ETC门架数据在高速公路交通管理中的应用探究

项泽文 李金洪 冯延旺 宁伟 张文谋

摘要：我国高速公路实施联网收费、分段计费以来积累了大量的收费数据，存在着极大的利用价值。本文通过分析高速公路ETC门架数据的构成及ETC门架数据的应用场景，证实了其可在实时流量监测、节假日交通流预测、行程时间预测、车辆轨迹回放、服务区入区率研究等领域发挥作用，一定程度上解决了数据资源浪费问题，同时也为相关部门进行高速公路交通管理提供了思路。

关键词：高速公路;ETC门架系统;数据;应用

1 引言

随着电子信息技术的发展，我国高速公路收费方式经历了重大变革。从封闭式人工收费到联网式电子收费，是一个从低级到高级，从功能简单到丰富完善的不断发展的过程。联网电子不停车收费系统（ETC）的推广应用，为人们的出行带来了极大的方便。同时也促进了我国智慧高速公路的建设与发展。

高速公路联网收费系统每天都会产生数以亿计的收费数据，这些数据被相关部门用于查询或生成统计报表，而后被定期清除。但这些数据中还存在着大量价值极高的信息未得到有效的利用，其能发挥的作用也远不止于此。如何从这些复杂的、海量的数据中发现有用信息，使其充分发挥数自身效能，避免数据资源的浪费，成为亟待解决的问题。

基于上述背景，本文全面总结分析ETC联网收费数据的利用价值，研究其如何用于解决高速交通问题，研究结果对道路交通管控、行驶路径推荐、特殊车辆监控等领域的研究具有重要意义。

2 ETC门架系统构成

ETC门架系统架设于高速公路上方，是一种类似交通探头的设施，通过射频装置读取车辆OBU信息，在确保车辆能够快速不停车通过的同时，识别通行车辆车牌颜色及号码，实现对行驶车辆的路径标识和分段计费。ETC门架系统是取消高速省界收费站后的一项必备的硬件设施，也是对原有省界收费站物理拆除后的必要补充。

2.1 ETC门架系统的组成

ETC门架系统主要由车道控制器、RSU（支持PCI/PCI-E密码卡）、车牌图像识别设备、站级服务器、防雷接地设施、补光灯、通信设备、供电设备等设备设施组成。RSU和车牌图像识别设备是最重要的数据采集设施，具体布设位置如图1所示。

2.2 ETC门架系统数据采集

ETC门架系统主要由RSU和车牌图像识别设备和对过往车辆进行信息采集。ETC门架记录的车辆流水数据主要包括：计费交易编号、通过门架的时间、通行标识ID、OBU内车牌号码、OBU内车型、车辆速度等50余个字段。ETC门架系统中也包含一些信息，主要为ETC门架的顺序号、Hex编号、是否为省界出入口门架等。具体字段表示方法及说明如表1所示。

3 ETC门架数据的应用

3.1 实时流量监测

ETC门架记录了在统计周期内通过路段的交通量，相当于一个实时的交通量监测系统。将经过固定门架的不同车型的车辆进行分类或按照车辆折算系数进行折算，再结合门架编号即可得到实际地理位置上每个ETC门架位置的实时交通量。利用实时交通量，通过指定统计周期，结合交通工程学公式，可计算出路段的实时饱和指数和服务等级水平。通过对路段实时流量进行实时监测，当路段出现拥堵，即服务水平达到三级以下时，管理人员根据路网状态和数据分析结果，结合路网中相邻路段的服务能力，及时作出科学决策，调整交通流管控措施。

3.2 节假日交通流预测

重大节假日期间，自驾车出游或探亲访友的人数激增，大量出行需求涌入高速公路，高速公路路网承载了极大的运输压力，使得高速公路重点出入口（如城市、景区主要出入口）周边路段极易发生交通拥堵现象。此时，基于高速公路ETC收费系统统计得到高速公路历史OD交通量数据，可以直接且精确地获取历史OD交通量矩阵，实现对节假日期间高速公路日OD交通量分布进行预测。具体方法如下：首先对研究路段出入口上游ETC门架统计的交通量进行计算，然后利用综合考虑多因素的多元线性回归预测模型对节假日范围内总OD需求进行预测，而后基于历史各日占总量的比例将所预测的总量分配至各日[1]。通过历史数据分析节假日期间交通流出行分布规律，使管理部门提前做好车辆主动管控、诱导分流和勤务保障，缓解路网运行压力。

