联网收费高速公路大数据分析和应用_2017
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析一、背景介绍随着社会经济的发展和交通网络的完善，高速公路已成为人们出行的重要选择之一。
高速公路收费系统的数据分析对于交通管理、路况监控、收费策略优化等方面具有重要意义。
本文将环绕大数据背景下的高速公路收费系统数据分析展开讨论。
二、数据采集与处理1. 数据源高速公路收费系统数据主要来源于收费站的收费设备和相关的监控系统。
数据包括车辆通行时间、车辆类型、收费金额、收费站位置等信息。
2. 数据采集通过收费设备和监控系统，实时采集车辆通行时间、车辆类型、收费金额等数据。
同时，还可以结合其他数据源，如天气数据、交通流量数据等，进行综合分析。
3. 数据处理对采集到的数据进行清洗、整理和转换。
清洗过程包括去除重复数据、处理缺失值等。
整理过程包括将原始数据转化为可用于分析的格式，如建立数据库、建立数据表等。
转换过程包括对数据进行统一单位处理、数据类型转换等。
三、数据分析方法与应用1. 数据可视化通过数据可视化技术，将收费系统数据转化为直观、易于理解的图表、图象等形式。
可以使用柱状图、折线图、热力图等方式展示车辆通行时间、车辆类型分布、高峰期分布等信息，匡助交通管理部门了解交通状况。
2. 数据挖掘与关联分析通过数据挖掘技术，挖掘收费系统数据中的隐藏信息和规律。
可以利用关联分析算法，发现不同车辆类型之间的关联关系，如货车通行时间与收费金额的关联等。
这些关联关系可以为交通管理部门提供决策依据。
3. 预测与优化基于历史数据和机器学习算法，可以对车辆通行时间、收费金额等进行预测。
通过对预测结果的分析，可以优化收费策略，提高交通效率和用户体验。
四、数据分析案例以某高速公路为例，采集了一段时间内的收费系统数据进行分析。
1. 交通流量分析通过对车辆通行时间数据的分析，可以了解高速公路的交通流量变化趋势。
例如，可以发现早晚高峰期的交通拥堵情况，为交通管理部门提供交通疏导的依据。
2. 车辆类型分布分析通过对车辆类型数据的统计和可视化，可以了解不同类型车辆的分布情况。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析一、引言随着大数据时代的到来，各行各业都积累了大量的数据资源。
而在交通领域中，高速公路收费系统也产生了大量的数据。
通过对高速公路收费系统数据的分析，可以匡助相关部门优化收费系统运营，提高交通效率和服务质量。
本文将针对大数据背景下的高速公路收费系统数据进行详细分析。
二、数据来源和描述1. 数据来源高速公路收费系统数据主要来源于收费站的ETC（Electronic Toll Collection）系统、车辆识别系统、车辆通行记录等。
这些数据包括车辆通行时间、通行路段、车牌号码、车辆类型、收费金额等信息。
2. 数据描述（1）车辆通行时间：记录车辆进入和离开高速公路的时间，精确到秒。
（2）通行路段：记录车辆所经过的高速公路路段，包括起始点和终点。
（3）车牌号码：记录车辆的车牌号码，用于惟一标识车辆。
（4）车辆类型：记录车辆的类型，如小型车、大型车、摩托车等。
（5）收费金额：记录车辆通行所需支付的费用。
三、数据分析目标1. 收费系统运营分析通过对高速公路收费系统数据的分析，可以评估收费系统的运营情况，包括收费站的通行流量、收费金额的分布、不同时间段的通行情况等，以便优化收费系统的布局和运营策略。
2. 交通流量分析通过对车辆通行时间和通行路段的分析，可以了解不同路段的交通流量情况，包括高峰期和低峰期的通行情况，以便制定交通管理策略，缓解交通拥堵。
3. 车辆类型分析通过对车辆类型的分析，可以了解不同类型车辆的通行情况，包括不同类型车辆的通行时间、通行路段和收费金额等，以便优化车辆分类管理和收费策略。
四、数据分析方法1. 数据清洗对收费系统数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化利用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将清洗后的数据进行可视化展示，包括柱状图、折线图、地图等，以便更直观地分析数据。
2016高速公路运行大数据分析报告
2016高速公路运行大数据分析报告一、引言高速公路作为现代交通运输的重要组成部分，对于经济发展和社会生活起着至关重要的作用。
随着信息技术的不断发展，大数据在高速公路运行管理中的应用日益广泛，为深入了解 2016 年高速公路的运行状况，我们对相关数据进行了全面的分析。
二、数据来源与处理本次分析的数据来源主要包括高速公路收费系统、监控系统、气象监测系统以及交通管理部门的统计数据等。
为了确保数据的准确性和可靠性，我们对原始数据进行了清洗、筛选和整合，去除了异常值和重复数据，并对缺失数据进行了合理的补充和估算。
三、高速公路车流量分析1、总体车流量2016 年，全国高速公路车流量呈现稳步增长的趋势。
其中，节假日期间车流量明显高于平日，特别是春节、国庆等长假期间，高速公路出现了较大的交通压力。
2、不同路段车流量通过对不同路段的车流量分析发现，经济发达地区的高速公路车流量较大，如长三角、珠三角和京津冀地区。
同时，连接主要城市的干线高速公路车流量也相对较高。
3、车型分布在车流量中，小型客车占据了主导地位，约占总车流量的 70%；货车和大型客车的比例相对较小，分别约为 20%和 10%。
四、高速公路通行速度分析1、平均通行速度2016 年，全国高速公路的平均通行速度约为 80 公里/小时。
然而，在一些拥堵路段和高峰时段，通行速度明显下降。
2、影响通行速度的因素天气状况是影响高速公路通行速度的重要因素之一。
恶劣天气如暴雨、大雾等会导致道路湿滑、能见度降低，从而限制车辆行驶速度。
交通事故也是导致通行速度下降的主要原因之一，一旦发生事故，往往会造成局部路段的交通拥堵。
五、高速公路收费情况分析1、收费总额2016 年，全国高速公路收费总额达到了_____亿元，较上一年度有所增长。
2、收费标准差异不同地区、不同类型的车辆收费标准存在一定的差异。
一般来说，东部地区的收费标准相对较高，而西部地区相对较低。
六、高速公路服务区使用情况分析1、服务区人流量服务区的人流量与车流量密切相关，节假日期间服务区的人流量明显增加。
