自动车型分类

然而，对于进行联网收费的高速公路网来说，两点之间往往有多条行驶路径可选，造成 了高速公路收费运营中的一个难题，即“路径二义性问题”。在联网收费环境下，解决车辆 行驶路线“二义性”问题对规范通行费用拆分方式、提高拆分透明度和公平性、实现更合理 的业主间利益分配、提高业主积极性，具有极其重大意义。
2.2 路径确认方法
国内外研究车型自动分类的技术主要有：视频图像识别、感应线圈输出的波形识别、脉 冲激光测量进行车辆三维重构、电子车牌辨识、红外阵列检测器车辆侧面投影图、红外轴传 感器、光纤轴传感器、压电轴传感器、应力轴传感器、压阻轴传感器等技术。由于高速公路 收费管理对自动车型分类系统的分类精度要求>99%，像视频图像识别、感应线圈输出的波 形识别、脉冲激光测量进行车辆三维重构等技术限于气候，车辆特征，行车状况等复杂情况 而不适合用于收费车型自动分类，仅可用于收费监控和流量统计。
按照这种分类标准，能够采用更准确的检测方法及多传感器信息融合等技术，避免了直 接测量额定载重量和客车座位数这个难题，从根本上提高车型分类的准确性，使准确的车型
分类成为可能。不过这种利用车辆外形几何参数来进行车型分类的方法对超载治理存在一定 的局限性，需要通过行政、称重技术等手段进行补充。
1.2 车型分类仪器的发展
主要车型车种
一
2
2～4
<1.3
<3.2
小轿车、吉普车、的士头人货车、摩托车
二
2
4
≥1.3
≥3.2
面包车、小型人货车、轻型货车、小型客车
三
2
6
≥1.3
≥3.2
中型客车、大型客车、中型货车四36～10≥1.3
≥3.2
大型客车、大型客车、大型拖（挂）车、20 英 尺集装箱车
五
>3
>10
≥1.3
≥3.2 重型货车、重型拖（挂）车、40 英尺集装箱车
多路径确认方法可分为精确识别和概率识别两类。精确识别的核心是正确判别路网中每 一车辆的实际行驶路径，以解决路网中的多路径问题。其主要包括：标识站法、车牌识别法、 不停车标识法（RFID技术）等。概率识别是以交通均衡或非均衡理论为基础，建立各种理论 模型和算法，分析计算特定高速公路网络的通行车辆交通分布与分配情况，从而确定路网中 整体交通流的行驶路径或单车的可能行驶路径。其主要包括：最短路径法、布瑞尔交通分配
自动车型分类系统的研究开发在我国已有十多年的历史，随着研究的深入，系统的分类 精度和可靠性等问题得到了不断完善和提高。目前不停车分类系统的自动车型分类大都采用 压力传感器、红外探测、射线探测、线圈等组成。分类的准确率在 87％～99％[2]。由华南理 工大学刘伟铭教授主持研制的以广东省现行车型分类标准为基础的自动车型分类系统，其车 型分类准确率达到 99.8％，无漏检，满足高速公路收费管理的实用化要求，目前在广州市 机场高速、广清高速、汕1汾高速等高速公路得到初步应用。
表 1 收费公路车辆通行费车型分类
类别
客车
车型及规格 货车
第1类
≤7 座
≤2t
第2类
8 座～19 座
2t～5t（含 5t）
第3类
20 座～39 座
5t～10t(含 10t)
第4类
≥40 座
10t～15t（含 15t），20 英尺集装箱车
第5类
≥15t，40 英尺集装箱车
为适应高速公路健康发展，广东省实行按轴数、轮数、车高、轴距为分类标准进行收费
1 自动车型分类系统
1.1 车型分类标准
车型分类的准确性不仅与采用的设备有关，也与车型的分类方法和标准有很大关系。欧 美国家多采用按车辆外廓几何参数车型分类的方法，这种方法简单、明确，人工和自动判型 均较易实现，在车型比较规范的欧美国家也较易实施。例如，法国、意大利等国只用轴数和 第一轴处车体高度两个参数，美国则主要用轴数和轮数两个参数。
Key words：multi-path identification; automatic vehicle classification (AVC); online tolling
0 引言
国内外所有收费公路都毫无例外的对车辆加以分类，按类收取不同的通行费，以保证车 辆类型间通行费征收的相对合理性，体现费用责任意义上的公平性。自动车型分类系统是指 利用安装在车道内和车道周围的各种传感装置检测出通过车辆的特征参数,然后系统对各参 数进行处理比较,自动判别车辆类型的机电装置[1]。它是实现自动收费、不停车收费的关键 设备，可大大节省人员成本、提高收费效率和服务形象，有效防止费额流失和收费贪污。
基于自动车型分类的高速公路多路径确认技术
李云辉，刘伟铭
（华南理工大学交通学院 广州 510640）
摘 要：随着我国高速公路建设的蓬勃发展，各省域高速公路联网收费系统将逐步形成，多路径确认成为 区域联网收费的关键性问题。本文通过对比各种常用的多路径确认技术，分析它们各自存在的根本性缺陷 并不适于未来的发展。随着自动车型分类系统的不断发展，其车型分类准确性，可靠性等各项指标日益达 到公路收费管理要求，给基于车型分类统计的高速公路网多路径确认技术赋予了新的活力，因此本文提出 一种基于自动车型分类系统的多路径确认技术，能够精确拆分各路公司的通行费，同时对交通流影响较小， 达到提高联网收费的综合效益和社会效益，将会是一种具有发展前途的多路径确认技术。 关键字：多路径确认；自动车型分类；联网收费
通过对比分析国内外各种分类技术，我们可以看到基于电子标签的车型分类系统虽然能 够 100％的对车辆进行准确识别，但在中国现阶段不可能将所有通行车辆都安装电子标签， 比较实用的方法是基于红外检测和压电/压阻轴传感器相结合的自动车型检测方法。
