高速公路車流量數據資產的入表及應用分析

［摘 要］本文重點探討了高速公路車流量數據資產的入表及應用分析，首先介紹了車流量數據的采集、處理與存儲，以及數據資產入表的設計、流程、價值確認與更新維護；其次深入分析了車流量數據在高速公路管理中的應用，包括交通流量分析、路況評價與優化、收費管理、路網運行調度和智能交通系統建設等方面；最后進行了總結與展望，提出了車流量數據資產入表的重要性，以及車流量數據在高速公路管理中的應用成果，旨在為高速公路管理提供重要的理論依據和實踐指導，以推動整個交通行業的創新和發展。

［關鍵詞］高速公路車流量數據；數據資產入表；數據實際應用

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.03.026

［中圖分類號］F234.4 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）03-0084-04

0 引 言

在中國數字經濟的快速發展背景下，高速公路車流量數據作為一種重要的數據資源，具有極高的價值[1]。高速公路車流量數據不僅可以為交通運輸部門提供決策支持，優化交通管理，提高道路通行效率，還可以為車輛制造等相關行業提供市場分析和企業運營的依據，因此，將高速公路車流量數據視為資產并納入企業報表，對其進行有效管理和應用具有重要意義，這也有助于推動我國數據要素市場的發展，實現數據資源的價值最大化，進而促進我國數字經濟的發展。

1 高速公路車流量數據資產的入表

1.1 數據采集

高速公路車流量數據是智能交通系統的重要組成部分，對于優化道路資源分配、提高交通管理水平、保障道路交通安全具有重要意義。數據采集是車流量數據管理的第一步，其質量直接關系到后續數據分析和應用的效果（參見圖1）。

1.1.1 數據來源

我國高速公路收費系統的數據主要來源于收費站的信息系統，是通過各種車輛通行證讀取設備收集而來的，如電子不停車收費（ETC）門架、地磁傳感器、攝像頭等，這些設備能夠有效地捕捉到車輛的通行信息，為我國高速公路的收費和管理提供了有力的數據支持[2]。

1.1.2 數據采集設備及技術

數據采集設備主要包括ETC門架、地磁傳感器、攝像頭、車牌識別系統等。這些設備各自發揮著重要的作用，共同構建起一個高效、智能的數據采集網絡。

（1）ETC門架：通過無線通信技術，實現對ETC車輛的快速通行和費用扣除。

（2）地磁傳感器：通過物聯網技術，監測車輛的通行情況，為智能交通系統提供數據支持。

（3）攝像頭：通過圖像識別技術，實現對車輛和車牌的實時抓拍，為車輛身份識別和交通管理提供依據。

（4）車牌識別系統：通過傳感器技術，快速識別車輛牌照，實現車輛身份的自動化識別。

1.1.3 數據采集頻率

數據采集頻率根據實際情況而定，可以是實時采集，也可以是定時采集。實時采集能夠及時掌握車輛的通行情況，為交通管理提供實時數據支持；定時采集則可以對一段時間內的車輛通行數據進行統計和分析，為交通管理部門制定相關政策提供數據依據。常見的采集頻率有每分鐘、每小時、每天等，具體可根據實際需求和設備性能進行調整。