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术
谈高速公路交通大数据分析及挖掘技术提纲：1. 高速公路交通大数据分析技术的意义与价值2. 高速公路交通大数据采集与处理技术分析3. 高速公路交通大数据挖掘技术分析4. 高速公路交通大数据分析技术在交通管理领域的应用与实践5. 未来高速公路交通大数据分析技术的发展趋势一、高速公路交通大数据分析技术的意义与价值随着城市化的不断发展和交通运输业的不断发展，高速公路交通流量的不断增加，对高速公路交通数据的分析和挖掘技术提出了更高的要求。
高速公路交通大数据分析技术的意义在于帮助高速公路运营管理部门实现智能化、信息化的决策，减少事故率和拥堵，提升交通效率，进一步推动城市交通可持续发展。
在高速公路交通管理的决策中，大数据分析技术可以帮助管理部门迅速把握当前的交通状况，了解高速公路的流量、车辆类型、速度等信息，并运用这些数据进行有效的调度和管理。
在高速公路建设、交通规划和城市规划方面，利用大数据分析技术可以更好地预测未来交通流量和路况走向，制定更合理的规划，提高城市交通的可持续性和安全性。
二、高速公路交通大数据采集与处理技术分析高速公路交通数据的采集和处理技术是大数据分析的前提，其主要任务是将交通数据从各种传感器和设备收集、传输并存储到数据处理平台。
数据处理的过程包括数据清洗、整理、挖掘等。
具体来讲，高速公路交通大数据的采集和处理可以分成以下几个步骤：1. 数据采集系统设计。
需要根据高速公路的路况、车流量、环境条件等因素确定数据采集设备的类型、数量、布置位置等。
2. 数据传输系统设计。
需要通过物联网等技术实现对数据的传输，以保证数据的准确性和实时性。
3. 数据存储系统设计。
对于海量的数据，需要选择合适的存储设备进行存储，例如分布式存储系统、云存储等技术。
4. 数据清洗。
清除错误数据、重复数据、异常数据等，确保分析结果的准确性。
5. 数据整理。
对采集到的数据进行分类、标签化、聚合等整理工作，以方便后续的数据挖掘分析。
全国高速公路电子不停车收费联网工作总体技术方案(
全国高速公路电子不停车收费联网工作总体技术方案背景介绍随着我国高速公路网络的不断完善和发展，传统的人工收费模式已经无法满足交通运输的需求。
为了提高通行效率、减少交通拥堵、确保收费准确性，全国高速公路电子不停车收费联网工作被提上日程。
下面将详细介绍该总体技术方案。
技术方案概述该技术方案主要包括设备部署、信息系统搭建、数据处理和维护管理等几个方面。
设备部署在各高速公路出入口、收费站等关键位置部署车辆识别设备、非接触式IC卡读写设备、摄像头等设备。
通过这些设备可以实现车辆自动识别和收费信息读取功能。
信息系统搭建建立一个全国范围的电子收费信息系统，包括车辆信息数据库、收费标准数据库、支付系统等模块，实现各设备和信息系统的联网通讯。
数据处理对采集到的车辆信息、收费信息等数据进行实时处理和存储，确保数据的准确性和安全性。
利用大数据分析技术对收费数据进行统计和分析，为交通运输部门提供决策支持。
维护管理建立完善的维护管理体系，定期对设备进行检测和维护，及时处理设备故障和数据异常。
保障系统的稳定运行和服务质量。
技术方案优势•可以提高通行效率，减少交通拥堵，缩短车辆等待时间。
•改善交通运输环境，提升用户体验，推动交通行业数字化转型升级。
•降低人工成本，减少人为因素对收费准确性的影响，提高收费效率和稽查能力。
技术方案挑战•需要广泛的设备部署和系统建设，在技术、资金和管理方面都存在一定挑战。
•需要与各地交通管理部门、相关企业和金融机构等合作，形成统一的、方便快捷的电子收费生态。
结语全国高速公路电子不停车收费联网工作总体技术方案是一个系统工程，需要各方共同努力，才能实现高效、便捷、精准的收费管理体系。
通过引入先进的技术手段，我们有信心解决传统收费模式所面临的种种问题，让我们的交通更加畅通和便利。
愿我们的技术方案为中国交通事业发展贡献一份力量！。
交通运输中大数据分析的应用案例
交通运输中大数据分析的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为交通运输领域的关键工具，为改善交通流量、提高安全性、优化运营效率等方面带来了显著的变革。
以下将为您介绍一些在交通运输中大数据分析的具体应用案例。
一、智能交通管理在城市交通管理中，大数据分析发挥着至关重要的作用。
以北京市为例，通过在道路上部署大量的传感器、摄像头等设备，收集了海量的交通数据，包括车辆流量、车速、道路拥堵情况等。
利用大数据分析技术，对这些数据进行实时处理和分析，交通管理部门能够准确地掌握城市道路的交通状况，并及时采取措施进行调控。
例如，当某个区域出现交通拥堵时，系统会自动分析拥堵的原因和范围，并智能地调整信号灯的时长，引导车辆分流，从而缓解拥堵。
此外，大数据分析还可以预测交通流量的变化趋势，提前做好交通疏导预案，避免出现大面积的拥堵。
二、公共交通优化大数据分析在公共交通领域也有着广泛的应用。
比如，某市的公交公司通过收集乘客的刷卡数据、车辆的运行轨迹、站点的上下客数量等信息，深入了解乘客的出行需求和习惯。
基于这些数据的分析，公交公司可以优化公交线路和发车频率。
对于客流量较大的线路，增加车辆投入和发车频次，以减少乘客的等待时间；对于客流量较小的线路，则适当调整运营计划，提高资源利用效率。
同时，大数据还能帮助公交公司预测特定时间段和区域的客流量，提前调配车辆和人员，确保在高峰时段和热门区域有足够的运力，为乘客提供更好的服务。
三、物流配送效率提升在物流行业，大数据分析同样带来了巨大的效益。
一家知名的电商物流企业，通过整合订单数据、仓库库存数据、运输车辆的位置和状态等信息，实现了物流配送的智能化管理。
系统可以根据订单的目的地、货物的重量和体积、车辆的剩余运力等因素，自动规划最优的配送路线。
这不仅减少了运输里程和时间，降低了油耗和运输成本，还提高了货物的送达速度和准确性，提升了客户满意度。
此外，大数据分析还能够对库存进行精准预测，帮助企业合理控制库存水平，避免库存积压或缺货的情况发生。
基于大数据技术的高速公路应用与研究
基于大数据技术的高速公路应用与研究【摘要】本文主要探讨了基于大数据技术的高速公路应用与研究。
在介绍了研究的背景和意义。
