高速公路收費站智能運維系統構建研究

聶歡

摘要 文章通過對現有高速公路收費站智能運維系統進行評估，分析其中存在的不足之處，探索智能化技術在運維中的應用，掌握智能運維系統的架構與關鍵技術，并通過案例確保高速公路收費站智能運維系統構建滿足實際標準要求。

關鍵詞 高速公路；收費站；智能運維；系統構建

中圖分類號 U495文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）08-0183-03

0 引言

在社會經濟全面發展背景下，面對車流量大，傳統高速公路收費站需及時作出系統優化與調整，確保高速公路道路順暢通行。該研究旨在探討如何通過引入智能化技術，改進現有的運維體系，提高收費站的服務質量和運營效率。聚焦于系統架構設計、大數據與預測分析的應用、設備運維監測技術，以及ETC門架系統的監控優化。同時，對數據安全和隱私保護策略也進行了深入研究，以確保系統的安全可靠運行。

1 現有系統評估與不足分析

1.1 當前高速公路收費站運維現狀

當前高速公路收費站運維信息孤島現象嚴重，不同收費站之間信息難以實時共享，導致大數據分析、實時監控和故障預警無法實現?，F行系統多依賴于人工操作，缺乏有效的自動化和智能化手段，無法滿足7×24 h運行的要求。ETC（電子不停車快速收費）系統雖廣泛部署，但與車輛識別系統、票務系統和計費系統整合不足，缺乏高效的車流量管理和擁堵預警機制[1]。此外，系統機電設施普遍面臨老化問題，經常出現設備故障、系統宕機等情況，且維護響應時間長，影響通行效率和用戶體驗。綜上，智能運維系統在提升收費站運營效率、確保系統安全穩定、優化資源分配和提升用戶滿意度方面的迫切需求日益凸顯。

1.2 系統性能和效率的局限性

高速公路收費站的系統性能和運行效率局限性，主要表現在數據處理延遲、實時性不足、資源調度不暢和故障恢復時間長等方面。首先，現有基礎設施無法有效支撐大規模并發交易處理，尤其在車流量高峰時段，系統運行時間增長，交易處理功能使用效果降低，導致車輛通行緩慢，影響車流量的高效通過。其次，現行的故障檢測機制不具備自動化和智能化特點，故障定位和修復周期長，無法實現快速的故障恢復和備份切換，影響系統的持續可用性。再者，由于缺乏有效的負載均衡機制和資源調度策略，系統在面對突發事件時，如車禍、道路維修或極端氣候條件，調度響應不靈敏，難以實現資源的快速重新分配和優化。此外，現有系統的能耗管理不足，設備運行成本高，特別是在能源消耗和散熱方面，未采用綠色節能技術。最后，隨著ETC系統不斷的推廣，ETC車輛不斷增加，個人和車輛信息數據正在以前所未有的規模被收集、存儲、調用，數據泄露和系統破壞的風險大幅增加。以上因素共同限制了高速公路收費站智能運維系統的性能和運行效率[2]。

2 智能化技術在運維中的應用探索

2.1 大數據和預測分析在維護管理中的角色

在高速公路收費站智能運維系統中，大數據和預測分析技術是實現高效維護管理的關鍵驅動力。首先，大數據技術通過收集、整合和分析來自各個收費站的實時交通流量數據、ETC系統交易數據、設備狀態數據等海量信息，為運維決策提供了數據支持，通過對數據進行挖掘和分析，系統可改變交通流量模式、識別設備故障趨勢、預測擁堵高峰等，進而優化收費站的資源配置和交通引導策略。其次，預測分析在系統維護管理中尤為關鍵，例如，通過采用機器學習算法來預測設備故障，能夠實現預測性維護，大幅減少了因設備突發故障導致的系統宕機時間，確保了高速公路的暢通和安全。同時，預測分析還可以在大規模數據集上實施先進的趨勢分析，為未來的基礎設施投資和升級提供決策依據。此外，實時數據處理和分析不僅加強了對異常交易的監控，提高了反欺詐能力，還優化了收費精度和透明度，從而增強了用戶的信任和滿意度[3]。

2.2 收費站車道設備運維監測

收費站車道設備運維監測是智能運維的核心組成部分，其結構涵蓋了多種高精尖設備和技術。首先，車道攝像機作為主要的監控設備，不僅實時捕捉車輛通行情況，還通過高清視頻流分析技術，配合后端的圖像處理系統，實現對車流量、車型分類以及異常行駛行為的實時監控[4]。其次，車牌識別系統（ANPR）通過先進的光學字符識別技術，自動讀取通過收費站的車輛車牌，與中央數據庫進行信息匹配，確?？焖佟蚀_地計費，并在欺詐或違規事件中迅速觸發警報。此外，通行燈系統通過與車道控制器的緊密配合，根據車輛識別信息和收費狀態，實時指示車輛通行或停止，從而優化交通流和減少擁堵。同時，集成的環境監測設備如氣象傳感器、路面狀況檢測器等，實時收集環境數據，為防范極端天氣和路況提供數據支持。這些設備通過無線通信網絡與智能運維中心連接，實現數據的實時傳輸和分析。綜合運用物聯網（IoT）技術、云計算和人工智能（AI）算法，收費站車道設備運維監測系統不僅保障了高速公路的暢通和安全，還提升了運維效率和準確性[5]。