1.2 數據處理與存儲

高速公路車流量數據資產的入表是一個涉及數據處理與存儲的復雜過程，主要包括數據清洗、數據整合、數據存儲與管理三個過程（見圖2）。

圖2 數據處理與存儲

1.2.1 數據清洗

數據清洗是數據處理過程中的第一步，其目的是去除數據集中的重復、錯誤或異常數據，以確保后續分析的準確性和有效性，在進行數據清洗時，一般對數據進行以下處理。

（1）去除重復數據：重復數據會浪費存儲空間，導致分析結果的錯誤，需要通過設置唯一標識符或使用去重算法，刪除數據集中的重復記錄。

（2）修正錯誤數據：錯誤數據可能是由于數據采集、傳輸或輸入過程中的失誤造成的，其中包括數據類型錯誤、格式錯誤、邏輯錯誤等。

（3）處理異常數據：異常數據可能是由于數據采集設備故障、網絡中斷等原因造成的，需要設置合理的異常數據處理策略，如刪除、替換或報警等。

（4）保證數據的完整性：在清洗數據的過程中，需要檢查數據的完整性，確保缺失的數據得到合理處理，對于缺失的數據，可以選擇填充默認值、插值或使用其他方法進行處理。

1.2.2 數據整合

數據整合是將來自不同來源和格式的數據進行轉換和整合，形成統一格式的數據集，這個過程對于確保數據分析的一致性和可比性至關重要，數據整合主要包括以下幾個步驟。

（1）數據源識別：識別并確認數據來源，了解數據的來源、格式和內容等信息。

（2）數據轉換：對于不同來源和格式的數據，需要進行適當的轉換，使其能夠適應后續的分析需求。

（3）數據整合：在轉換數據后，需要將不同來源的數據進行整合，形成一個統一格式的數據集。

（4）數據驗證：在數據整合完成后，需要對數據進行驗證，確保數據的質量和一致性。

1.2.3 數據存儲與管理

數據存儲與管理是確保數據安全、高效訪問和使用的關鍵環節，在這個過程中，需要使用數據庫管理系統（如MySQL、Oracle、NoSQL等）進行數據的存儲、查詢和管理[3]，主要包括以下幾個方面。

（1）數據庫選擇：根據數據的特性、規模和訪問需求，選擇合適的數據庫管理系統。例如，對于關系型數據，可以選擇MySQL、Oracle等數據庫；對于非關系型數據，可以選擇NoSQL數據庫，如MongoDB、Cassandra等。

（2）數據模型設計：在選擇數據庫后，需要設計合適的數據模型，包括表結構設計、索引設計、視圖設計等，以提高數據存儲和查詢的效率。

（3）數據存儲：將清洗和整合后的數據存儲到數據庫中。

（4）數據查詢與管理：使用數據庫查詢語言（如SQL）或其他管理工具，對存儲在數據庫中的數據進行查詢、更新和管理。

1.3 數據資產入表

數據資產入表參見圖3。

1.3.1 設計數據表結構

在設計數據表結構時，需要根據車流量數據的特點和分析需求來確定包含哪些字段，通常，數據包括以下幾個字段。

（1）車流量：記錄通過特定路段的車輛數量。

（2）車輛類型：區分不同類型的車輛，如小型汽車、大型貨車、摩托車等。

（3）通行時間：記錄車輛通過路段的時間，可以是具體的時間戳或時間段。

（4）收費站信息：包括收費站名稱、位置、所屬路段等信息。

（5）天氣情況：記錄當時的天氣狀況，如晴、雨、

霧等。

（6）節假日信息：記錄是否為節假日或特定事件（如車展、賽事等）期間。

1.3.2 數據入表流程

通過傳感器、攝像頭、收費系統等手段實時收集高速公路上的車流量數據，對采集到的數據進行去重、修正錯誤、標準化格式等操作，以確保數據的準確性和一致性，將來自不同來源的數據進行整合，形成統一格式的數據集，將清洗和整合后的數據導入設計好的數據表中。

1.3.3 數據更新與維護

數據更新與維護是確保數據表時效性和可靠性的重要環節。為了更好地對數據進行更新與維護管理，通常采用以下措施：根據設定的時間間隔（如每天、每周或每月）更新數據表，確保數據反映最新的車流量情況，定期對數據表進行備份，以防數據丟失或損壞；備份應存儲在安全的地方，并確保可以快速恢復；在數據表出現故障或損壞時，可以快速恢復到最近一次的備份狀態；定期對數據表進行優化，提高查詢效率，包括重構索引、調整表結構、更新統計信息等；監控數據表的運行狀況，一旦發現異常，立即報警并采取相應措施[4]。