在详细分析了高速公路交通管理现状、大数据技术在高速公路应用的优势、基于大数据的高速公路交通预测模型、大数据在高速公路安全管理中的应用以及大数据技术在高速公路路况监测中的作用。
在对以上内容进行总结分析并展望未来的发展方向。
通过本文的研究，可以更好地利用大数据技术来提升高速公路交通管理和安全性，为交通运输行业的发展做出贡献。
【关键词】大数据技术、高速公路、交通管理、交通预测模型、安全管理、路况监测、研究意义、优势、总结分析、展望未来1. 引言1.1 背景介绍高速公路作为现代交通系统的重要组成部分，其在城市之间的联系和交通运输中起着至关重要的作用。
随着人口增长和城市化的加速，高速公路的建设和管理面临着越来越大的挑战。
传统的高速公路管理方式已经不能满足日益增长的交通需求，因此急需引入新的技术手段来提升高速公路的管理效率和安全性。
本文将重点探讨基于大数据技术的高速公路应用与研究，分析大数据技术在高速公路交通管理中的优势和作用，探讨基于大数据的高速公路交通预测模型、安全管理和路况监测等方面的具体应用，旨在为提升高速公路管理水平和交通运输效率提供参考和借鉴。
1.2 研究意义高速公路作为国家交通基础设施的重要组成部分，对于促进经济发展、提升交通效率、改善居民生活质量具有重要意义。
随着社会经济的不断发展和交通运输需求的增加，高速公路交通管理面临着诸多挑战，如交通拥堵、安全管理、路况监测等方面存在一系列问题。
利用大数据技术对高速公路进行应用与研究具有重要的意义。
通过大数据技术可以帮助高速公路管理部门更加有效地进行交通管理和调度，提高交通能力和运行效率，减少交通拥堵现象的发生，提升道路通行能力，提高通行效率。
大数据技术还可以为高速公路安全管理提供重要数据支持，通过分析交通事故发生规律和原因，制定安全管理措施，提高道路安全性，保障交通参与者的生命财产安全。
高速公路大数据分析与监测
高速公路大数据分析与监测随着社会的快速发展，交通运输行业也获得了长足的进步。
高速公路的建设不断扩张，交通运输变得更加现代化和智能化，高速公路大数据分析与监测技术的出现也为道路安全管理带来了很大的便利。
高速公路大数据分析技术的意义在高速公路管理过程中，有了大数据分析技术，管理者可以及时获取和掌握道路上各种信息，如交通流量、车速、车道使用率、密度等，还可以分析预测出可能出现的交通拥堵问题，从而及时采取有效的应对措施，提升交通通行效率，缓解拥堵情况，保障行车安全。
此外，大数据分析技术可以对道路交通情况进行综合评价，以更科学的方法设计出更高效的道路网络规划，进一步完善交通系统建设和管理系统，为未来的发展奠定基础。
高速公路大数据监测技术的应用高速公路大数据监测技术是对交通运行过程中各种复杂数据的实时采集、传输、存储和处理的技术，通过监测设备和传感器对道路上的各种情况进行实时监测，为管理者和驾驶员提供及时、可靠、准确的信息，实现对道路交通情况的精确掌握、合理分析、科学预测以及快速处理。
基于高速公路大数据监测技术，交通管理人员可以把道路交通情况进行实时监测，了解到路段通行情况，包括车速、车距、车辆数量、密度、车道使用率等一系列数据。
当发现拥堵状况时，可以及时采取有效的措施，如增加监测设备、配备警力，以及调度道路资源等，最大限度地缓解交通压力，提高通行效率。
此外，还可以根据历史数据和当前数据综合分析，预测未来可能出现的拥堵出现，并通过道路信息发布系统普及给广大的司机朋友，提供交通行车建议和实时分路策略，让他们的行进更加愉快和顺畅。
高速公路大数据监测技术的未来发展高速公路大数据监测技术一直在不断发展，与此同时，随着技术的发展，它也将会不断提高，未来的高速公路大数据监测技术和智能控制系统将更加精确、快捷、安全，以满足人们对更高效、更安全、更舒适道路出行的需求。
另外，未来高速公路大数据监测技术还将会进一步的扩大其应用领域，从城市道路等方面进行拓展，为城市的交通安全和通行效率提供帮助。
大数据分析在交通领域有哪些创新应用
大数据分析在交通领域有哪些创新应用在当今数字化时代，大数据分析已成为推动各行业创新发展的重要力量，交通领域也不例外。
随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长，传统的交通管理方式面临着巨大的挑战。
大数据分析的应用为解决交通领域的诸多问题提供了新的思路和方法，带来了一系列创新应用。
一、智能交通信号控制交通信号灯的合理控制对于提高道路通行效率至关重要。
通过大数据分析，可以实时监测道路上的交通流量、车辆速度和排队长度等信息。
基于这些数据，智能交通信号控制系统能够动态调整信号灯的时长，以适应不同时间段和交通状况的变化。
例如，在早高峰和晚高峰时段，根据实时的车流量数据，延长主干道的绿灯时间，减少车辆等待时间，从而缓解交通拥堵。
此外，大数据分析还可以预测交通流量的变化趋势。
通过对历史交通数据的分析，结合天气、节假日等因素，提前预判交通流量的高峰和低谷，提前调整信号灯设置，实现更精准的交通信号控制，提高道路的整体通行能力。
二、实时交通路况监测与预测利用大数据分析技术，可以实现对实时交通路况的全面监测和准确预测。
通过整合来自各种数据源的信息，如道路传感器、摄像头、车载导航设备和移动终端等，获取实时的交通流量、车速、道路拥堵情况等数据。
基于这些实时数据，交通管理部门可以及时发布交通路况信息，为驾驶员提供最佳的出行路线建议。
同时，大数据分析还能够预测未来一段时间内的交通状况，帮助人们提前规划出行，避开拥堵路段。
例如，当预测到某条道路将出现严重拥堵时，提醒驾驶员选择其他替代路线，或者调整出行时间。
对于物流企业来说，实时交通路况监测与预测也具有重要意义。
通过准确掌握运输路线上的交通状况，优化物流配送方案，提高运输效率，降低运输成本。
三、公共交通优化大数据分析在公共交通领域的应用可以显著提高公交服务的质量和效率。
通过收集和分析公交车辆的运行数据，包括车辆的位置、行驶速度、载客量等，可以优化公交线路和发车频率。
例如，根据不同时间段和路段的乘客需求，动态调整公交车辆的发车时间和间隔，确保在高峰时段增加运力，满足乘客出行需求，在平峰时段合理减少发车频率，降低运营成本。
大数据背景下的高速公路收费系统数据研究
大数据背景下的高速公路收费系统数据研究随着交通行业的不断发展，高速公路成为人们出行的首选方式之一。
高速公路大数据技术具有处理速度快、价值密度低、数据类型多、数据规模大等特点。
大数据技术已经应用到高速公路冒充绿通行为、识别偷逃通行费、联网收费分析业务以及运营管理系统等方面，但是在应用过程中依然存在一些问题。