2.3 ETC門架系統運維監測

在現代化的高速公路收費站運維管理中，ETC門架系統作為非接觸式自動收費系統的核心，其穩定性直接影響著高速公路的通行效率與安全。該節主要探討利用智能化技術對ETC門架系統進行高效、精確的運維監測。目前，通過智能運維平臺，系統能夠對門架服務器、車道機、交換機、機柜的溫度和濕度、RSU天線、車牌識別系統等關鍵設備和環境參數進行實時監控和數據分析。

（1）門架服務器是ETC系統中負責數據處理和交換的關鍵設備，其穩定性和安全性直接關乎ETC系統的可靠性。運用探針檢測技術，能夠實時監測服務器的運行狀態，包括CPU使用率、內存占用率等，一旦發現異常，系統將自動觸發預警，確保運維團隊能夠及時響應。車道機和交換機作為ETC門架系統的重要組成部分，負責車輛數據的即時處理和傳輸，系統同樣通過探針技術對其網絡連接狀態、數據傳輸速率進行監測，確保信息傳遞暢通無阻。

（2）機柜的溫度和濕度環境對ETC門架系統硬件的穩定運行有著直接影響。探針檢測技術可實時監測機柜內環境，一旦溫度和濕度超出設定的安全范圍，智能運維系統將立即啟動調節機制或通知運維人員，從而確保設備的長期穩定運行。

（3）RSU天線及控制器作為無線通信的核心，需要保持高效的信號傳輸能力。系統實時持續監測RSU控制器的在線情況，一旦檢測到RSU控制器不在線或在線不穩定，將迅速定位問題源頭，縮短故障恢復時間。車牌識別系統則是實現無停車快捷收費的關鍵，系統通過對識別準確率進行實時分析，對其在線情況進行監測，確保其高效性和準確性，一旦識別率下降或車牌識別儀不在線，將及時通知運維團隊調整算法或進行設備校準，及時解決不在線問題。

3 智能運維系統的架構與關鍵技術

3.1 系統架構設計

智能運維系統的架構設計是實現高速公路收費站高效運營的基石，涵蓋智慧展示服務、收費站檢測數據庫、智能車道控制器檢測平臺、高速公路視頻云聯網平臺、ETC門架檢測平臺等關鍵組件。系統核心依托分布式微服務架構，確保各模塊獨立運行、快速響應、容錯性高及橫向擴展的靈活性。智慧展示服務提供實時、可視化的運營數據面板，集成了數據挖掘和機器學習算法，支持決策者洞悉運營狀態，快速做出基于數據的決策。收費站檢測數據庫采用高可用性設計，實現數據的冗余存儲、快速讀寫和自動備份，支持大數據的實時處理和長期存儲。智能車道控制器檢測平臺集成了車流量監控、異常行為檢測、車道設備狀態監控等功能，通過先進的傳感器網絡和邊緣計算技術，實現數據的低延遲處理和實時反饋。高速公路視頻云聯網將高速公路沿線、服務區、隧道、收費站攝像機視頻流通過云網關安全對接，實現高速公路車輛、道路信息視頻存儲、視頻控制及視頻共享等功能。另外，高速公路視頻云聯網平臺可根據對接平臺的視頻數量，統計設備在線情況，通過視頻監控模式進行輪訓、軌跡回放，在重點路段通過上云網關進行視頻數據分析，實現交通事件智能分析，對現場事件及時預警、告警，有效支撐路網狀態感知與收費站交通事件應急處置等工作，大幅提高了高速公路收費站對高速公路路況的監管能力，提升了高速公路出行服務保障能力，更好地滿足人民群眾高品質出行需求[6]。

ETC門架檢測平臺則聚焦于無感支付系統的穩定運行，包括但不限于交易驗證、異常交易監控、設備狀態監控等，確保系統安全、可靠且高效。所有這些平臺和服務都通過高速、安全的網絡連接，實現數據的實時同步和系統的協同運作。此外，系統還引入了基于人工智能的預測性維護模塊，能夠預測設備可能出現的故障，并自動安排維護任務，大幅減少了系統的停機時間和維護成本。通過這一整體架構設計，智能運維系統實現了高速公路收費站的高效率、高穩定性運營，為未來的智能交通系統發展奠定了堅實基礎。

3.2 數據安全和隱私保護策略

在智能運維系統的核心，數據成為加強安全控制和隱私保護策略的基石。系統不僅實施數據加密、訪問控制、入侵檢測系統（IDS）和分布式拒絕服務（DDoS）防御等多層安全控制策略，還積極利用數據分析工具來提升這些策略的有效性。實時數據流的監控和分析使系統能夠即時識別并對抗安全威脅，同時，行為分析技術的引入讓系統能夠通過持續的數據學習，識別并建立正常的行為模型，有效區分并響應異常活動。

