探讨大数据分析在高速公路收费管理中的应用

廖俊

摘要： 随着大数据技术的发展， 大数据分析在各个领域得到了广泛应用。在高速公路收费管理中， 大数据分析也具有很大潜力。本文将从高速公路大数据的特点和应用现状入手， 探讨大数据分析在高速公路收费管理中的应用， 以提高收费管理工作质量和效率。

关键词： 大数据； 高速公路； 收费

DOI：10.12433/zgkjtz.20240514

我国高速公路网络不断发展， 高速公路收费管理也面临着越来越多的挑战。高速公路系统产生的数据数量多、 形式多样， 而有用的数据占比较低。当前， 高速公路收费系统存在许多问题， 如数据处理相对落后、 数据库系统不够完善、 收费系统标准化程度较低、 物联网网络安全管理措施不力等。

一、 高速公路大数据的特点

（一）产生的数据规模大

高速公路交通流量数据是高速公路大数据中最为基础和重要的数据种类之一。每天， 高速公路的各个路段都会有大量车辆驶入、 驶出， 这些车辆的数量、 行驶速度等数据需要被实时收集和记录。随着高速公路的发展和扩建， 数据的规模也在逐年增长， 各种交通事故和违法行为需要及时记录和汇总， 随着车辆数量和交通密度不断增加， 数据的规模也在不断增大。

环境数据、 设备数据等也是高速公路大数据中重要的组成部分。环境数据包括大气、 水质、 土壤等数据， 需要通过监测设备实时采集。设备数据包括路面、 桥梁、 隧道等设备的运行状况数据， 需要通过传感器实时收集。此外， 用户数据也是高速公路大数据中不可或缺的一部分， 用户数据包括车主信息、 车辆信息、 行驶轨迹等数据， 需要通过智能化系统进行实时监控和记录。

综上所述， 高速公路大数据产生的数据规模非常庞大， 涵盖交通流量、 安全、 环境、 设备、 用户等多方面。这些数据需要及时、 准确的收集、 存储和分析， 以便为高速公路的规划建设、 管理运营和服务提供重要的决策依据。

（二）数据形式多样

数据来源丰富多样： 高速公路系统涉及交通流量、 车辆信息、 道路状态、 天气状况、 收费信息、 视频监控等多个方面。这些数据来自交通管理部门、 收费系统、 交通摄像头、 车载传感器、 天气预报等多个不同的数据源， 从而形成了多样化的数据形式。

数据类型复杂多样： 高速公路数据涵盖多种不同类型的数据， 包括结构化数据（如车辆数量、 速度、 车道信息等）、 半结构化数据（如交通事件、 天气预报等）和非结构化数据（如交通摄像头图像、 视频监控等）。这些不同类型的数据形式不同， 包括文本、 数字、 图像、 视频等多种类型， 导致数据形式的多样性。

数据采集方式多样： 高速公路系统中的数据采集方式也非常多样， 包括传感器、 监控摄像头、 电子收费系统、 车载设备等。这些不同的数据采集方式导致数据的格式和形式各异， 例如： 传感器数据是实时采集的数字数据， 而监控摄像头数据是图像或视频数据。

（三）数据处理速度快

高速公路系统采用先进的数据采集和传输技术， 可以实时收集并传输高速公路的各种数据。高速公路系统中设有大量的监测设备和传感器， 对车辆流量、 速度、 事故情况等数据采集， 数据通过系统内部的网络进行传输， 实现数据的实时处理。高速公路系统采用了云计算、 大数据分析等大规模数据处理技术， 对大量数据进行快速的处理和分析。有些高速公路系统采用先进的人工智能技术， 可以通过对数据的分析和学习， 自动化地进行数据的处理和应用。高速公路系统还采用实时数据处理和边缘计算技术， 可以对数据快速处理和决策。例如： 对于交通事故， 系统可以通过实时数据采集和处理， 及时发现并采取措施， 有效减少事故损失。

（四）有用的数据占比较低

首先， 高速公路系统产生的数据中存在大量重复、 冗余的数据。例如： 车流量数据、 速度数据等， 往往具有相似性和重复性， 工作人员难以从中获得更高的价值。此外， 车辆的颜色、 品牌等数据， 虽然也能被采集和存储， 但在实际应用中并没有太大价值。