将论述高速公路收费管理中大数据分析的应用，对高速公路的收费管理工作具有重要参考价值。
标签：大数据;收费管理;高速公路0 前言高速公路是我国重要的交通方式之一，对社会经济的发展具有重要作用。
随着高速公路的不断发展，其收费管理系统也应该进行现代化建设，以便提升其收费效率。
高速公路大数据技术的应用，可以为高速公路的决策制定、市场监督、出行服务以及交通安全应急等方面提供数据支持，不断提升高速公路的管理水平以及运营效率。
1 高速公路收费系统智能化介绍大数据分析实现了高速公路收费作业系统智能化。
该系统由大数据服务平台单元、一体化智慧亭单元组成，大数据服务平台单元为操作系统、数据库等。
大数据服务平台单元的数据库中车辆信息为：车牌信息、车型信息、车脸信息以及其他相关信息（其他相关信息包括但不限于异常信息、危险车辆、军警车辆等信息）。
数据来源包括：车道程序在车道图像传感器（车牌识别系统）采集到车辆信息经人工修改确认后的数据、高速公路收费系统数据库中车辆信息数据、其他数据库中车辆信息数据（例如车辆管理中心数据库中的车辆信息数据）等。
大数据服务平台单元通过自身学习功能，对数据进行分类汇总，并建立模型进行分析，经分析判断后得到车辆信息、车流量信息、行驶线路信息等。
2 高速公路收费系统智能化优势大数据服务平台单元能够提供完整的车辆信息，以大数据服务平台单元车牌信息为依托，通过车道图像传感器采集到车辆信息，就可以快速查询到完整的车辆信息，车道程序就可以根据车辆信息以及通行卡记录的行驶线路等信息自动计算出收费金额，实现出口收费车道非现金自助缴费;同时，简化人工车道手动输入车型、车牌等信息的工作流程，对预防违规操作提供查证依据（如更改车型），为无人值守发卡机的控制程序获得更加可靠的车辆信息;对异常车辆、ETC大车小标车辆驶入高速公路进行自动报警或在收费站出口进行自动拦截;实现大数据服务平台单元后台对一体化智慧亭单元异常流水数据的高效稽核功能。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析一、引言随着大数据时代的到来，各行各业都面临着海量数据的挑战和机遇。
高速公路收费系统作为交通运输领域的重要组成部份，也面临着大量的数据积累和分析需求。
本文将针对大数据背景下的高速公路收费系统数据进行分析，旨在通过对数据的深入挖掘和分析，为高速公路管理部门提供决策支持和优化建议。
二、数据来源高速公路收费系统的数据来源主要包括车辆通行记录、收费记录、收费站信息、车辆类型等。
这些数据可以通过收费系统的数据库或者实时数据接口获取。
三、数据分析目标1. 车流量分析：通过分析车辆通行记录，了解不同时间段、不同收费站的车流量分布情况，为交通管理部门提供交通流量预测和调度参考。
2. 收费情况分析：通过分析收费记录，了解不同时间段、不同收费站的收费金额分布情况，为财务部门提供收入预测和资金管理建议。
3. 车辆类型分析：通过分析车辆类型数据，了解不同车辆类型的通行情况，为交通管理部门提供车辆分类管理和道路资源规划建议。
4. 收费站效率分析：通过分析车辆通行记录和收费记录，评估不同收费站的运营效率，为优化收费站布局和人员配置提供参考。
四、数据分析方法1. 数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
将车辆类型数据进行编码等。
3. 数据探索：通过可视化工具和统计方法，对数据进行探索性分析，了解数据的分布情况、相关性等。
4. 数据建模：根据分析目标，选择合适的数据建模方法，例如聚类分析、回归分析、关联规则挖掘等。
5. 模型评估：对建模结果进行评估，判断模型的准确性和可靠性。
6. 结果呈现：将分析结果进行可视化展示，例如制作图表、报告等，以便决策者更好地理解和利用分析结果。
五、数据分析工具1. 数据清洗和转换：使用Python编程语言中的Pandas库进行数据清洗和转换操作。
2. 数据探索和可视化：使用Python编程语言中的Matplotlib和Seaborn库进行数据探索和可视化操作。
智慧高速公路交通大数据应用研究
智慧高速公路交通大数据应用研究摘要：随着信息化技术的快速发展，智慧高速公路得到了迅猛发展，能够显著提升高速公路运行管理水平和服务水平，为人们的出行提供便利，同时有效规避交通堵塞和交通安全问题。
文章结合智慧高速公路和交通大数据的内涵，分析了智慧高速公路应用交通大数据的必要性及意义，并就交通大数据在智慧高速公路中的应用策略进行了研究。
关键词：智慧高速公路；交通大数据；应用大数据无法借助常规软件工具进行采集、记录和储存，需要通过专门的大数据技术进行管理，形成具备相应价值的数据信息库。
大数据技术的应用能够带动相关行业的整体革新，为行业的发展提供新的引导方向。
将大数据技术应用到智慧高速公路中，能够提供多样化的服务内容，如车路协同管理、自动驾驶测试、公众出行服务等，有助于高速公路的安全稳定运行，应该得到相关部门的重视。
1.智慧高速公路与交通大数据智慧高速公路是智慧交通的一个重要组成部分，也是智慧交通在高速公路领域的一种延伸，主要是借助先进的信息及通信技术，实现交通工具、交通参与者和交通设施之间的信息交互，做好对于实时交通需求的调整，并促进交通服务能力的提高，推动高速公路运营的安全性、便捷性和绿色性。
智慧高速公路应该包含3层含义：一是运行状态智能感知；二是运营管理动态灵活；三是信息服务高效可靠。
交通大数据是通过无线传感器设备和高速通信网络的相互配合，将公路信息传递到相应的控制端进行控制，同时也能够将控制端反馈的信息发送给控制设备，相应数据会被集中到数据挖掘中心进行对比分析，从中获取有价值的信息。
在新的发展环境下，交通运输部门已经开始在交通管理中应用数据挖掘技术，并且取得了比较理想的效果。
2.智慧高速公路应用交通大数据的必要性及意义2.1 必要性在大数据时代背景下，受海量数据的影响，越来越多的行业和领域都开始发生巨大的变化，交通运输领域也不例外。
高速公路本身的交通流量巨大，在运营中产生的数据信息较多，而且非结构化数据的占比达到90%以上，数据量增长十分迅速。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析引言概述：在大数据时代，高速公路收费系统积累了大量的数据资源。