通過以上步驟，可以將高速公路車流量數據轉化為資產，并將其納入企業財務報表中，為企業的決策提供支持。

2 車流量數據在高速公路管理中的應用分析

車流量數據是高速公路管理的重要信息資源，可以用于改善交通管理、提高道路使用效率、優化收費系統等。

2.1 物流協同：高效路線規劃與減少堵車

在現代物流行業中，車流量數據的作用不容小覷，物流企業依賴這些數據實現運輸路線的優化，提升配送效率，降低運營成本。

在物流配送過程中，路線的選擇直接關系到運輸時間的長短和成本的高低。車流量數據可以幫助物流企業識別出哪些路段在特定時間段內會出現擁堵，哪些路段行駛更加暢通。基于這些信息，物流企業可以避開高峰期擁堵的路段，選擇效率更高的路線進行貨物運輸。這不僅節省了運輸時間，也減少了由于堵車帶來的額外燃油消耗和其他運營成本。

在實際操作中，物流企業可以利用高級的數據分析工具和算法，如機器學習和人工智能技術，處理大量的車流量數據，以此挖掘出數據之間的關聯性，預測交通狀況的變化趨勢，并據此生成最優的運輸路線和配送計劃。

2.2 智能交通：政府合作與路網優化

對于政府部門來說，車流量數據是推動智能交通建設的重要依據，通過分析車流量數據，政府可以了解路網運行狀況，發現擁堵瓶頸，制定相應的交通改善措施。

2.2.1 路網優化

2.2.1.1 路網交通流量分布分析

路網交通流量分布分析是指通過收集和整合各路段的車流量數據，繪制出路網的交通流量分布圖，從而直觀地了解哪些路段車流量較大，哪些路段可能存在擁堵風險，這有助于管理人員及時識別交通熱點區域，采取相應的交通管制措施。

2.2.1.2 路網運行效率提升

路網運行效率的提升是指通過優化交通信號燈控制、調整車道使用策略、實施交通組織措施等來提高路網的運行效率，基于車流量數據，預測和規劃道路改擴建項目，以滿足未來交通需求，提升路網的通行能力[5]。

2.2.2 智能交通系統建設

智能交通系統的功能拓展依賴于車流量數據的支持，通過車流量數據分析，可以開發和優化導航系統，提供實時的交通擁堵信息和最優路線建議，為無人智能駕駛提供真實數據支持；車流量數據還可以用于開發智能停車系統，如實時監測停車位狀況，提供停車引導服務。

3 總結與展望

車流量數據作為一項重要的資產，其價值在于為高速公路管理提供了實時的、準確的交通信息，將這些數據資產化，即納入企業的資產負債表中，有助于更好地管理和評估這些數據的價值，同時也為未來的數據分析和決策提供了基礎。通過對數據的持續投資和優化，不僅可以提高高速公路的管理效率和運營收益，還可以實時監測和分析車流量，讓高速公路管理者能夠更好地了解交通狀況，制定科學合理的政策和措施，提高路網的運行效率，減少擁堵，提升用戶滿意度。在未來，車流量數據的應用將更加廣泛和深入，隨著大數據分析技術的不斷發展，車流量數據將與其他交通數據、城市數據、氣象數據等深度融合，在自動駕駛、車聯網等新興領域的應用也將逐漸成熟，推動整個交通行業的創新和變革，為智能交通系統提供更強大的決策支持。

主要參考文獻

［1］周宏宇，劉同賓，王勇. 高速公路門架抓拍數據流量分析應用探索［J］. 中國交通信息化，2024（3）：73-75.

［2］劉艷榮. 高速公路建筑施工的短時交通流量統計預測的大數據分析［J］. 工程抗震與加固改造，2024，46（1）：177.

［3］喻斌，羅梓銘，岳康，等. 基于門架車輛抓拍的高速公路服務區車流量統計分析應用［J］. 汽車與新動力，2023（6）：41-43.

［4］葛繼強. 基于高速公路ETC數據的多組合優化時間序列預測模型研究［D］. 北京：北京交通大學，2023.

［5］魏銓. 基于ETC數據的車輛駛入服務區判別與車流量預測［D］. 重慶：重慶大學，2021.

［收稿日期］2024-06-11

［作者簡介］王石中（1993— ），男，云南曲靖人，中級

會計師，高級管理會計師，主要研究方向：管理會計、企業財務

管理。