基于超高頻RFID的電動自行車交通治理系統設計

傅晨韜，王 斌

（中電海康-浙江海康科技有限公司，浙江 杭州 311100）

0 引 言

在交通管理中，面向非機動車的管控，由于違法行為復雜、管控對象多樣，一直是老大難問題。近年來，受互聯網發展影響，快遞物流行業及餐飲業外賣配送業務的迅速發展，非機動車尤其是電動自行車由于其經濟、輕便的特點，成為大多數配送人員的首選。由于缺乏有效管控，由電動自行車違法導致的事故逐年增長。受制于電動自行車體量巨大及管理力度不足的現狀，目前針對電動自行車的交通管理多為交警現場執法，缺少對于電動自行車交通管理的智能化檢測手段。

1 設計目標

利用射頻識別技術等一系列物聯網技術，規范化電動自行車信息化管理，實現電動自行車的信息登記及城市范圍軌跡定位。同時，在城市道路卡口，利用交通智能糾章算法，分析判斷電動自行車的車牌信息及交通違規行為，并通過抓拍違法過程圖片、視頻，完整地描述違法發生的全過程，為后續的違法處罰提供違法佐證材料，從而有效治理電動自行車的違法行為。

2 系統設計

2.1 系統架構

前端設備包含電動自行車射頻標簽（一體化車牌）、射頻基站、道路抓拍設備、信號燈檢測器，如圖1所示，實現車輛信息識別、駕駛行為判斷、違法取證等功能。通過4G/以太網等傳輸網絡實現前端設備與后端管理平臺的數據通信，后端管理平臺實現違法審核、車輛定位、數據統計等功能。本文主要敘述前端系統設計，后端管理平臺的設計不做介紹。

圖1 系統架構

2.2 設計原理

RFID即無線射頻識別，從供電方式上分為無源RFID、有源RFID兩類。無源RFID，射頻標簽通過接收射頻基站傳輸來的信號，獲取能量來對自身短暫供電，從而完成此次信息交換，標簽成本低，使用壽命長。有源RFID，射頻標簽通過電池供電，主動向射頻基站發送信號，標簽成本高，使用壽命較短。

RFID工作頻率分為低頻（125 kHz）、高頻（13.56 MHz）、超高頻（840～960 MHz）和微波（2.4 GHz）四類。其中低頻、高頻、超高頻的功耗很小，一般為無源標簽；微波的功耗較大，一般為有源標簽。從通信距離上比較，低頻和高頻的距離在2 m以內，超高頻的距離可以到20 m，微波由于是有源標簽，可以到100 m甚至更遠的距離。從群讀能力上比較，低頻和高頻不適合多標簽的讀取，超高頻和微波可以在幾秒內實現上百個標簽的采集。

綜上分析，在電動自行車交通治理這樣的場景應用下，射頻標簽的數量龐大，車輛使用的年限較長，車輛識別的距離較遠，單個基站覆蓋范圍內車輛數量較多，因此選用無源超高頻RFID技術是最合適的。

2.3 智能糾章

2.3.1 闖紅燈檢測

闖紅燈場景如圖2所示，在路口非機動車道上方安裝射頻基站，覆蓋共計4個方向8個非機動車道。每個射頻基站信號覆蓋范圍為非機動車道路口實線范圍，射頻基站將讀取到經過的射頻電子車牌信息，并配合信號燈檢測器與道路監控，實現電動自行車闖紅燈行為的智能化分析判斷。具體實現如下：

當電動自行車經過任意2個射頻基站時，系統根據射頻基站的方位及信號采集時間可判斷電動自行車在路口的行駛過程，并根據該過程發生時間內信號燈紅綠變化情況進行違章行為判斷。