这些数据不仅包含了车辆的行驶信息和收费记录，还涵盖了车辆类型、通行时间、车速等多维度的信息。
通过对这些数据的分析，可以帮助交通管理部门更好地了解交通状况、优化收费策略、提升服务质量。
本文将从五个方面，即车辆通行状况、收费策略优化、交通拥堵预测、服务质量改进和安全风险识别，详细阐述大数据背景下高速公路收费系统数据分析的重要性和应用价值。
一、车辆通行状况1.1 车流量分析：通过对收费系统数据的统计和分析，可以得出不同时间段、不同路段的车流量情况，从而帮助交通管理部门合理规划道路建设和维护计划。
1.2 通行时间分析：通过收费系统记录的车辆通行时间数据，可以分析不同时间段车辆通行时间的变化趋势，为交通管理部门提供交通疏导和拥堵缓解的参考依据。
1.3 车速分析：通过对车辆通行速度的分析，可以了解交通状况，及时发现交通事故易发区域和交通违法行为，提高交通安全性。
二、收费策略优化2.1 收费模型分析：通过对收费系统数据的分析，可以优化收费模型，制定更合理的收费标准，提高收费效益。
2.2 高峰时段收费策略：通过对车辆通行数据的分析，可以确定高峰时段的车流量和通行时间，进而制定差别化的收费策略，引导车流错峰出行，减少交通拥堵。
2.3 车辆类型收费策略：通过对车辆类型数据的分析，可以制定不同车辆类型的收费策略，合理利用道路资源，提高交通效率。
三、交通拥堵预测3.1 车流量预测：通过历史车流量数据和相关因素的分析，可以预测未来某一时间段的车流量，为交通管理部门提供拥堵预警信息，采取相应措施缓解交通拥堵。
3.2 交通事故预测：通过对历史交通事故数据的分析，可以发现交通事故易发区域和易发时段，为交通管理部门提供交通事故预警信息，加强交通安全管理。
3.3 路段瓶颈预测：通过对车辆通行时间和车速数据的分析，可以识别出交通拥堵的瓶颈路段，为交通管理部门提供优化道路设计和交通信号控制的依据。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析在大数据背景下，高速公路收费系统数据分析是一项重要的任务。
通过对高速公路收费系统中的数据进行分析，可以匡助相关部门更好地了解交通状况、优化收费策略、提升服务质量等。
数据分析是一个复杂的过程，需要经过数据采集、数据清洗、数据处理、数据分析和数据可视化等多个步骤。
下面将详细介绍每一个步骤的内容和要求。
1. 数据采集：高速公路收费系统的数据可以通过各种方式进行采集，例如收费站的电子收费系统、车辆通行记录等。
确保数据的准确性和完整性是关键，可以通过数据源验证、数据抽样等方式进行。
2. 数据清洗：在数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
同时，还需要进行数据格式转换，确保数据的一致性和可用性。
3. 数据处理：在数据清洗完成后，可以对数据进行处理。
这包括数据的聚合、计算新的指标、数据的转换等。
根据具体的需求，可以使用统计学方法、机器学习算法等进行数据处理。
4. 数据分析：在数据处理完成后，可以进行数据分析。
根据任务的具体要求，可以选择不同的分析方法。
例如，可以进行交通流量分析，分析不同时间段的车流量变化情况；可以进行收费策略分析，分析不同车型的收费情况等。
5. 数据可视化：数据可视化是将分析结果以图表、报表等形式展示出来，使得数据更加直观和易于理解。
可以使用各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，将分析结果进行可视化展示。
在进行数据分析的过程中，还需要注意以下几点：1. 数据安全和隐私保护：在处理和分析数据的过程中，需要确保数据的安全性和隐私保护。
可以采取数据脱敏、数据加密等措施，确保数据不会被泄露或者滥用。
2. 数据质量控制：在数据采集和清洗的过程中，需要进行数据质量控制。
可以建立数据质量评估指标，对数据进行评估和监控，确保数据的准确性和可靠性。
3. 结果解释和应用：在数据分析完成后，需要对分析结果进行解释和应用。
高速公路收费系统的物联网应用
高速公路收费系统的物联网应用引言物联网是近年来快速发展的一种技术，它将各种设备与互联网连接起来，使得各种设备可以互相通信、收集数据并进行智能化处理。
高速公路收费系统是一个与人们生活息息相关的系统，传统的高速公路收费方式存在一些问题，如人工计费效率低、易出错、易堵塞等。
因此，将物联网技术应用于高速公路收费系统，可以提高收费效率、减少人力成本、优化路况管理等方面都有着巨大的潜力。
本文将深入探讨高速公路收费系统的物联网应用。
1. 物联网在高速公路收费系统中的应用1.1 自动识别车辆物联网技术可以应用在高速公路收费系统中的车辆识别环节。
通过在高速公路上安装感应设备，可以自动识别并记录过往车辆的信息。
这些设备可以通过无线网络将车辆信息传输到中央服务器，实现实时的数据收集和处理。
这样一来，就不再需要人工去看车牌号码进行记录，大大提高了收费效率。
1.2 电子收费系统传统的高速公路收费方式需要人工收费员来收取费用，操作繁琐且容易出错。
而物联网技术可以实现电子收费系统，通过在车辆上安装电子标签和无线通信设备，实现快速、自动的收费过程。
当车辆通过收费站时，物联网系统会自动识别车辆并从相关账户中扣除相应费用。
这种无感支付的方式不仅提高了收费效率，还减少了人力成本和现金流通的风险。
1.3 路况监控与管理物联网技术还可以用于高速公路的路况监控与管理。
通过在道路上安装传感器和摄像头，可以实时监测路面的交通状况、车辆密度和速度等信息。
这些数据可以通过物联网系统传输到中央服务器，并进行实时分析和处理。
当出现拥堵或事故等情况时，系统可以自动发送警报，以便及时采取措施疏导交通和救援。
2. 物联网应用带来的优势2.1 提高收费效率物联网技术的应用能够实现高速公路收费的自动化和无感支付，大大提高了收费效率。
与传统人工收费方式相比，物联网系统可以实时识别车辆并自动扣费，省去了排队等待的时间，大大缩短了车辆通行时间。
2.2 降低人力成本在传统收费方式下，需要大量的收费员进行人工收费。
高速公路大数据分析与交通管理研究
高速公路大数据分析与交通管理研究随着社会的发展和人口的增加，交通拥堵问题愈发突出。
高速公路作为现代化交通网络的重要组成部分，其交通管理对于提高交通效率和保障出行安全具有重要意义。
近年来，大数据分析技术的快速发展为高速公路的交通管理带来了新的机遇。
