大数据在高速公路收费稽核中的应用

大数据在高速公路收费稽核中的应用

齐亚萍

（云南省交通科学研究院有限公司  云南 昆明 650000）

摘要：随着互联网和智能技术的快速发展，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。高速公路收费稽核作为交通管理和资金监管的重要环节，也开始积极探索利用大数据技术进行改进和提升。本文将重点探讨大数据在高速公路收费稽核中的应用实例，通过对大数据的采集、分析和利用，可以提高收费稽核的效率和准确性，同时节约人力成本，为高速公路管理部门提供有力支持。

关键词：大数据；高速公路；收费稽核；效率；准确性

前言

随着社会经济的发展和交通流量的增加，高速公路收费管理成为一个重要的课题。传统的人工稽核方式存在效率低下、准确性不高等问题。而大数据技术的快速发展为高速公路收费稽核带来了新的机遇。通过对大量的车辆通行数据进行分析和挖掘，可以提高收费稽核的准确性、效率性和智能化水平，为高速公路管理部门提供更好的决策支持和服务。

一大数据的采集与存储

大数据在高速公路收费稽核中的应用是一项关键任务，其中的一部分工作是大数据的采集与存储。以某省高速公路收费稽核系统为例，系统通过ETC电子收费系统、摄像头和GPS定位系统等多个数据采集方式获取大量的车辆信息。这些数据包括车牌号码、通行时间、通行路段、收费金额等。采集到的数据经过实时处理和清洗后，存储在云存储系统中。该系统利用数据仓库技术对数据进行整合和管理，支持快速查询和分析。例如，相关部门可以通过对大数据的挖掘和分析，实现高速公路收费的稽核工作，比如对不合规通行行为进行追踪和处罚，提高交通管理的效能。下面将详细阐述这一过程的具体内容。

（一）数据采集

在高速公路收费稽核中，大数据的采集主要通过以下方式进行：

1、电子收费系统：现代高速公路普遍采用电子收费系统，如ETC（Electronic Toll Collection）系统。这种系统在收费站门架上安装了射频识别设备，能够实时记录过往车辆的相关信息，比如车牌号码、通行时间、收费金额等。这些数据被传输到中心服务器进行处理和存储。

2、摄像头与图像识别：在收费站或沿途设置摄像头，利用图像识别技术对车辆进行监控，并提取相关信息。例如，通过车牌识别技术可以获取车牌号码，记录车辆的进出时间和地点等。这些数据也被传输到中心服务器进行处理和存储。

3、GPS定位系统：利用全球定位系统（GPS），可以准确记录车辆的位置信息，包括车辆的行驶轨迹、速度等相关数据。这些数据通过GPS设备收集，并传输到中心服务器进行处理和存储。

（二）数据存储

大数据的采集需要一个可靠的存储系统来处理和管理海量数据。以下是一些常见的数据存储方法：

1、云存储：借助云计算技术，将采集到的大数据存储在云端服务器上。云存储具有高容量、高可靠性和高扩展性的特点，能够满足大规模数据的存储需求。同时，云存储还可以提供灵活的数据访问和备份恢复功能。

2、数据仓库：通过数据仓库技术，将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，并存储在一个统一的数据库中。这样可以方便后续对数据进行查询和分析。数据仓库还可以支持多维数据分析和数据挖掘，为高速公路收费稽核提供更全面的数据支持。

3、分布式文件系统：采用分布式文件系统来存储大数据，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。这种存储方式将大数据拆分成多个块，分别存储在不同的物理节点上，提高数据的可靠性和处理效率。分布式文件系统还可以通过数据冗余和备份来保障数据的安全性。

二大数据的分析与挖掘

大数据的分析与挖掘在高速公路收费稽核中起着重要的作用。通过对采集到的大量数据进行分析和挖掘，可以揭示隐藏的规律和关联性，为高速公路收费稽核提供有力支持。以下是大数据分析与挖掘在高速公路收费稽核中的具体内容：

（一）收费异常检测

通过大数据分析，可以识别车辆的异常收费情况，及时发现收费漏洞和违规行为。比如，在大数据分析平台中，可以建立模型来评估车辆的通行路径和时间，发现异常的出入口组合或时间间隔，从而判断是否存在收费漏洞。通过对历史数据进行分析，发现某辆车在短时间内多次通过相距较远的收费站，且只支付了一次费用的情况。通过大数据分析，发现该车存在恶意逃费行为。

