步形成PB级的数据信息。随着数据源类型的不断增加，数据信息的类型也在随之增加，并具有多重形式，在分析和处理信息的过程中应该使用更高级的分析工具。

（二）大数据的优势

大数据分析技术具有比传统数据挖掘更快的信息处理速度。目前，高速公路收费管理数据处理的运行速度较快，通过大数据分析，可以将收费系统的费用数据直接发送到支付管理中心，大大提高了处理速度。此外，还可以在暴雨、暴风雪等恶劣天气下，通过大数据分析，及时获取当前公路的信息和数据，并系统地分析当前的路况并传输至结算中心。大数据分析还可以实时监控过往车辆的状况，并结合动态和静态图像生成大量的数据信息。当高速公路发生交通事故时，有效数据的实现率较低，因此大数据分析可以监控这些信息，及时完成数据的采集和传输。

（三）大数据技术在高速公路收费管理中的挑战

首先，目前高速公路收费系统的数据处理仍然是传统的总数核对，发现问题时，可以调用数据进行精准处理，无法实现全局化、自动化的数据分析处理。另外，结构化数据与非结构化数据彼此之间相互独立，内部之间关联性小，如此，假若出现问题，从两种数据中检索数据都需要耗费大量的人力和时间，工作效率低下。二是数据库是高速公路收费系统的重要支撑，目前还没有建立完整的数据库系统，同时数据库管理也没有统一的标准，使用价值没有充分发挥。存储在应用程序中的很多数据对运营部门没有帮助，反而加大了工作量。最后，目前高速公路收费系统的发展存在服务质量低、软件开发分散、技术规范不一致等问题，精准度还有待提高。目前，高清车牌识别、RSU天线等设备在高速公路上得到广泛应用，成为网络计费和管理的关键设备，5G网络和大数据中心成为高层次网络安全防御的重点对象。加强联网网络安全管理措施，有效监测和防范新技术带来的网络安全风险，提升5G网络、大数据等新型基础设施的安全能力成为下一步工作重点需要关注的问题。

（四）大数据挖掘的局限性

至于目前的数据挖掘工作，主要是在与交通行业密切相关的研究机构和高校开展的，主要集中在对数据的整体的框架、内容进行更深入的研究，对隐性的、挖掘公路数据固有价值的、能够支持决策的数据还不足。总的来说，我国的高速公路收费系统正处于不断完善的过程中，积累了大量的信息和数据，但如何充分利用这方面的资源，未来还有待改进。

三、大数据分析平台的构建

（一）平台的框架

在高速公路收费站收费数据的预测中，因为交通流的不确定性、高非线性度，若是采用单一的预测方法，那么所产生的随机干扰就会很高，预测效果不理想。结合ARIMA模型和多元回归模型进行预测，可以在很大程度上减少随机干扰带来的误差，更为准确地预测未来通行费，更好的为公路管理设备的分析和管理提供数据支持。如何选择更合适的模型和组合，减少随机干扰，提升预测的准确性是今后研究的重点方向。

（二）大数据分析服务

我国高速公路的发展过程中，对于实际收费，特别是货车计重收费、国家政策变化大、有一些存在偷逃通行费的行为，给高速公路造成严重的经济损失。山东省高速公路采用综合稽查管理系统，稽查基础数据的主要来源是网络计费系统和原始计费数据，系统自动对基础数据进行初步分析、确定、选择和汇总统计，并基于特定的费用规避模型进行数据分析和挖掘。采用新的收费方式可以有效预测公路未来的经济收入，更好的帮助管理人员分析公路交通流量和通行费。尤其是近些年，许多新的软件、新的方法在高速公路收费管理中应用开来。其中，数据在挖掘、遗传算法、理论完善等方面使用较多。在测量交通量的过程中，所涉及的方法最为常用的是定性预测方法和回归和趋势曲线、回归分析预测方法和一元回归曲线。在具体的应用中，需要对相关技术内容做出准确的了解和把握，充分满足实际要求才能选择和应用该方法。