由华南理工大学刘伟铭教授主持研制的自动车型分类系统采用红外线列传感器和环形 线圈感应器对车辆进行可靠分离和计数，能适应各种恶劣的气候条件；利用激光和红外线列 传感器组成二维形状采集器，进行车辆二维形状的精确测量；采用可高精度测量车轮宽度、 轮压响应范围为 10kg 至 30t 的、具有超长寿命的压敏线阵轮轴传感器，进行轮宽、轮距、 轮数、轴距、轴数的检测；利用多传感器信息融合算法和智能分类算法对各传感器检测到的 数据进行融合和分类，进一步提高了分类的精度；同时利用视频图像传感器，识别车辆的车 牌颜色和车牌文字特征，实现车种分类功能。该系统车型分类准确率达到 99.8％，无漏检， 能够判断非常规车辆通过、车辆倒车（全倒车、进半倒、退半倒）、车辆排队缓速通过甚至 怠速停车等待等特殊通行情况，具备队列处理功能，满足实用化要求。目前在广州市机场高 速、广清高速、汕汾高速等高速公路得到初步应用。故该自动车型车种分类系统非常适合于 我国车辆行车状况不规范、车辆超载严重、车型车种构成又相当复杂等特点，使自动车型分 类系统在中国成为可用和实用的系统。
随着我国高速公路联网收费系统的普及，对于进行联网收费的高速公路网来说，不可避
作者简介：李云辉（1983－），男，广东省广州市华南理工大学交通学院，硕士研究生，研究方向：联网收 费系统、高速公路紧急救援，联系电话：020-35669276，邮箱：muxinet@
免的存在有高速公路环路情况，这种环路现象造成了高速公路收费运营中的一个难题，即“路 径二义性问题”。如何解决车辆行驶路线“二义性”问题，提高拆分透明度和公平性、实现 更合理的业主间利益分配，是高速公路运营管理需要解决的重大的实践问题。自动车型分类 系统各项指标在达到公路收费管理要求的同时，也使得基于自动车型分类系统的高速公路网 多路径确认技术成为可行方案。
2 多路径确认问题
2.1 问题提出
随着我国高速公路的蓬勃发展，目前已形成了规模庞大、结构复杂的高速公路交通网。 高速公路建设较为完善的省份也已基本实现了高速公路收费全省联网系统。高速公路联网收 费一方面减少了通行车辆的交费次数，提高了通行速度，另一方面由于减少了收费站建设和 收费人员的聘用，降低业主的营运成本，经济效益显著。
车型分类，见车型分类表 2。由于车辆额定载重量或客车座位数与车辆几何外形参数具有很 强的相关性，因此按车辆外形特征如车辆轮数、轮距、轴数、轴距、车头高、车头侧面形状
等进行车型分类的分类标准在很大程度上兼顾了公平合理性和简单明确性原则。
表 2 广东省收费公路车辆通行费车型分类表
车型
轴数
分类标准 轮数 车头高（米） 轮距（米）
目前，我国车型分类标准大都是按照额定载重量和客车座位数进行分类，其车型分类标 如表 1。此种方法合理性好，但简明性差，人工和自动判型均较困难，因而收费漏洞大，造 成的经济损失严重。由于额定载重量和客车座位数和车辆外形参数没有一一对应关系，想直 接测量额定载重量和客车座位数是不可能的，加之我国改装车辆和从各国进口的各种车辆很 多，这样直接对车辆外形参数进行测量，不可能达到对收费车型进行自动分类精度要求。
Research on Multi-path Identification Technology
Based on Automatic Vehicle Classification
Li Yunhui, Liu Weiming
(School of Traffic and Communications, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China) Abstract：Along with the vigorous development of highway construction, the provincial highway online tolling system will be gradually formed. Multi-path identification is recognized as a key issue. Through comparisons of various commonly used multi-path identification technologies, analyzing their respective fundamental flaw is not suitable for future development. With the automatic vehicle classification system’s continual development, its classification accuracy, reliability, and other indicators have reached the demands of Highway Toll. And it gives a new vitality to the multi-path identification technology based on vehicle classification statistics. This paper advances a path identification technology based Automatic Vehicle Classification System. It can accurately split tolls, with a relatively small impact on traffic flow, to improve the social benefits of highway online tolling social benefits. So it will be one of the more promising multi-path identification technologies.