其次， 数据存在数据质量问题。由于高速公路环境的复杂性， 如受恶劣天气、 车辆故障等因素影响， 使数据采集存在不稳定性和不准确性， 对数据的分析和应用带来较大影响， 降低数据的价值密度。

最后， 需要结合其他数据进行分析和应用， 才能真正发挥其价值。例如： 车流量数据和车速数据需要结合天气、 路况等其他数据， 才能获得更高的价值。

二、 高速公路大数据的应用现状

随着智能化、 信息化管理的不断推进， 高速公路系统产生的大数据应用也在不断拓展。目前， 应用集中在以下几方面：

（一）交通安全的監测与预警

高速公路交通安全是公路畅通和人民生命安全的重要保障。通过对车辆行驶过程中的数据进行分析， 可以实现对交通事故的预测、 预警和及时处置。例如： 对于超速、 违章停车等违法行为， 通过车辆数据和违法数据实时监测和预警， 以提高交通安全水平。

（二）路况的管理和维护

路况的管理和维护是保障公路安全和畅通的重要工作。通过路况数据进行分析， 实现对公路运营状态的实时监测和预警。例如： 对于高速公路上的积水、 冰雪等不良路况， 及时采取措施。

（三）智能收费管理

收费管理是保障公路正常运营的重要环节。通过对车辆行驶数据和收费数据分析， 实现对收费系统的自动化和智能化管理。例如： 通过车牌识别和车辆位置数据， 可以实现电子收费和自动化收费， 提高收费效率。

三、 当前高速公路收费系统的问题

（一）数据处理相对落后

由于高速公路的车流量大， 收费系统需要快速处理大量的数据， 以实现电子收费和自动化收费。然而， 当前收费系统的数据处理速度较慢， 无法满足系统对实时性和准确性的要求。例如： 无法通过数据分析和挖掘技术， 对车辆行驶轨迹、 驾驶行为、 车辆状况等关键信息深入分析。

（二）数据库系统有待完善

首先， 当前收费系统中的数据库系统储存的数据种类繁多， 且数据量巨大。这些数据包括车辆信息、 收费信息、 用户信息等， 但由于各种原因， 这些数据在后期应用中的价值较低， 不仅没有给运营单位带来帮助， 反而成了负担。例如： 数据的更新周期过长、 数据已经过时、 不完整等， 这些导致储存的数据无法及时为管理和决策提供支持。

其次， 数据库系统存在数据重复和冗余的问题。由于各个收费站的数据管理方式不同， 导致数据重复或冗余， 浪费了储存资源， 同时也增加了数据管理的难度和复杂度。不仅会降低数据库系统的性能和效率， 还会给运营单位带来麻烦。

最后， 数据库系统缺乏有效的数据分析和挖掘手段。例如： 无法发现数据中的规律、 异常等情况， 也就无法对收费系统进行有针对性的改进和优化。

（三）收费系统标准化程度有待提高

在不同的高速公路收费站， 由于软件不兼容、 硬件不同等问题， 会出现设备无法识别车辆， 导致收费延误或错误。这不仅影响了用户的出行体验， 还给运营单位带来了管理和维护方面的困难。由于收费系统软件分散开发， 缺乏标准化的技术规范， 不同的开发单位采用不同的技术标准和开发工具， 导致收费系统之间的相互操作性较差， 难以实现信息共享和数据交互。这不仅增加了系统的运维成本， 还限制了收费系统性能的充分发挥。收费系统标准化程度低， 也给技术更新和升级带来了困难， 在进行技术更新和升级时， 需要考虑不同系统间的兼容性和一致性， 这给系统维护和升级带来了不小的挑战。

（四）物联网网络安全管理措施有待加强

高速公路收费管理涉及大量交易及数据处理， 物联网技术作为信息技术的重要组成部分， 被广泛应用于收费管理中。然而， 随着物联网应用的不断扩大， 网络安全问题成为重要且亟待解决的问题， 物联网网络安全管理措施尤为重要。