（二）路况预测和优化

利用大数据分析技术，可以根据历史数据和实时数据，预测高速公路的交通状况，并进行路况优化。通过对车辆通行数据、天气数据等多种数据进行分析，可以精确预测高峰期和拥堵状况，从而提前采取交通管制措施或优化路线规划。通过对历史数据和实时数据的分析，预测出某段高速公路在特定时间段将出现较大车流量，采取交通限流措施来平稳引导交通、减少拥堵[2]。

（三）车辆轨迹分析

大数据分析还可以对车辆的轨迹进行分析，挖掘出重复通行的车辆和异常轨迹。通过车辆的通行数据、速度等信息，可以找到重复利用同一张ETC卡进行逃费的车辆，或者发现异常轨迹，如频繁换道、逆行等行为。通过对车辆轨迹数据的分析，发现某辆车在不同时间段和地点之间频繁切换，表明该车存在逃费嫌疑，需要进一步调查。

（四）优惠政策与用户画像

通过对大数据的分析和挖掘，可以了解用户的消费习惯和需求，为制定优惠政策提供依据。通过对车辆的收费记录、通行频次等数据进行分析，可以生成用户画像，了解不同类型车辆的喜好和需求，为针对性制定优惠政策提供依据。通过对用户通行数据的分析，发现某一群体的车辆主要是货车，他们具有一定的通行频次和特定的出行时间段，基于此可以制定相应的优惠政策来吸引这部分用户。

三大数据的利用与应用

在高速公路收费稽核领域，大数据的利用和应用发挥着重要作用。通过对大数据进行分析和挖掘，可以揭示隐藏的规律和关联性，提高收费稽核的效率和准确性。以下是大数据在高速公路收费稽核中具体的利用与应用内容：

（一）收费漏洞识别

通过大数据分析，可以识别车辆的异常收费情况，及时发现收费漏洞和违规行为。利用收费站的ETC数据、车辆通行数据等信息，对车辆的通行路径、时间和通行费用进行分析，发现异常的收费行为。比如，在分析平台中，建立模型来评估车辆的通行路径和时间，发现异常的出入口组合或时间间隔，从而判断是否存在收费漏洞。通过大数据分析发现，某辆车在短时间内多次通过相距较远的收费站，且只支付了一次费用。经过进一步调查，发现该车存在恶意逃费行为。

（二）路况预测和优化

大数据分析技术可根据历史数据和实时数据，预测高速公路的交通状况，并进行路况优化。通过对车辆通行数据、天气数据等多种数据进行分析，可以精确预测高峰期和拥堵状况，从而提前采取交通管制措施或优化路线规划。通过大数据分析，预测出某段高速公路在特定时间段将出现较大车流量，采取交通限流措施来平稳引导交通、减少拥堵[3]。

（三）车辆轨迹分析

大数据分析可以对车辆的轨迹进行分析，挖掘重复通行的车辆和异常轨迹。通过车辆的通行数据、速度等信息，可以找到重复利用同一张ETC卡进行逃费的车辆，或者发现异常轨迹，如频繁换道、逆行等行为。通过对车辆轨迹数据的分析，发现某辆车在不同时间段和地点之间频繁切换，表明该车存在逃费嫌疑，需要进一步调查。

（四）优惠政策与用户画像

大数据分析可以了解用户的消费习惯和需求，为制定优惠政策提供依据。通过分析车辆的收费记录、通行频次等数据，可以生成用户画像，了解不同类型车辆的喜好和需求，为针对性制定优惠政策提供依据。通过对用户通行数据的分析，发现某一群体的车辆主要是货车，他们具有一定的通行频次和特定的出行时间段，基于此可以制定相应的优惠政策来吸引这部分用户。

四结语

大数据在高速公路收费稽核中的应用为道路收费管理带来了革命性的变化。通过大数据的采集、分析和利用，可以提高收费稽核的效率和准确性，节约人力成本，为高速公路管理部门提供有力支持。然而，大数据应用也面临着数据隐私、安全风险等挑战，需要加强相关法律法规的制定和执行，确保大数据在收费稽核中的合法合规性。

参考文献

[1]李广. 大数据在高速公路收费稽核中的应用实践[J]. 中国公路,2022,34(8):94-95.

[2]李子腾,施绍武,张康. 大数据+AI收费稽核系统[J]. 中国交通信息化,2022,26(5):95-98.

[3] 李超. 新收费模式下的数据稽核分析系统[J]. 中国交通信息化,2023,12(6):83-85,104.