3.3 行程时间预测

利用高速公路流水数据表中“入口时间”、“车辆种类”、“车型”等字段，可以进行路段行程时间的预测。路段行程时间是最能反映交通运行状态的指标，其反映了道路的运输效率，体现实时的道路交通拥堵状况。行程时间预测通常采用建立预测模型的方法，常用的预测模型有卡尔曼滤波、支持向量机、BP神经网络、K近邻、极大似然估计、随机森林等。以随机森林法为例，利用高速公路流水数据进行行程时间预测的步骤如下：首先对原始数据进行清洗，剔除数据表中字段值缺失、车辆行程时间（出口时间-入口时间）不合理的异常数据，筛选出能反映高速公路真实路况的车辆流水数据。然后使用随机森林算法搭建适用于被研究路网的行程时间预测模型[2]。随机森林法使用哑变量编码对离散型特征变量进行处理，将数据集分为训练集和测试集，利用训练集的数据训练模型，利用测试集数据验证模型的最终效果，验证得到的误差作为最终模型在应对现实场景中的泛化误差。通过预测行程时间，可以提前预知未来道路交通路况，相关部门可提前根据预测结果做出有针对性的措施，对可能发生拥堵的时段及路段进行交通诱导，同时也可将预测结果推送至出行人手机或发布至高速公路可变情报板上，让出行者及时了解路况信息，合理安排出行路线，从而达到缓解拥堵的目的。

3.4 车辆轨迹回放

将车牌号相同的ETC流水数据按时间顺序进行串联便可得到一条完整的车辆运行轨迹。车辆轨迹数据描述了移动对象的空间、时间等属性，反映了车辆在具体时间内的具体行程以及行车信息。因此，车辆轨迹回放为追查违法犯罪车辆、被盗车辆寻回、企业营运车辆管理等提供了一种省时省力的方式，解决了因人力资源不足难以完成道路交通管理这一难题，在交通管理中有很好的实用性。

3.5 服务区入区率研究

有些流量较小的服务区在出入口处未安装卡口设备，故服务区的入區率、停留时间等信息都无法获取，影响服务区的利用率和出行人的体验。利用高速ETC数据，通过建立服务区门架及出入口门架关系，即可对相关服务区信息进行获取。具体方法为：首先通过ETC数据得到主线车辆的平均速度，再假定最优平均速度，并通过不断调优最优平均速度的值，得到各车型最优偏差阈值和最优平均速度[3]。最后利用ETC记录的车辆速度和计算得到的车辆最优平均速度进行比较，判断车辆是否进入服务区，从而得到服务区的入区率。这些信息可发布在服务区可变情板报，更好地为公众出行提供服务区状态信息。

4 结语

我国高速公路全面实施的ETC收费技术取得了显著成效，在解决高速公路交通、管控问题等方面，ETC收费数据提供了良好的数据基础。但现阶段ETC门架的布设密度较低，应用场景也受到了限制。未来，为顺应新基建发展战略，ETC门架收费系统可能会加大布设密度，同时搭载气象传感器、称重检测器等智慧感知设备，届时将会有更多的数据被采集与存储，数据的应用场景也会更加丰富、广泛，高速公路交通问题也将会被更好地解决。

参考文献：

陈海华， 谭国贤， 黄子敬，等. 基于出口流水数据的高速公路节假日日OD交通量分布预测[J]. 广西大学学报（自然科学版）， 2020， v.45;No.173（01）：245-253.

兰良， 蒙祖强. 基于高速公路联网收费数据的行程时间预测研究[J]. 信息与电脑， 33（7）：5.

刘光雄. 基于ETC大数据的高速公路服务区入区率研究[J]. 中国交通信息化， 2021（5）：119-125.