联网收费高速公路大数据分析与应用_20160911

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大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析高速公路收费系统数据分析一、背景介绍在大数据时代的背景下,高速公路收费系统承载着大量的交通流量和收费数据。

通过对这些数据进行分析,可以帮助相关部门和企业更好地了解交通状况、优化收费策略、提升服务质量和安全性。

二、数据收集1. 数据来源:高速公路收费系统的数据记录、车辆识别系统、电子收费系统等。

2. 数据内容:包括车辆类型、车辆进出时间、收费金额、车辆轨迹、收费站信息等。

三、数据清洗与预处理1. 数据清洗:对原始数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等,确保数据的准确性和完整性。

2. 数据预处理:对数据进行格式化、转换、标准化等操作,以便后续的数据分析和挖掘。

四、数据分析方法1. 描述性统计分析:通过统计指标(如平均值、中位数、标准差等)来描述数据的基本情况。

2. 关联分析:通过挖掘数据中的关联规则,了解不同变量之间的关系,如车辆类型与收费金额的关系等。

3. 聚类分析:将数据对象划分为不同的类别或簇,发现数据中的潜在模式和规律。

4. 时间序列分析:对时间维度的数据进行分析,探索数据的趋势和周期性变化。

5. 空间分析:通过地理信息系统(GIS)等工具,对数据进行空间分布和相关性分析。

五、数据分析应用1. 交通流量预测:基于历史数据,通过建立预测模型,预测不同时间段和地点的交通流量,为交通管理部门提供决策依据。

2. 收费策略优化:通过对收费数据的分析,了解不同车型、不同时间段的收费情况,优化收费策略,提高收入效益。

3. 交通事故分析:通过对车辆轨迹和事故数据的分析,找出事故易发地段和高风险时段,提出相应的交通安全措施。

4. 高速公路建设规划:通过对交通流量和收费数据的分析,为高速公路的建设规划提供科学依据和决策支持。

5. 服务质量评估:通过对车辆进出时间、收费时间等数据的分析,评估高速公路收费系统的服务质量,发现问题并改进。

六、数据分析工具1. 数据库管理系统:如MySQL、Oracle等,用于存储和管理大量的数据。

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据背景下,高速公路收费系统的数据分析起到了重要的作用。

通过对收费系统的数据进行深入分析,可以帮助相关部门了解收费情况、优化运营管理、提高效率和服务质量。

下面将从数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化四个方面详细介绍高速公路收费系统数据分析的标准格式。

一、数据收集1. 收集对象:高速公路收费系统的相关数据,包括车辆通行记录、收费金额、收费站信息等。

2. 数据来源:通过收费系统的数据库、交通管理部门的数据平台等方式获取数据。

3. 数据采集方式:使用数据抓取工具、API接口等方式进行数据采集。

4. 数据采集频率:根据需求设定数据采集的频率,例如每小时、每天或每月等。

二、数据清洗1. 数据去重:对采集到的数据进行去重处理,确保数据的唯一性。

2. 数据格式化:将数据转换为统一的格式,方便后续的数据分析。

3. 缺失值处理:对于存在缺失值的数据,可以选择填充缺失值或者删除缺失值。

4. 异常值处理:对于异常值,可以进行剔除或者修正处理,确保数据的准确性和可靠性。

三、数据分析1. 数据描述统计:对收费系统的数据进行描述性统计,包括数据的均值、中位数、标准差等指标,以了解数据的整体情况。

2. 数据关联分析:通过相关性分析、关联规则挖掘等方法,探索数据之间的关系,例如车辆通行量与收费金额的关系等。

3. 数据分类与聚类:通过聚类分析、分类算法等方法,将数据进行分类,例如将收费站按照通行量进行分组,以便对不同类别的收费站进行针对性管理。

4. 数据预测与模型建立:通过时间序列分析、回归分析等方法,对未来的收费情况进行预测,并建立相应的模型进行分析和预测。

四、数据可视化1. 数据可视化工具:选择合适的数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,以图表、地图等形式展示数据分析结果。