圖2 闖紅燈場景

以1點為例，當南北方向為紅燈，東西方向為綠燈時，電動自行車的各種行動軌跡及判斷結果見表1所列。

表1 闖紅燈行為檢測

該場景下，為保證數據分析結果的時效性，路口部署的各個射頻基站需要數據同步，組建本地局域網，保障本地通信暢通。本場景建議選擇在標準十字路口，射頻基站安裝可借助已有卡口桿件安裝或單獨立桿，信號燈檢測器通過RS 485與射頻基站進行通信。

2.3.2 逆向行駛檢測

逆向行駛場景如圖3所示，在單向直行非機動車道上方安裝射頻基站，射頻基站信號覆蓋單個非機動車道。射頻基站將讀取到經過的射頻電子車牌信息，并記錄經過時間T。通過不同射頻基站讀取到的車牌信號及時間點先后順序，判斷電動自行車的行駛方向，輔助道路監控設備，實現電動自行車逆向行駛行為的智能化分析判斷。具體實現如下：

圖3中，當車輛經過射頻基站A為時間TA，經過射頻基站B為時間TB，正常行駛方向為A到B方向，TA應早于TB，因此當TA晚于TB時，系統將判斷車輛為逆向行駛。本場景建議選擇在單向直行非機動車道上，射頻基站安裝可借助已有卡口桿件安裝或單獨立桿。

圖3 逆向行駛場景

2.3.3 超速行駛檢測

超速行駛場景如圖4所示，在單向直行非機動車道上方安裝射頻基站，射頻基站信號覆蓋單個非機動車道。射頻基站將讀取到經過的射頻電子車牌信息，并記錄經過時間T。通過不同射頻基站之間的距離，以及讀取到的車牌信號及時間點，判斷電動自行車的平均行駛速度，輔助道路監控設備，實現電動自行車超速行駛行為的智能化分析判斷。具體實現如下：

圖4中，當車輛經過射頻基站A為時間TA，經過射頻基站B為時間TB，射頻基站A與射頻基站B之間距離為L，車輛平均速度為V=L/(TB-TA)。當V大于電動自行車允許的行駛速度時，系統將判斷車輛為超速行駛。本場景建議選擇在單向直行非機動車道上，射頻基站安裝可借助已有卡口桿件安裝或單獨立桿。

圖4 超速行駛場景

2.3.4 占用機動車道檢測

占用機動車道場景如圖5所示，在機動車道上方安裝射頻基站，射頻基站信號覆蓋單個機動車道。射頻基站將讀取到經過的射頻電子車牌信息，輔助道路監控設備，實現電動自行車占用機動車道的智能化分析判斷。具體實現如下：

正常情況下，機動車道上的射頻基站是讀取不到在非機動車道上行駛的射頻電子車牌的。當該射頻基站讀取到某個車牌后，并且在一段時間T內能多次讀取到，則可判斷為車輛占用機動車道行駛。射頻基站安裝可借助已有卡口桿件安裝或單獨立桿。

圖5 占用機動車道場景

3 系統使用

（1）系統化實現電動自行車交通違章電子化檢測，結合視頻取證，對被發現違章行為的車主進行微信、短信警示和教育、罰款等，形成電動自行車交通治理的閉環。

（2）感知電動自行車在城市中的實時通行數據，實現城市全域電動自行車信息、在途車輛信息、路口交通路況、活動規律的動態數據展示，為城市電動自行車的城市治理提供有效的數據支撐。

（3）實現特殊行業（外賣、快遞）全監管，外賣和快遞行業從業人員，日常使用電動自行車非常頻繁，而且外賣和快遞人員本身人員流動快，騎行速度和交通違章意識相對淡薄，加強對這些行業的監管能有效地從治安、交通治理多方面得到有效改善。

4 結 語

本文針對城市電動自行車管理的痛點和難點，設計基于超高頻RFID的電動自行車交通治理系統。該系統采用射頻基站識別電動自行車牌信息，并通過智能糾章算法實現電動自行車違法行為的檢測。文中所設計的系統已廣泛應用于全國多個城市的電動自行車管理中，為城市的交通治理提供更好的保障。