四、大数据分析在高速公路收费管理中的应用

（一）大数据分析在高速公路收费管理中应用的必要性

信息技术应用于高速公路的场景越来越多，交通执法、应急管理、收费管理等都基于信息网络。为了适应公路建设的需要，不可避免地必须实施信息化管理。在传统的高速公路收费数据记录中，人工记录和人工查找不仅费时费力，而且由于人的判断力和集中力是有时间限制的，还会出现数据错误。此外，诸如后方收费设备、高速公路管理更新收费数据的速度等问题，都将阻碍高速公路收费管理工作的进一步发展。对此，如果将大数据分析用于高速公路收费管理，可以增加高速公路收费管理的便捷性。高速公路收费站数据管理中心要求数据准确可靠、信息及时全面、应用方便快捷，才能更好地应用大数据技术。为了使高速公路收费管理适应自身发展的需要，高速公路必须合理利用宝贵的大数据信息资源，为社会提供更为优质的服务。

（二）高速公路收费管理的内容

收费管理主要是对高速公路各路段的收费站设置、设备管理、人员配置等。当车辆进入收费站并收到通行证时，摄像头会被车辆的碾轧线圈的动作唤醒并拍照。车辆进入收费站后，这就是起始数据，然后工作人员通过计算机的输入操作记录发放通行卡。此时，收费计算机将拍摄的照片连同车号和通行卡号一起记录下来，并存储在指定的空间内，以便在支付车辆时进行通信。当支付通行费并且车辆进入车道时，滚动线圈的动作会创建相应的快照。同时，它自动识别车牌信息和照片，调用并比对先前收集的相关数据信息，并通过计算机算法检查出车与进车是否匹配。利用收费计算机对收费站入口、收费站等信息快速计算里程和缴费费用，最终完成车辆缴费。ETC快速车道也是基于此实行自动扣费。

（三）大数据分析的策略

1、数据筛选

高速公路收费站数据的输入、输出过程主要包含收费交易所需的各种数据，如支付方式、通行费、里程、位置、时间、车辆信息等。通过查看原始高速公路数据，可以筛选出额定毛重、总重、总轴数、最重车型、车型、车道类型、车道号、收费站号、出站时间，这些信息可以用于车辆支付、装载、行驶、时空等信息，对交通运输行业及其他行业的发展意义重大。智能车型识别依靠高清视频、车牌和中心批量数据仓库使用软件识别路线。这与传统的物理车辆识别技术路径（取决于车轴、车辆高度和车辆长度）有着本质的区别。车型标准一般以客车座位数和货车核定载重量为依据，所有自动识别方法都不能直接确定座位数和核定载重量。智能车辆识别系统以全路网出口收费员人工核对的模型识别结果为基础样本，从每辆车的统计角度提取最准确的模型，从而得到最准确的模型识别结果。

2、数据预处理

高速公路收费系统通过对过往车辆的相关信息的查询，寻找有价值的数据与数据彼此间存在的规律，以便对公路建设、养护、收费和增设出口等做出科学的调整与规划。对于数据预处理的价值具体体现如下：其一是按城市和城市之间整合收费站的交通数据，对时间、入口、交通流量、路段等信息进行分析，从多角度分析公路网和个别路段，时空分析交通流量分布，了解并记录属性等有价值的信息，为公路升级改造等提供参考信息：其二，分析多年道路通行费数据，根据社会经济发展的各项指标，绘制科学的数据曲线和参照模型。核算高速公路通行费收入并向高速公路运营商提供预测;其三是收集特定路段或区域高速公路的统计、车流量、车辆负荷、养护成本和养护频率的历史数据，并开发曲线提供的相应数据。为运营商调整动态通行费，降低养护成本提供合理依据。其四是对公路通行时段和车流量数据进行预处理，构建科学的路网模型，分析各类车辆的驾驶习惯，在紧急情况下，相关部门可以快速准确地做出反应;其五是合理整合路段气象信息、道路建设改造信息、交通数据功能监管信息等，定期建立相关道路安全指引。并在必要时向公路车辆驾驶员提供相应的警示信息，从而预防事故发生。其六是分析公路历史交通信息，了解当地公路网的具体情况，合理控制和引导车辆通行，实现经济效益最大化。

五、结论

目前，我国的高速公路的修建里程不断增长，有效地提高了区域内的交通运输水平。大数据技术的应用可以更好地应对新形势下的高速公路收费管理，可为公路决策、市场监管、出行服务和交通安全应急响应提供数据支持，不斷提升公路管理水平和运营效率，这也将是未来研究的重点。

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