2. 图表设计:根据不同的分析目的和受众需求,设计合适的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,以直观地展示数据分析结果。

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据背景下,高速公路收费系统数据分析是一项重要的任务。

通过对收费系统的数据进行分析,可以帮助相关部门更好地了解高速公路的收费情况,优化收费策略,提高运营效率,为公众提供更好的出行体验。

以下是对该任务的详细描述和标准格式的文本:一、任务背景随着社会经济的发展和人口流动的增加,高速公路的建设和使用日益普遍。

高速公路收费系统作为保障公路运营和维护的重要手段,每天都会产生大量的数据。

这些数据包括车辆通行时间、车型、收费金额等信息。

如何充分利用这些数据,进行深入的分析,对高速公路收费系统进行优化,提高运营效率,成为了亟待解决的问题。

二、数据收集和整理1. 数据来源:高速公路收费系统的数据库。

2. 数据内容:车辆通行时间、车型、收费金额、收费站、道路类型等。

3. 数据清洗:对数据进行清洗,去除重复数据、缺失数据和异常值,确保数据的准确性和完整性。

三、数据分析方法1. 数据可视化:使用数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,将数据转化为图表、地图等形式,直观展示高速公路收费情况。

2. 数据挖掘:运用数据挖掘算法,如关联规则挖掘、聚类分析等,探索数据中隐藏的规律和关系。

3. 统计分析:应用统计学方法,如假设检验、回归分析等,对数据进行统计分析,得出结论和预测。

四、数据分析内容1. 车辆通行时间分析:分析车辆在不同时间段的通行情况,找出高峰期和低谷期,为收费策略的制定提供依据。

2. 车型分析:对不同车型的通行情况进行分析,包括车辆类型、车辆数量、通行时间等,为收费标准的制定提供参考。

3. 收费金额分析:分析不同车型、不同收费站、不同道路类型的收费金额分布情况,找出异常值和规律,为收费策略的调整提供依据。

4. 收费站效率分析:分析不同收费站的通行效率,找出瓶颈和问题,提出优化方案,提高运营效率。

5. 收费策略优化:通过对数据的分析,结合市场需求和政策要求,制定合理的收费策略,提高收入和用户满意度。

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据背景下,高速公路收费系统的数据分析变得越来越重要。

通过对收费系统数据的分析,可以帮助管理者更好地了解交通状况、优化收费策略、提高运营效率。

本文将从数据采集、数据处理和数据分析三个方面,详细介绍大数据背景下高速公路收费系统数据分析的标准格式。

一、数据采集高速公路收费系统的数据采集是数据分析的基础。

数据采集的主要目的是收集各类与收费系统相关的数据,包括车辆信息、收费信息、交通流量等。

以下是一些常见的数据采集方法和数据指标:1.1 数据采集方法(1)传感器数据:通过在收费站、路段等位置安装传感器,实时采集车辆的通行信息、车速、车型等数据。

(2)收费系统数据:收费系统会记录每辆车的收费信息,包括入口时间、出口时间、收费金额等。

(3)交通监控数据:通过交通监控摄像头获取车辆的图像信息,进而提取车牌号、车型等数据。

(4)GPS数据:借助GPS定位系统,采集车辆的位置、速度等信息。

1.2 数据指标(1)车流量:每个时间段内通过收费站的车辆数量,可以按小时、按天、按周等不同时间粒度进行统计。

(2)车型分布:不同车型(轿车、客车、货车等)的数量占比,可以反映不同类型车辆的通行情况。

(3)通行时间:车辆从入口到出口的通行时间,可以根据时间段的不同进行分析。

(4)收费金额:每个时间段内的总收费金额,可以按照不同收费标准进行统计。

二、数据处理数据处理是对采集到的原始数据进行清洗、整理和转换的过程,以便为后续的数据分析做准备。

以下是一些常见的数据处理方法和技术:2.1 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行去重、去噪、填补缺失值等操作,以保证数据的准确性和完整性。