一、大数据分析在高速公路交通管理中的应用大数据分析技术的出现为高速公路的交通管理带来了全新的思路和手段。
通过收集高速公路用户的行车数据、道路设备数据等一系列数据，利用大数据分析技术，可以对高速公路的交通状况、拥堵情况、车流量等进行准确、实时的分析。
1. 路况预测与优化利用大数据分析技术，可以根据历史交通数据和实时交通检测数据，预测未来某一时段的交通状况。
通过交通状况的预测，可以提前采取交通管制措施，优化道路交通流量，减少交通拥堵，提高通行效率。
2. 事故预警与救援通过大数据分析技术，可以分析高速公路上的交通数据，发现交通事故的发生可能性，实现事故的预警。
同时，通过对事故的分析，可以提供准确的事故救援信息，保障救援工作的及时性和有效性。
3. 超速监控与罚分预警通过大数据分析技术，可以实时监控高速公路上的车辆超速情况，并对超速行为进行罚分预警。
这样可以提高车辆驾驶员的遵守交通规则的意识，减少交通事故的发生。
4. 道路设施维护与管理通过大数据分析技术，可以对高速公路上的道路设施状况进行监测和分析。
根据分析结果，可以及时进行道路设施的维护和管理，提高道路的安全性和可靠性。
二、高速公路大数据分析与交通管理的挑战和对策尽管大数据分析在高速公路交通管理中具有广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
其中，数据安全、数据处理速度、数据维护等方面是亟待解决的问题。
1. 数据安全由于高速公路交通管理所涉及的数据涉及用户的隐私和交通安全等敏感信息，因此，保障数据安全是大数据分析与交通管理的首要问题。
必须采取有效的数据加密和访问控制技术，以保证数据的安全和隐私。
2. 数据处理速度高速公路上的交通数据量极大，而且需要实时地进行处理，因此，数据处理速度是大数据分析与交通管理的关键问题。
大数据背景下高速公路收费系统数据分析
大数据背景下高速公路收费系统数据分析引言概述：在大数据背景下，高速公路收费系统的数据分析变得越来越重要。
通过对收费系统数据的分析，可以匡助相关部门更好地管理和运营高速公路，提高通行效率和用户体验。
本文将从四个方面详细阐述大数据背景下高速公路收费系统数据分析的重要性和应用。
一、数据采集与存储1.1 自动化收费系统自动化收费系统通过ETC技术实现对车辆的自动识别和收费，大大提高了收费效率和准确性。
这种系统可以采集到大量的车辆通行数据，包括车辆类型、通行时间、通行路段等信息。
1.2 电子收费系统电子收费系统通过电子收费门架和电子标签实现对车辆的自动收费，避免了传统收费站的排队等待。
这种系统可以实时记录车辆的通行轨迹和收费情况，生成大量的收费数据。
1.3 数据存储与管理采集到的大量数据需要进行有效的存储和管理。
可以利用云计算和分布式存储技术，将数据存储在云端，实现数据的高可用性和可扩展性。
同时，还需要建立完善的数据管理系统，保证数据的安全性和隐私性。
二、数据清洗与预处理2.1 数据清洗采集到的原始数据中可能存在错误、缺失或者异常值，需要进行数据清洗。
通过数据清洗技术，可以去除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据，并对异常值进行处理，确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据整合与转换收费系统数据通常来自不同的数据源，需要进行数据整合和转换，以便进行后续的分析。
可以利用数据集成技术，将来自不同数据源的数据进行整合，并进行统一的数据格式转换，方便后续的数据分析和挖掘。
2.3 数据特征提取在进行数据分析之前，需要对数据进行特征提取。
可以利用数据挖掘和机器学习的方法，提取出与高速公路收费系统相关的特征，如通行时间、通行路段、车辆类型等，为后续的数据分析提供基础。
三、数据分析与应用3.1 通行流量分析通过对收费系统数据的分析，可以了解不同时间段和不同路段的通行流量情况。
这对于交通管理部门来说非常重要，可以根据通行流量情况合理调整路段的通行能力，提高交通的通行效率。
数据挖掘在高速公路收费数据中的应用
数据挖掘在高速公路收费数据中的应用关键词：高速公路；收费系统；大数据；数据分析高速公路是我国十分重要的一项基础设施，对我国经济的发展有着很大的影响，起到了很好的积极作用。
在我国高速公路经过了多年的发展以及不断完善之后，收费系统也在慢慢向现代化方向发展，同时智能化收费系统在被应用到了高速公路收费系统中之后对收费效率有着很好的提高效果，也提高了高速公路运行效率，保证公路能够随时保持通行顺畅。
随着我国科技水平的不断提升，越来越多的先进技术融入到了高速公路收费系统中，比如自动化技术、网络技术等，有效促进了收费系统智能化水平的提升。
各种先进技术的融合应用使得系统工作的过程中不断产生各种数据信息。
以大数据作为发展背景，高速公路收费系统不断寻找有用的数据信息进行分析，为高速公路的服务能力的加强提供帮助。
1高速公路收费系统现状以及存在的问题高速公路收费系统主要为过往的车辆提供收费服务，将自动化程度作为划分依据，能够将收费系统分为许多不同的种类，每一种都在收费工作中发挥了很好的作用。
1.1高速公路收费系统的现状在多年的发展过程中，国家颁布了许多有关高速公路的政策制度，其中也有许多关于高速公路收费系统的文件，对于收费系统的发展提出了许多意见以及建议，要求各地方都要加强对ETC设备的普及，在更多的高速公路中安装ETC车道，努力使得公路的各个出入口都建设有ETC车道，并且要争取在第十二个五年计划结束之前在全国三分之二的高速公路上都安装ETC车道，同时也要鼓励更多的人们都办理ETC，减少人工收费，降低高速公路收费系统中现金的使用率。
在ETC车道的应用取得较好效果之后能够预测到在未来的发展中，ETC将会成为高速公路收费系统发展过程中十分重要的一个发展项目。
同时，在一些大型收费站，为了提高工作效率，能够根据实际需求增加ETC车道数量。
我国高速公路收费系统的发展优化自从开始已经经历了将近十年时间，不断改进收费方式，促进区域合并效率，扩大联网收费系统的覆盖范围，让人们在使用高速公路的过程中获得更好的体验，而且通畅的高速公路也能够减少车辆在行驶过程中的污染物排放，使得人民群众能够更加满意。
基于大数据技术的高速公路应用与研究
基于大数据技术的高速公路应用与研究高速公路是现代交通运输的重要组成部分，其对经济社会发展起着重要的推动作用。