對于敏感數據，如車牌號和用戶賬戶信息，系統不僅通過強加密算法確保其傳輸和存儲的安全，還運用數據分析對各類數據進行分類、風險評級，從而實施差異化的保護措施。此外，智慧展示服務使用數據脫敏技術，在不泄露個人隱私的前提下，利用數據分析結果提供決策支持。同時，系統通過收集和分析大量歷史和實時數據，運用預測性分析技術來預見并防范潛在的安全威脅。

4 實施方案和案例研究

4.1 針對不同規模收費站的定制化實施方案

定制化實施方案必須針對不同規模的收費站進行細分，專注于各自的運營復雜性和技術需求。大型收費站由于其高車流量和多車道特性，需部署綜合性的智能監控系統，強調數據的實時同步和分析處理能力；而中小型收費站則重點在于成本效益和系統靈活性，傾向于采用云服務和邊緣計算技術來減少前期投入和維護成本。以下表格概述了不同規模收費站在智能運維系統實施方案中的關鍵技術和策略差異如表1所示：

4.2 成功案例的展示與分析

成功案例的展示與分析對于理解智能運維系統的實際效益和潛在優勢至關重要。例如，A省的XYZ高速公路收費站，首先，通過智能運維平臺充分利用物聯網（IOT）技術、大數據、人工智能（AI）技術以及其他輔助設備，進行高速公路機電設備信息的收集、傳輸、儲存、加工、分析、預測、更新和維護，實時檢測關鍵機電設備如服務器、車道機、車牌識別儀、RSU天線等，保障了系統的高效穩定運行[7]。其次，通過實施機房門禁系統，對門禁、煙感、溫濕度、UPS等基礎信息進行實時檢測，確保了機房的安全運行環境，及時響應各類安全風險，有效防止了因環境因素導致的設備損壞或數據丟失。再次，引入釘釘養護管理系統，實現了機電故障的“上報—受理—維修—評價”的流程化管理。該系統改善了故障處理效率，縮短了故障恢復時間，通過建立一系列有關基礎信息的表單，保存設備類型、設備狀態、維修等級和頻次、設備供應商以及安裝地點等設備巡檢的基礎信息，這樣一來就可以隨時調取查看，實現了高效精準的設備巡檢保養和維修管理，同時，提供了對維修服務的評價機制，確保了服務質量的持續提升[8]。

針對全省高速公路收費站視頻平臺不統一、管理難度大的問題，通過視頻升國標項目實現了視頻統一國標化，實施分層級統一管理。這不僅解決了省中心無法查看視頻圖像的問題，還提高了視頻監控數據的標準化、互通性和管理效率。接著，通過高速公路視頻云聯網項目，完善了用戶權限管理，增設了視頻管理、視頻發布管理等功能，對接入云端的各前置視頻上云網關及視頻資源的統一管理，通過智能監測分析識別擁堵和交通事件，實現了面向公眾出行，提供直觀、便捷的實時路況查詢服務，通過微信公眾號即可實時查看路況監控視頻及路面車流量信息，顯著提升了系統的靈活性和資源利用率，滿足人民美好出行需求，提升高速公路服務水平。

5 結束語

綜上所述，該研究圍繞高速公路收費站智能運維系統的構建進行了全方位的探討和分析。通過實施定制化的實施方案，針對不同規模的收費站進行了深入研究，并展示了成功案例與其帶來的顯著效益。研究結果表明，集成智能視頻分析、自動車牌識別系統（ALPR）、實時數據處理和預測性維護等技術，不僅大幅提升了通行效率，降低了誤識率，還顯著減少了安全事故，驗證了智能運維系統在提升高速公路收費站運營管理中的有效性。

參考文獻

[1]沈陽， 朱立， 丁雪. 高速公路收費站智能運維監測系統的設計與實現[J]. 中國交通信息化， 2022（3）： 112-114+123.

[2]劉伯海， 李世忠. 高速公路數據中心智能運維體系建設探討[J]. 中國交通信息化， 2021（12）： 97-99.

[3]張素麗， 石偉. 大數據在高速公路機電運維平臺的應用[J]. 中國交通信息化， 2021（S1）： 204-205.

[4]王喆. 高速公路智能機電設備運維管理系統的研究與應用[J]. 汽車周刊， 2023（7）： 207-209.

[5]張亢. 取消高速公路省界收費站后機電系統監測方案探討[J]. 中國交通信息化， 2021（8）： 110-112.

[6]譚平玉， 戴劍軍， 廖飛， 等. 模型輕量化在取消高速公路省界收費站中的應用研究[J]. 湖南交通科技， 2021（2）： 1-4.

[7]王新官. 高速公路收費站智慧收費及運維系統[J]. 中國交通信息化， 2021（8）： 107-109.

[8]劉伯海， 李世忠. 高速公路數據中心智能運維體系建設探討[J]. 中國交通信息化， 2021（12）： 97-99.