例如,对于重复的数据记录,可以根据唯一标识进行去重;对于缺失的数据,可以采用插值等方法进行填补。

2.2 数据整理数据整理是指将采集到的数据按照一定的格式进行整理和组织,以便于后续的分析。

例如,可以将不同来源的数据进行合并,统一命名字段,方便数据的比较和分析。

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据背景下,高速公路收费系统数据分析是一项重要的任务。

通过对高速公路收费系统的数据进行分析,可以帮助相关部门深入了解交通流量、车辆类型、收费情况等信息,为交通管理和规划提供科学依据。

一、数据收集1. 收集高速公路收费系统的相关数据,包括车辆通行记录、收费记录、车辆类型等信息。

2. 确保数据的准确性和完整性,排除错误和异常数据。

二、数据清洗和预处理1. 对收集到的数据进行清洗,去除重复数据、缺失数据和错误数据。

2. 对数据进行预处理,包括数据转换、数据归一化、数据标准化等操作,以便后续的数据分析和建模。

三、数据分析1. 交通流量分析- 根据车辆通行记录,分析不同时间段的交通流量变化趋势,了解高峰期和低谷期。

- 分析不同路段的交通流量分布,找出拥堵点和疏导点,为交通管理提供参考。

- 分析不同地区的交通流量差异,为交通规划和建设提供指导。

2. 车辆类型分析- 根据车辆通行记录和收费记录,统计不同类型车辆的通行比例,了解不同车辆类型的分布情况。

- 分析不同车辆类型的通行速度和通行时间,为交通管理和路况优化提供参考。

- 分析不同车辆类型的收费情况,找出收费异常和漏洞,提升收费效益。

3. 收费情况分析- 根据收费记录,分析不同时间段的收费金额变化趋势,了解收费高峰和低谷。

- 分析不同路段的收费情况,找出收费异常和漏洞,提升收费效益。

- 分析不同地区的收费情况差异,为收费政策调整提供参考。

四、数据可视化1. 利用数据可视化工具,如图表、地图等,将分析结果以直观的方式展示出来。

2. 通过可视化分析结果,帮助相关部门更好地理解和利用数据,为决策提供支持。

五、数据建模和预测1. 基于历史数据,利用机器学习和数据挖掘算法,建立交通流量和收费的预测模型。

2. 利用建立的模型,预测未来的交通流量和收费情况,为交通管理和规划提供参考。

六、数据安全和隐私保护1. 对收集到的数据进行安全存储和加密,防止数据泄露和滥用。

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据时代,高速公路收费系统的数据分析变得越来越重要。

通过对收费系统数据的深入分析,可以帮助管理者更好地了解交通流量、车辆类型、收费情况等信息,从而优化管理决策,提高服务质量。

本文将从数据分析的角度探讨大数据背景下高速公路收费系统的重要性和应用。

一、交通流量分析1.1 分析高峰时段的交通流量,帮助调整收费策略1.2 比较不同路段的交通流量,优化路线规划1.3 预测未来交通流量趋势,制定合理的交通管理措施二、车辆类型分析2.1 统计不同车型的通过数量,优化车道设置2.2 分析不同车型的收费情况,制定差异化收费政策2.3 预测未来车辆类型的变化趋势,调整服务设施和设备三、收费情况分析3.1 分析不同时间段的收费情况,识别收费高峰时段3.2 比较不同收费站的收费额,评估服务效率3.3 针对不同用户群体的收费情况进行分析,优化服务模式四、用户行为分析4.1 分析用户的通行频率和通行路线,了解用户行为习惯4.2 分析用户的支付方式和偏好,提供个性化服务4.3 预测用户未来的需求和行为趋势,制定用户管理策略五、安全事故分析5.1 分析事故发生的时间、地点和原因,提高事故预防措施5.2 比较不同路段的事故率,优化道路设计和交通管理5.3 预测未来可能发生的安全事故,制定安全预警机制综上所述,大数据背景下高速公路收费系统的数据分析对于优化管理、提高服务质量、提升用户体验等方面具有重要意义。