随着汽车数量的逐年增加，交通流量的不断增大，高速公路面临着诸多挑战，如交通拥堵、事故频发、管理效率低下等。
为了解决这些问题，大数据技术被引入到高速公路的应用与研究中，以提升高速公路的运行效率和安全性。
大数据技术可以对高速公路的交通流量进行实时监测和预测。
通过分析高速公路上的车辆轨迹和速度等数据，可以实时掌握交通流量的分布情况和变化趋势，从而进行拥堵预警和交通管控。
利用历史数据进行模型训练和预测，可以准确预测未来的交通流量，提前进行交通组织和调度，有效避免拥堵和事故的发生。
大数据技术可以实现高速公路的智能化管理。
通过建立高速公路的管理平台，结合车辆、天气、道路等多源数据，可以实现对整个高速公路系统的综合监控和调度。
可以通过智能路灯和智能摄像头对高速公路进行实时监控，并对车辆进行智能识别和监管，从而提高违法查处的效率和交通安全水平。
结合大数据分析和人工智能技术，可以实现高速公路的自动化巡检、设备故障预警和维护等功能，提高管理效率和降低成本。
大数据技术可以提升高速公路的服务品质和用户体验。
通过分析车辆轨迹和行驶习惯，可以为司机提供实时的路况信息和导航建议，帮助其选择最佳的行驶路线和出行时机。
通过与车载设备和智能手机等终端进行连接，可以为用户提供个性化的服务，如语音导航、移动支付、电子收费等，提升用户的出行体验和满意度。
基于大数据技术的高速公路应用与研究，可以实现对交通流量的实时监测和预测、高速公路的智能化管理和高速公路服务的提升等功能，从而提高高速公路的运行效率和安全性，为乘车用户提供更好的出行体验。
随着大数据技术的不断发展和应用，相信高速公路的管理和服务水平将得到进一步提升。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据在联网收费高速公路中的应用一引言近年来，山东省高速公路的建设与发展取得了突出成就。
目前高速公路联网收费里程已达5465公里，截至2016年8月底，全省高速公路网建成收费站391个，鲁通卡268.8万张，OBU189.9万个,日均入出口车流量220万车次。
“五纵连四横、一环绕山东”的高等级公路网主框架基本形成，省会与各市之间实现高速直达，全省“半日生活圈”的宏伟蓝图已经实现。
山东省高速公路建设已经不再是经济社会发展的瓶颈制约，交通中心工作由强调基础设施建设向强调基础设施建设与公共管理并重转移。
随着高速公路路网规模和复杂程度逐步扩大，如何加强管理，提高高速公路运行质量和服务水平，最大限度发挥高速公路运行的经济、社会效益，已成为交通主管部门面临的严峻课题。
要提升高速路网的管理水平，建立交通应急预案，保障路网畅通，方便用户安全便捷出行，需要对高速公路收费大数据进行挖掘分析，量化分析道路管理者、高速公路用户和高速公路设施之间的关系，找出三者之间规律，为管理提供决策支持。
随着我国经济的进一步发展，以高速公路为主体的高等级路网规模不断扩大，区域间的旅客出行需求不断增大，货物流动更加频繁，公众出行目标日益多元化，安全、快捷、经济、舒适和个性化的出行需求变得越来越迫切，需要高速公路交通行业为出行者提供范围更广、质量更高、内容更丰富、区域集成的动态交通情况信息服务。
为达到这一目的，需要对高速公路收费大数据进行深度分析，为公众出行提供高速路网动态路况信息。
目前，高速公路联网收费信息系统中积累了海量的交通量信息，通过构建数据分析应用体系，理清数据分析应用的思路，采用科学有效的数据分析处理方法，对收费大数据进行深度挖掘分析，得到的数据分析结果为领导决策提供数据支撑，为高速公路日常运营管理提供数据依据，为公众出行提供路网实时路况信息。
二高速公路收费大数据资源分析高速公路联网收费信息系统除了完成收费功能外，还具有先进的交通信息采集功能，收费信息系统通过专用通信网络实时把进出收费站的每一辆车的属性信息传递到结算中心，形成高速路网交通信息数据库，数据库中的收费大数据是高速公路管理的宝贵资源，在这些收费大数据中包含了很多信息，比如车流量状况、车流量比例状况、轴重状况、路段车流量分布情况、各收费站进出车流量情况等，高速公路收费信息系统中保存的每条原始数据字段很多，根据数据分析应用的需要，从收费原始数据中提取其中的10个字段，这10个字段包括车流量的出入口站点、出入口时间、车型、轴重、轴数、行驶里程、收费额、超限率，根据这些数据，通过交通流分配模型，可以得到实时的、准确的交通流量、行驶时间、行驶车速、OD交通量、拥挤度、交通事件以及运营特征等方面的交通信息，从而可以进行交通量、路段断面交通量、运输量、超限超载和路网运行状态等方面的分析。
三高速公路收费大数据分析应用体系构建高速公路收费结算数据分析指标体系围绕决策支持、运营管理和公众服务三个应用目标进行构建，路网宏观分析应用指标主要为领导宏观决策提供支撑，在应用上侧重于决策管理、行业管理、科研设计等方面；微观分析应用指标反映道路运行状态和运行质量为主，提供路网中各路段的服务水平，主要为路网监控、应急处置、公众出行信息服务提供信息支撑。
（一）高速公路收费大数据分析指标总体框架根据高速公路收费大数据分析需求，数据分析指标总体框架如图1所示：图1高速公路收费大数据分析应用指标总体框架（二）高速公路收费大数据分析应用指标细化根据高速公路收费大数据应用分析指标总体框架，结合实际情况，对各种分析应用指标进行细化，具体情况如表3所示：表1 高速公路收费大数据分析应用指标体系四、大数据分析系统总体框架结构和功能分析（一）系统总体框架结构和数据处理流程1高速路网大数据分析应用系统总体框架结构系统总体框架结构如图2所示。
图2 高速路网大数据分析应用支持系统总体框架结构2高速路网大数据分析应用系统处理流程高速路网智能交通管理与数据应用支持系统数据处理流程划分为数据层、分析层和应用层三个层面，分析流程如图3所示：图3 高速路网大数据分析应用系统数据处理流程3子系统框架结构构建和功能分析（1）高速路网断面承运量分析系统构建与功能分析目前，山东省联网高速公路实行吨公里计费联网收费模式。
高速公路收费实现省域联网是提高高速公路效率的有效方法,体现了高速公路安全、快捷、方便的特点。
同时给高速公路运营管理增加了难度，高速公路日常运营模式是以各管理处对所辖路段进行管理，各路段断面交通量大小与车型分布比例是联网高速多路径问题的重要基础数据，但是在收费信息系统中交通量只有入、出口信息，车辆的行驶路径按最短路法确定，各路段的实际交通量与收费信息系统中的路段交通量有一定偏差，根据路段流量检测器得到的交通量只是车流次数，缺少车辆类型信息。
