ETC門架數據在高速公路交通管理中的應用探究

項澤文 李金洪 馮延旺 寧偉 張文謀

摘要：我國高速公路實施聯網收費、分段計費以來積累了大量的收費數據，存在著極大的利用價值。本文通過分析高速公路ETC門架數據的構成及ETC門架數據的應用場景，證實了其可在實時流量監測、節假日交通流預測、行程時間預測、車輛軌跡回放、服務區入區率研究等領域發揮作用，一定程度上解決了數據資源浪費問題，同時也為相關部門進行高速公路交通管理提供了思路。

關鍵詞：高速公路;ETC門架系統;數據;應用

1 引言

隨著電子信息技術的發展，我國高速公路收費方式經歷了重大變革。從封閉式人工收費到聯網式電子收費，是一個從低級到高級，從功能簡單到豐富完善的不斷發展的過程。聯網電子不停車收費系統（ETC）的推廣應用，為人們的出行帶來了極大的方便。同時也促進了我國智慧高速公路的建設與發展。

高速公路聯網收費系統每天都會產生數以億計的收費數據，這些數據被相關部門用于查詢或生成統計報表，而后被定期清除。但這些數據中還存在著大量價值極高的信息未得到有效的利用，其能發揮的作用也遠不止于此。如何從這些復雜的、海量的數據中發現有用信息，使其充分發揮數自身效能，避免數據資源的浪費，成為亟待解決的問題。

基于上述背景，本文全面總結分析ETC聯網收費數據的利用價值，研究其如何用于解決高速交通問題，研究結果對道路交通管控、行駛路徑推薦、特殊車輛監控等領域的研究具有重要意義。

2 ETC門架系統構成

ETC門架系統架設于高速公路上方，是一種類似交通探頭的設施，通過射頻裝置讀取車輛OBU信息，在確保車輛能夠快速不停車通過的同時，識別通行車輛車牌顏色及號碼，實現對行駛車輛的路徑標識和分段計費。ETC門架系統是取消高速省界收費站后的一項必備的硬件設施，也是對原有省界收費站物理拆除后的必要補充。

2.1 ETC門架系統的組成

ETC門架系統主要由車道控制器、RSU（支持PCI/PCI-E密碼卡）、車牌圖像識別設備、站級服務器、防雷接地設施、補光燈、通信設備、供電設備等設備設施組成。RSU和車牌圖像識別設備是最重要的數據采集設施，具體布設位置如圖1所示。

2.2 ETC門架系統數據采集

ETC門架系統主要由RSU和車牌圖像識別設備和對過往車輛進行信息采集。ETC門架記錄的車輛流水數據主要包括：計費交易編號、通過門架的時間、通行標識ID、OBU內車牌號碼、OBU內車型、車輛速度等50余個字段。ETC門架系統中也包含一些信息，主要為ETC門架的順序號、Hex編號、是否為省界出入口門架等。具體字段表示方法及說明如表1所示。

3 ETC門架數據的應用

3.1 實時流量監測

ETC門架記錄了在統計周期內通過路段的交通量，相當于一個實時的交通量監測系統。將經過固定門架的不同車型的車輛進行分類或按照車輛折算系數進行折算，再結合門架編號即可得到實際地理位置上每個ETC門架位置的實時交通量。利用實時交通量，通過指定統計周期，結合交通工程學公式，可計算出路段的實時飽和指數和服務等級水平。通過對路段實時流量進行實時監測，當路段出現擁堵，即服務水平達到三級以下時，管理人員根據路網狀態和數據分析結果，結合路網中相鄰路段的服務能力，及時作出科學決策，調整交通流管控措施。

3.2 節假日交通流預測

重大節假日期間，自駕車出游或探親訪友的人數激增，大量出行需求涌入高速公路，高速公路路網承載了極大的運輸壓力，使得高速公路重點出入口（如城市、景區主要出入口）周邊路段極易發生交通擁堵現象。此時，基于高速公路ETC收費系統統計得到高速公路歷史OD交通量數據，可以直接且精確地獲取歷史OD交通量矩陣，實現對節假日期間高速公路日OD交通量分布進行預測。具體方法如下：首先對研究路段出入口上游ETC門架統計的交通量進行計算，然后利用綜合考慮多因素的多元線性回歸預測模型對節假日范圍內總OD需求進行預測，而后基于歷史各日占總量的比例將所預測的總量分配至各日[1]。通過歷史數據分析節假日期間交通流出行分布規律，使管理部門提前做好車輛主動管控、誘導分流和勤務保障，緩解路網運行壓力。