通过深入分析各项数据,管理者可以更好地制定策略,提高系统效率,实现智能化管理。

希望未来在高速公路收费系统的数据分析领域能够有更多的创新和发展。

联网收费高速公路大数据分析与应用

联网收费高速公路大数据分析与应用

联网收费高速公路大数据分析与应用-————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:ﻩ大数据在联网收费高速公路中的应用一引言近年来,山东省高速公路的建设与发展取得了突出成就。

目前高速公路联网收费里程已达5465公里,截至2016年8月底,全省高速公路网建成收费站391个,鲁通卡268.8万张,OBU189.9万个,日均入出口车流量220万车次。

“五纵连四横、一环绕山东”的高等级公路网主框架基本形成,省会与各市之间实现高速直达,全省“半日生活圈”的宏伟蓝图已经实现。

山东省高速公路建设已经不再是经济社会发展的瓶颈制约,交通中心工作由强调基础设施建设向强调基础设施建设与公共管理并重转移。

随着高速公路路网规模和复杂程度逐步扩大,如何加强管理,提高高速公路运行质量和服务水平,最大限度发挥高速公路运行的经济、社会效益,已成为交通主管部门面临的严峻课题。

要提升高速路网的管理水平,建立交通应急预案,保障路网畅通,方便用户安全便捷出行,需要对高速公路收费大数据进行挖掘分析,量化分析道路管理者、高速公路用户和高速公路设施之间的关系,找出三者之间规律,为管理提供决策支持。

随着我国经济的进一步发展,以高速公路为主体的高等级路网规模不断扩大,区域间的旅客出行需求不断增大,货物流动更加频繁,公众出行目标日益多元化,安全、快捷、经济、舒适和个性化的出行需求变得越来越迫切,需要高速公路交通行业为出行者提供范围更广、质量更高、内容更丰富、区域集成的动态交通情况信息服务。

为达到这一目的,需要对高速公路收费大数据进行深度分析,为公众出行提供高速路网动态路况信息。

目前,高速公路联网收费信息系统中积累了海量的交通量信息,通过构建数据分析应用体系,理清数据分析应用的思路,采用科学有效的数据分析处理方法,对收费大数据进行深度挖掘分析,得到的数据分析结果为领导决策提供数据支撑,为高速公路日常运营管理提供数据依据,为公众出行提供路网实时路况信息。

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析

大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据背景下,高速公路收费系统的数据分析变得越来越重要。

通过对收费系统的数据进行深入分析,我们可以获得有关车流量、收费金额、通行时间等方面的有价值信息,从而优化收费系统的运营管理,提高效率和服务质量。

一、数据收集与清洗1. 数据源:高速公路收费系统的数据库2. 收集数据:从数据库中提取有关车辆通行记录的数据,包括车牌号、通行时间、通行路段、收费金额等。

3. 数据清洗:对收集到的数据进行清洗,包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

二、数据探索与分析1. 车流量分析:- 统计不同时间段的车流量,了解高峰时段和低谷时段的车流情况。

- 比较不同路段的车流量,找出拥堵和畅通的路段。

- 分析不同车型的车流量,了解不同车型的通行情况。

2. 收费金额分析:- 统计不同时间段的收费金额,了解高峰时段和低谷时段的收费情况。

- 比较不同路段的收费金额,找出收费较高和较低的路段。

- 分析不同车型的收费金额,了解不同车型的收费情况。

3. 通行时间分析:- 统计不同时间段的通行时间,了解高峰时段和低谷时段的通行时间情况。

- 比较不同路段的通行时间,找出通行时间较长和较短的路段。

- 分析不同车型的通行时间,了解不同车型的通行效率。

4. 车流量与收费金额的关系分析:- 探索车流量与收费金额之间的关系,通过相关性分析等方法,了解车流量对收费金额的影响。

5. 数据可视化:- 利用图表、地图等可视化工具,将分析结果以直观的方式展示,帮助决策者更好地理解和利用数据。

三、数据应用与决策支持1. 收费策略优化:- 基于数据分析的结果,优化收费策略,如调整不同路段的收费标准、优化不同时间段的收费方案等,以提高收费效益和用户满意度。