实行吨公里收费模式以后，收费信息系统中添加了交通流的重量信息，利用高速公路收费系统中翔实的交通流数据，对山东高速路网路段断面交通量进行挖掘分析与研究，得到各路段断面交通量的大小与车型分布比例，为解决联网收费多路径问题提供基础数据。
标定路段的每公里承载吨位和通车次数可以确定路面的磨损状况，为确定路段的维修维护费用提供客观依据，通过路段每公里拆账收入，较准确反映路段的效益情况，综合路段的每公里承载吨位和每公里拆账收入情况，得出各路段的经营管理现状。
利用断面交通流承运量，对路面承运量与路面磨损情况之间的关系进行分析研究，为高速公路道路养护、治理超限超载等提供科学依据。
承运量分析系统框架结构如图4所示。
图4 高速路网断面承运量分析系统框图（2）高速公路交通流应急分流仿真系统构建与功能分析随着路网规模的不断扩大，路网中的一些路段、立交桥、桥梁和隧道等联结路网的关键作用日益突出，当这些关键点阻断时，导致路网发生交通阻塞，影响人们的交通出行。
随着自然灾害、公共突发事件、人为破坏事件数量的增多，突发事件破坏性对人们生活破坏性的加重，人们越来越重视关于如何使突发事件对公众生活破坏性降低到最小的研究。
对于突发事件情况下的人员与物资的疏散和撤离、紧急救援的准确到达、破坏影响范围的控制等关键技术环节，公路交通应急疏散及运营安全策略的科学性和有效性将起到至关重要的作用。
高速公路交通流应急分流仿真系统依据山东省高速公路信息管理系统，围绕山东省高速公路、国道和省道，搭建基于GIS的交通应急决策支持系统，仿真山东高速路网中的关键点阻断时，通行高速网的交通量如何通过其他路段进行疏导。
通过交通仿真软件对交通应急预案进行仿真模拟，建立多个山东省高速公路交通应急备选方案，增强全省公路交通应急预防能力。
高速公路交通流应急分流仿真系统框图如图5所示。
图5 高速公路交通流应急分流仿真系统框图（3）高速公路路况信息管理系统的构建与功能分析在高速公路单车通行记录数据中，一般都包括以下信息：车辆的车型、车辆的出入口时间、车辆的出入口收费站信息（即通行里程信息）。
通过对该信息的整理、分析，得出某一时间段内，通过高速公路某一断面的交通车辆实体数据量，即高速公路断面交通量，在此基础上借助成熟的交通流模型，进一步挖掘分析，得出高速公路的动态路况信息。
在此基础上，统计分析历史收费大数据、设计与验证交通流计算模型、上传汇总现有检测设施信息、检测设施补强方案制定与实施、设计多元数据融合算法，开发高速公路路况信息管理系统。
路况信息管理系统实现对高速公路全路网断面交通流和路网运行状况的实时检测分析，以电子地图等形式，对省域高速公路网动态交通流实时展现，路段通行状况判定准确率大于90％，实时分析系统单次处理全路网数据小于60秒。
高速公路路况信息管理系统框图如图6所示。
图6 高速公路路况信息管理系统框图（4）高速公路入口自动发卡智能车型识别系统针对山东省高速公路入口自动发卡车型识别的需求，我们研制了智能车型识别系统，该系统采用高清视频识别，以高清全景车辆图像、车辆牌照为主要识别特征，结合省厅结算中心联网收费综合稽查获取的全路网实时车型数据库，通过车型数据大数据分析挖掘、模式识别技术实现的智能车型识别系统，并具备自学习模糊识别功能。
智能车型识别采用软件识别路线，依靠高清视频、车牌以及中心海量数据仓库，与传统物理车型识别技术路线（依靠车轴、车高、车长）有本质区别。
车型标准一般以客车座位数、货车核定载荷作为判别标准，所有自动识别方式都无法直接去判别座位数、核定载荷。
智能车型识别系统以全路网出口收费员人工校核的车型判别结果为基础样本，并提取每辆车统计角度上最准确车型，因此车型判别结果是最准确和最符合路网实际要求的。
系统包括智能车型识别终端、接口开发SDK、车型识别终端测试软件、设备接口动态库。
高速公路入口自动发卡智能车型识别系统框图如图7所示：接口动态库、测试程序五高速公路收费大数据具体分析应用实践（一）高速公路运行情况分析当前我国经济下行压力不断增大，已成为经济运行中的主要矛盾。
交通运输是经济发展趋势的晴雨表，高速公路是全国运输大通道的重要组成部分，在交通运输体系中占有极其重要的地位，对高速公路路网交通量、运输量、通行费收入和路段断面承运量等参数进行分析，摸清路网运行情况，探索经济运行发展变化趋势，为领导决策提供支持依据。
1 京台、青银、京沪高速公路运行情况统计分析为了准确反映路网承运量变化情况，排除新增路的干扰，对京台（德州—鲁苏界）、青银（济南－青岛）、京沪（泰安—鲁苏界）三条高速公路的通行费、交通量和承运货车车货总吨位情况的变化趋势进行统计分析。
2014年1月—2016年7月期间，京台路、京沪路、青银路三条高速路段通行费、交通量和承运车货总吨位同比增速和环比增速分别如图9、图10、图11所示。
从图中可以看出，2014年1月份至今，三条高速路段通行费、交通量和承运车货总吨位变化趋势基本一致：图9 京台、京沪、青银三条高速路段通行费收入变化趋势图10 京台、京沪、青银三条高速路段交通量变化趋势图11 京台、京沪、青银三条高速路段承运车货总吨位变化趋势3全省高速路网货车运输量情况统计分析2016年7月货车车货总吨位22737.04万吨，同比下降0.60%，环比增长0.54%；1-7月份货车车货总吨位143107.15万吨，同比增长7.11%。
2015年1月以来全路网货车车货总吨位情况见图12：图12 2015年1月—2016年7月份路网车货总吨位月变化情况（二）高速路网交通量时间出行分布特征分析1全省高速路网的交通量年变化特征2002年-2015年我省高速公路车流量具体变化情况如图13所示：图13 2002年1月—2015年全路网交通量变化情况（单位：万辆）2全省高速路网的交通量月变化特征2014年1月-2016年7月各月交通量具体变化情况如图14所示：图14 2014年1月—2016年7月全路网交通量变化情况2全省高速路网的交通量日变化特征2015年全省路网周平均日交通量变化趋势：周五出行交通量最大，周日出行交通量最小，周变系数具体变化趋势如图15所示：图15 2015年全省路网交通量日变系数图16 2015年路网每日交通量情况3全省高速路网客、货车出行时间分布特征高速公路上车辆出行遵循双峰曲线出行规律，小型、中型车辆早高峰上午10点左右，晚高峰下午5点左右。