3.3 行程時間預測

利用高速公路流水數據表中“入口時間”、“車輛種類”、“車型”等字段，可以進行路段行程時間的預測。路段行程時間是最能反映交通運行狀態的指標，其反映了道路的運輸效率，體現實時的道路交通擁堵狀況。行程時間預測通常采用建立預測模型的方法，常用的預測模型有卡爾曼濾波、支持向量機、BP神經網絡、K近鄰、極大似然估計、隨機森林等。以隨機森林法為例，利用高速公路流水數據進行行程時間預測的步驟如下：首先對原始數據進行清洗，剔除數據表中字段值缺失、車輛行程時間（出口時間-入口時間）不合理的異常數據，篩選出能反映高速公路真實路況的車輛流水數據。然后使用隨機森林算法搭建適用于被研究路網的行程時間預測模型[2]。隨機森林法使用啞變量編碼對離散型特征變量進行處理，將數據集分為訓練集和測試集，利用訓練集的數據訓練模型，利用測試集數據驗證模型的最終效果，驗證得到的誤差作為最終模型在應對現實場景中的泛化誤差。通過預測行程時間，可以提前預知未來道路交通路況，相關部門可提前根據預測結果做出有針對性的措施，對可能發生擁堵的時段及路段進行交通誘導，同時也可將預測結果推送至出行人手機或發布至高速公路可變情報板上，讓出行者及時了解路況信息，合理安排出行路線，從而達到緩解擁堵的目的。

3.4 車輛軌跡回放

將車牌號相同的ETC流水數據按時間順序進行串聯便可得到一條完整的車輛運行軌跡。車輛軌跡數據描述了移動對象的空間、時間等屬性，反映了車輛在具體時間內的具體行程以及行車信息。因此，車輛軌跡回放為追查違法犯罪車輛、被盜車輛尋回、企業營運車輛管理等提供了一種省時省力的方式，解決了因人力資源不足難以完成道路交通管理這一難題，在交通管理中有很好的實用性。

3.5 服務區入區率研究

有些流量較小的服務區在出入口處未安裝卡口設備，故服務區的入區率、停留時間等信息都無法獲取，影響服務區的利用率和出行人的體驗。利用高速ETC數據，通過建立服務區門架及出入口門架關系，即可對相關服務區信息進行獲取。具體方法為：首先通過ETC數據得到主線車輛的平均速度，再假定最優平均速度，并通過不斷調優最優平均速度的值，得到各車型最優偏差閾值和最優平均速度[3]。最后利用ETC記錄的車輛速度和計算得到的車輛最優平均速度進行比較，判斷車輛是否進入服務區，從而得到服務區的入區率。這些信息可發布在服務區可變情板報，更好地為公眾出行提供服務區狀態信息。

4 結語

我國高速公路全面實施的ETC收費技術取得了顯著成效，在解決高速公路交通、管控問題等方面，ETC收費數據提供了良好的數據基礎。但現階段ETC門架的布設密度較低，應用場景也受到了限制。未來，為順應新基建發展戰略，ETC門架收費系統可能會加大布設密度，同時搭載氣象傳感器、稱重檢測器等智慧感知設備，屆時將會有更多的數據被采集與存儲，數據的應用場景也會更加豐富、廣泛，高速公路交通問題也將會被更好地解決。

參考文獻：

陳海華， 譚國賢， 黃子敬，等. 基于出口流水數據的高速公路節假日日OD交通量分布預測[J]. 廣西大學學報（自然科學版）， 2020， v.45;No.173（01）：245-253.

蘭良， 蒙祖強. 基于高速公路聯網收費數據的行程時間預測研究[J]. 信息與電腦， 33（7）：5.

劉光雄. 基于ETC大數據的高速公路服務區入區率研究[J]. 中國交通信息化， 2021（5）：119-125.