2. 交通管理改进:- 根据车流量和通行时间的分析结果,优化交通管理措施,如调整车道数量、改善拥堵路段等,以提高交通流畅度和通行效率。

3. 预测与预警:- 基于历史数据和趋势分析,建立预测模型,预测未来的车流量、收费金额等指标,为决策者提供决策依据。

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大数据在联网收费高速公路中的应用一引言近年来,山东省高速公路的建设与发展取得了突出成就。

目前高速公路联网收费里程已达5465公里,截至2016年8月底,全省高速公路网建成收费站391个,鲁通卡268.8万张,OBU189.9万个,日均入出口车流量220万车次。

“五纵连四横、一环绕山东”的高等级公路网主框架基本形成,省会与各市之间实现高速直达,全省“半日生活圈”的宏伟蓝图已经实现。

山东省高速公路建设已经不再是经济社会发展的瓶颈制约,交通中心工作由强调基础设施建设向强调基础设施建设与公共管理并重转移。

随着高速公路路网规模和复杂程度逐步扩大,如何加强管理,提高高速公路运行质量和服务水平,最大限度发挥高速公路运行的经济、社会效益,已成为交通主管部门面临的严峻课题。

要提升高速路网的管理水平,建立交通应急预案,保障路网畅通,方便用户安全便捷出行,需要对高速公路收费大数据进行挖掘分析,量化分析道路管理者、高速公路用户和高速公路设施之间的关系,找出三者之间规律,为管理提供决策支持。

随着我国经济的进一步发展,以高速公路为主体的高等级路网规模不断扩大,区域间的旅客出行需求不断增大,货物流动更加频繁,公众出行目标日益多元化,安全、快捷、经济、舒适和个性化的出行需求变得越来越迫切,需要高速公路交通行业为出行者提供范围更广、质量更高、内容更丰富、区域集成的动态交通情况信息服务。

为达到这一目的,需要对高速公路收费大数据进行深度分析,为公众出行提供高速路网动态路况信息。

目前,高速公路联网收费信息系统中积累了海量的交通量信息,通过构建数据分析应用体系,理清数据分析应用的思路,采用科学有效的数据分析处理方法,对收费大数据进行深度挖掘分析,得到的数据分析结果为领导决策提供数据支撑,为高速公路日常运营管理提供数据依据,为公众出行提供路网实时路况信息。

二高速公路收费大数据资源分析高速公路联网收费信息系统除了完成收费功能外,还具有先进的交通信息采集功能,收费信息系统通过专用通信网络实时把进出收费站的每一辆车的属性信息传递到结算中心,形成高速路网交通信息数据库,数据库中的收费大数据是高速公路管理的宝贵资源,在这些收费大数据中包含了很多信息,比如车流量状况、车流量比例状况、轴重状况、路段车流量分布情况、各收费站进出车流量情况等,高速公路收费信息系统中保存的每条原始数据字段很多,根据数据分析应用的需要,从收费原始数据中提取其中的10个字段,这10个字段包括车流量的出入口站点、出入口时间、车型、轴重、轴数、行驶里程、收费额、超限率,根据这些数据,通过交通流分配模型,可以得到实时的、准确的交通流量、行驶时间、行驶车速、OD交通量、拥挤度、交通事件以及运营特征等方面的交通信息,从而可以进行交通量、路段断面交通量、运输量、超限超载和路网运行状态等方面的分析。

三高速公路收费大数据分析应用体系构建高速公路收费结算数据分析指标体系围绕决策支持、运营管理和公众服务三个应用目标进行构建,路网宏观分析应用指标主要为领导宏观决策提供支撑,在应用上侧重于决策管理、行业管理、科研设计等方面;微观分析应用指标反映道路运行状态和运行质量为主,提供路网中各路段的服务水平,主要为路网监控、应急处置、公众出行信息服务提供信息支撑。

(一)高速公路收费大数据分析指标总体框架根据高速公路收费大数据分析需求,数据分析指标总体框架如图1所示:图1高速公路收费大数据分析应用指标总体框架(二)高速公路收费大数据分析应用指标细化根据高速公路收费大数据应用分析指标总体框架,结合实际情况,对各种分析应用指标进行细化,具体情况如表3所示:表1 高速公路收费大数据分析应用指标体系四、大数据分析系统总体框架结构和功能分析(一)系统总体框架结构和数据处理流程1高速路网大数据分析应用系统总体框架结构系统总体框架结构如图2所示。