高速公路收费管理中的数据具有极高的价值， 大量车辆信息、 驾驶员信息以及交易信息都会被记录在系统内， 并存储于服务器中。若数据被恶意攻击者获取或篡改， 将造成严重的后果， 不仅会带来重大的经济损失， 还可能对人身安全造成威胁。物联网设备与终端数量众多且分布广泛， 使得物联网系统在安全性方面更加脆弱。攻击者有可能通过攻击其中一个物联网设备或终端， 进一步入侵其他设备或系统， 实现整个高速公路收费系统被攻击的目的。随着物联网技术的快速发展和更新换代， 物联网系统的漏洞和安全问题不断暴露。

四、 大数据分析在高速公路收费管理中的应用

（一）数据筛选

首先， 针对高速公路收费管理中的数据来源和类型， 需要对数据进行分类和筛选。收费站产生的数据主要包括车牌号、 车型、 时间、 收费金额等， 这些数据在网络传输过程中， 可能会出现丢失、 错误等， 因此， 需要进行数据清洗和校验。在路段分中心和省公路中心， 还会收集到车辆流量、 路面状况、 天气情况等更丰富的数据， 数据经过筛选和汇总， 以供后续分析使用。

其次， 对数据分析和挖掘， 发现其中的关联性和规律性。例如： 通过分析不同时间段内的车流量和车型分布， 为收费站的人员调度和管理提供参考； 通过分析不同天气条件下的车辆行驶速度和事故率， 可为路段维护和管理提供决策支持。分析结果可用于提高收费系统的服务质量和安全性， 降低成本和风险。

最后， 根据分析结果进行反馈和改进。利用大数据分析技术， 实现对收费管理系统的实时监控和预测， 及时发现问题并采取措施。同时， 对数据的采集和传输流程改进和优化， 以提高数据的质量和效率。通过不断反馈和改进， 实现高速公路收费管理的精细化和智能化目标， 为人们提供更加高效、 便捷和安全的服务。

（二）预处理数据

预处理数据是指对原始数据进行清理、 加工、 过滤、 转换等操作， 以提高数据的质量和可用性。在高速公路收费管理中， 预处理数据的主要目的是提高数据的准确性和完整性， 为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。高速公路收费系统中涉及的数据种类繁多， 需要经过预处理才能被用于数据分析和决策支持。预处理数据的主要内容包括以下几方面：

1.数据清洗： 对原始数据进行去重、 纠错、 填补缺失值等处理， 以确保数据的准确性和完整性。

2.数据集成： 将多个数据源的数据整合， 以获得更全面的信息。数据转换： 将原始数据进行格式转换、 单位换算等处理， 以满足后续数据分析的需求。

3.数据归约： 对大规模数据进行采样、 压缩等处理， 以降低数据量， 提高数据的处理效率。预处理数据的作用不仅在于提高数据质量和可用性， 还在于节省后续数据分析和挖掘的时间和资源成本。

（三）高速公路通行费的预测

收费情况是高速公路运营效益的重要体现之一， 而车流量则是收费情况的关键因素。大数据分析技术可以对历史的车流量、 天气等数据进行收集、 处理和分析， 建立合适的模型预测通行费。通过对车流量等数据进行深度挖掘和分析， 准确预测不同时间段和不同天气情况下的车流量和收费情況， 帮助收费管理机构更好地制定收费政策。此外， 更好地掌握车流量和收费情况的变化， 更加准确地预测未来的车流量和收费情况。例如： 运用时间序列分析方法， 对历史通行数据进行趋势和周期性分析， 识别出通行费的季节性和周期性变化。采用回归分析方法， 建立通行费与各种因素（如车流量、 车型、 天气等）之间的关联模型， 通过对历史数据的学习， 预测未来的通行费收入。采用机器学习、 深度学习等技术， 构建更加复杂和精确的预测模型， 提高预测的准确性和精度。

五、 结语

本文综述了大数据分析在高速公路收费管理中的应用。通过对高速公路大数据的应用现状和存在的问题进行分析， 可以看到其中的巨大潜力， 可提高收费管理工作的质量和效率， 为高速公路的安全和畅通提供良好的保障。

参考文献：

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