图2 高速路网大数据分析应用支持系统总体框架结构2高速路网大数据分析应用系统处理流程高速路网智能交通管理与数据应用支持系统数据处理流程划分为数据层、分析层和应用层三个层面,分析流程如图3所示:图3 高速路网大数据分析应用系统数据处理流程3子系统框架结构构建和功能分析(1)高速路网断面承运量分析系统构建与功能分析目前,山东省联网高速公路实行吨公里计费联网收费模式。

高速公路收费实现省域联网是提高高速公路效率的有效方法,体现了高速公路安全、快捷、方便的特点。

同时给高速公路运营管理增加了难度,高速公路日常运营模式是以各管理处对所辖路段进行管理,各路段断面交通量大小与车型分布比例是联网高速多路径问题的重要基础数据,但是在收费信息系统中交通量只有入、出口信息,车辆的行驶路径按最短路法确定,各路段的实际交通量与收费信息系统中的路段交通量有一定偏差,根据路段流量检测器得到的交通量只是车流次数,缺少车辆类型信息。

实行吨公里收费模式以后,收费信息系统中添加了交通流的重量信息,利用高速公路收费系统中翔实的交通流数据,对山东高速路网路段断面交通量进行挖掘分析与研究,得到各路段断面交通量的大小与车型分布比例,为解决联网收费多路径问题提供基础数据。

标定路段的每公里承载吨位和通车次数可以确定路面的磨损状况,为确定路段的维修维护费用提供客观依据,通过路段每公里拆账收入,较准确反映路段的效益情况,综合路段的每公里承载吨位和每公里拆账收入情况,得出各路段的经营管理现状。

利用断面交通流承运量,对路面承运量与路面磨损情况之间的关系进行分析研究,为高速公路道路养护、治理超限超载等提供科学依据。

承运量分析系统框架结构如图4所示。

图4 高速路网断面承运量分析系统框图(2)高速公路交通流应急分流仿真系统构建与功能分析随着路网规模的不断扩大,路网中的一些路段、立交桥、桥梁和隧道等联结路网的关键作用日益突出,当这些关键点阻断时,导致路网发生交通阻塞,影响人们的交通出行。

随着自然灾害、公共突发事件、人为破坏事件数量的增多,突发事件破坏性对人们生活破坏性的加重,人们越来越重视关于如何使突发事件对公众生活破坏性降低到最小的研究。

对于突发事件情况下的人员与物资的疏散和撤离、紧急救援的准确到达、破坏影响范围的控制等关键技术环节,公路交通应急疏散及运营安全策略的科学性和有效性将起到至关重要的作用。

高速公路交通流应急分流仿真系统依据山东省高速公路信息管理系统,围绕山东省高速公路、国道和省道,搭建基于GIS的交通应急决策支持系统,仿真山东高速路网中的关键点阻断时,通行高速网的交通量如何通过其他路段进行疏导。

通过交通仿真软件对交通应急预案进行仿真模拟,建立多个山东省高速公路交通应急备选方案,增强全省公路交通应急预防能力。

高速公路交通流应急分流仿真系统框图如图5所示。

图5 高速公路交通流应急分流仿真系统框图(3)高速公路路况信息管理系统的构建与功能分析在高速公路单车通行记录数据中,一般都包括以下信息:车辆的车型、车辆的出入口时间、车辆的出入口收费站信息(即通行里程信息)。

通过对该信息的整理、分析,得出某一时间段内,通过高速公路某一断面的交通车辆实体数据量,即高速公路断面交通量,在此基础上借助成熟的交通流模型,进一步挖掘分析,得出高速公路的动态路况信息。

在此基础上,统计分析历史收费大数据、设计与验证交通流计算模型、上传汇总现有检测设施信息、检测设施补强方案制定与实施、设计多元数据融合算法,开发高速公路路况信息管理系统。

路况信息管理系统实现对高速公路全路网断面交通流和路网运行状况的实时检测分析,以电子地图等形式,对省域高速公路网动态交通流实时展现,路段通行状况判定准确率大于90%,实时分析系统单次处理全路网数据小于60秒。

高速公路路况信息管理系统框图如图6所示。

图6 高速公路路况信息管理系统框图(4)高速公路入口自动发卡智能车型识别系统针对山东省高速公路入口自动发卡车型识别的需求,我们研制了智能车型识别系统,该系统采用高清视频识别,以高清全景车辆图像、车辆牌照为主要识别特征,结合省厅结算中心联网收费综合稽查获取的全路网实时车型数据库,通过车型数据大数据分析挖掘、模式识别技术实现的智能车型识别系统,并具备自学习模糊识别功能。

智能车型识别采用软件识别路线,依靠高清视频、车牌以及中心海量数据仓库,与传统物理车型识别技术路线(依靠车轴、车高、车长)有本质区别。

车型标准一般以客车座位数、货车核定载荷作为判别标准,所有自动识别方式都无法直接去判别座位数、核定载荷。

智能车型识别系统以全路网出口收费员人工校核的车型判别结果为基础样本,并提取每辆车统计角度上最准确车型,因此车型判别结果是最准确和最符合路网实际要求的。

系统包括智能车型识别终端、接口开发SDK、车型识别终端测试软件、设备接口动态库。

高速公路入口自动发卡智能车型识别系统框图如图7所示:接口动态库、测试程序五高速公路收费大数据具体分析应用实践(一)高速公路运行情况分析当前我国经济下行压力不断增大,已成为经济运行中的主要矛盾。

交通运输是经济发展趋势的晴雨表,高速公路是全国运输大通道的重要组成部分,在交通运输体系中占有极其重要的地位,对高速公路路网交通量、运输量、通行费收入和路段断面承运量等参数进行分析,摸清路网运行情况,探索经济运行发展变化趋势,为领导决策提供支持依据。

1 京台、青银、京沪高速公路运行情况统计分析为了准确反映路网承运量变化情况,排除新增路的干扰,对京台(德州—鲁苏界)、青银(济南-青岛)、京沪(泰安—鲁苏界)三条高速公路的通行费、交通量和承运货车车货总吨位情况的变化趋势进行统计分析。

2014年1月—2016年7月期间,京台路、京沪路、青银路三条高速路段通行费、交通量和承运车货总吨位同比增速和环比增速分别如图9、图10、图11所示。

从图中可以看出,2014年1月份至今,三条高速路段通行费、交通量和承运车货总吨位变化趋势基本一致:图9 京台、京沪、青银三条高速路段通行费收入变化趋势图10 京台、京沪、青银三条高速路段交通量变化趋势图11 京台、京沪、青银三条高速路段承运车货总吨位变化趋势3全省高速路网货车运输量情况统计分析2016年7月货车车货总吨位22737.04万吨,同比下降0.60%,环比增长0.54%;1-7月份货车车货总吨位143107.15万吨,同比增长7.11%。

2015年1月以来全路网货车车货总吨位情况见图12:图12 2015年1月—2016年7月份路网车货总吨位月变化情况(二)高速路网交通量时间出行分布特征分析1全省高速路网的交通量年变化特征2002年-2015年我省高速公路车流量具体变化情况如图13所示:图13 2002年1月—2015年全路网交通量变化情况(单位:万辆)2全省高速路网的交通量月变化特征2014年1月-2016年7月各月交通量具体变化情况如图14所示:图14 2014年1月—2016年7月全路网交通量变化情况2全省高速路网的交通量日变化特征2015年全省路网周平均日交通量变化趋势:周五出行交通量最大,周日出行交通量最小,周变系数具体变化趋势如图15所示:图15 2015年全省路网交通量日变系数图16 2015年路网每日交通量情况3全省高速路网客、货车出行时间分布特征高速公路上车辆出行遵循双峰曲线出行规律,小型、中型车辆早高峰上午10点左右,晚高峰下午5点左右。

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