基于云平台的高速公路车辆路径还原系统的设计和应用

胡先全， 张孝朋

(中远海运科技股份有限公司，上海 200135)

0 引 言

近年来，随着计算机和信息技术的快速发展，云平台得到了广泛应用。同时，随着我国高速公路基础设施建设的不断推进，高速公路上的车流量不断增加，路网结构日趋复杂[1]。 2019年全国取消高速公路省界收费站之后，全国高速公路实现了一张网收费运营，在此情况下，出口收费站需基于车辆实际的通行路径准确收取通行费。长期以来，如何快速、准确地还原车辆通行路径一直是高速公路运营人员关心的问题[2]。当遇到存在无入口信息、丢卡、坏卡、U转和路径不可达等特情的车辆时，出口收费站需花费较长的时间处理这些问题，进而无法实现对车辆通行路径的快速、准确还原，这不仅会导致司机的通行体验变差，而且会造成少收或漏收高速通行费。

取消省界收费站之后，收费车辆稽查成了高速公路运营人员的一项重要工作，其中耗时较长的环节是准确还原车辆的通行路径。特别是当车辆在通行过程中存在屏蔽ETC(Electronic Toll Collection)标签、CPC(Compound Pass Card)卡通信信号或遮挡车牌号等逃费行为时，采用常规的技术手段很难实现对车辆通行路径的快速、准确还原，这给稽查工作的顺利开展带了很大的困扰。

鉴于此，本文基于私有云平台，设计一种能快速、准确地还原车辆通行路径的高速公路车辆路径还原系统，以期提高收费车道车辆的通行效率和稽查处置效率。此外，根据实际应用情况，阐述该系统的有效性。

1 私有云平台概述

云平台可按服务类型的不同分为公有云、私有云和混合云等3种，结合高速公路收费系统行业专用网络链路和数据安全性要求，高速公路收费系统通常采用私有云平台，该平台位于省级或部级高速公路联网中心机房，为其提供云资源服务[3]。私有云平台负责管理服务器硬件资源，通过云物联、云存储、云计算和云安全等功能为用户提供服务。私有云平台的特性主要包括：

1) 硬件设备资源统一分配和管理、网络资源整合，实现虚拟服务器快速搭建、配置修改和云资源运行情况监控等，为用户访问提供极大的便利性；

2) 可靠性强，具有冗余功能，服务永不中断，所有虚拟工作站和虚拟服务器都能在允许的时间内实现零宕机，出现问题之后能自动恢复至可用状态；

3) 安全性强，采用多租户模式，物理资源共享，系统运行环境与外部访问系统采用网络安全隔离。

2 系统设计

2.1 总体设计

系统总体架构(见图1)基于云平台服务设计，从业务层面看主要分为数据采集层、数据存储层、数据分析层、数据服务层和数据安全保障层。

图1 系统总体架构

1) 数据采集：数据采集层以云平台提供的虚拟服务器(Elastic Compute Service,ECS)为载体，提供HTTP标准协议接口,接收全网ETC门架和收费车道上传的车辆通行标识信息，其中，ETC门架上传的标识信息包括ETC门架车辆交易信息和牌识信息，收费车道上传的信息包括车辆入口收费站上道信息和出口收费站下道信息。同时，采用Jenkins 调度服务提供的可视化监控页面，保证数据接收的完整性、正确性和及时性。

2) 数据存储：采用云平台关系型数据库服务(Relational Database Service，RDS)对采集的信息进行长期稳定存储；基于云数据库HBASE(Hadoop Database)和REDIS(Remote Dictionary Server)对高并发、大数据处理的特点，实现在途车辆信息快速缓存和处理，其中在REDIS数据库中缓存路径拟合所需的车辆标识信息，以key-value的方式存储。该业务层解决了普通数据库连接数和I/O(Input/Output)操作方面的问题，满足了在途车辆通行路径实时还原的性能要求。

3) 数据分析：基于云平台的弹性计算服务和负载均衡，结合相关数据分析算法，实时对车辆通行路径进行拟合还原，并对拟合还原结果进行存储，为数据服务层对外提供车辆通行路径信息请求做好准备。

4) 数据服务：数据服务层主要进行负载均衡、数据加密、权限认证和日志记录等，对外提供可靠的、公共的车辆通行路径查询接口服务，如互联网域应急收费系统车辆通行路径请求接口、收费站出口车道车辆路径请求接口和车辆稽查系统车辆路径请求接口等。

5) 数据安全保障：车辆通行数据复杂、海量的特点给数据管理带来了一定的困难，一旦数据被窃取或改变，整个高速公路收费系统将会出现混乱的状况，高速公路的正常运行将会受到很大影响。该系统充分选用云平台云盾和云监控服务，有效进行安全性控制和流量控制，确保系统安全运行。

2.2 系统功能设计

系统功能组成结构图见图2。

2.2.1 车辆通行标识数据实时接收

系统通过提供HTTP 标准化接口，实时接收全网门架节点上传的CPC卡或OBU(On Board Unit)标识信息和牌识标识信息、入口收费站上传的车辆入口信息及出口收费站上传的车辆出口信息。接收的标识信息同时写入历史数据存储ORACLE数据库和在途车辆存储REDIS数据库中。

2.2.2 车辆通行标识数据预处理

系统采用数据清洗机制，设置每类车辆标识数据的合规性验证规则，若接收的数据不满足合规性验证规则的要求，系统会对异常信息进行记录并通过可视化界面主动通知相关维护人员，保证数据的合规性、正确性和数据传输的及时性。为保证车辆路径还原的时效性，只需将路径还原所需的关键数据按相应的结构存入REDIS数据库中即可。

2.2.3 正常车辆通行路径还原

正常车辆是指出口车道上传的车辆标识信息中，信息完整且不存在特情的车辆。对于跨省通行的车辆，省中心路径还原系统调用部中心跨省通行路径还原接口获取外省的通行路径信息，省内的通行路径信息采用省内门架标识信息和出口收费站标识信息还原。省内车辆通行路径还原逻辑如下：

1) 根据车牌号、车牌颜色和CPC卡号匹配REDIS中的CPC卡或OBU标识信息，通过入口站和入口时间对匹配出来的门架数据进行筛选，选中本次通行的门架信息，并按门架通过的先后顺序排列，获得完整的门架标识信息。

4) 若拟合出的路径连续且完整，则将该路径作为车辆通行路径，作为车辆计费的依据。

5) 若拟合出的路径不完整，则根据车牌号和车牌颜色匹配REDIS数据库中的门架牌识标识信息，通过入口时间和出口时间范围对匹配出来的门架牌识标识信息进行框选，选中本次通行的门架牌识标识信息，并按时间顺序排列，获得完整的过站门架信息。

6) 将门架CPC卡或OBU标识信息与门架牌识标识信息相匹配，将重合的标识信息作为车辆通行的基准路径，若拟合路径与基准路径一致，则通过已知的2个标识节点求最短路径,最终得到车辆的整个通行路径。

7) 若拟合路径与基准路径不一致，系统通过大数据分析获取误标率较高的标识点，针对此类标识点设置相应的特征模型，满足该模型的车辆标识点，在路径还原时系统自动进行过滤,保证车辆路径还原的准确性。

2.2.4 特情车辆通行路径还原

需进行路径还原的特情车辆主要指存在无入口信息、无卡、坏卡、车牌不符和车型不符等问题的车辆，此类车辆的通行路径还原逻辑如下。

1) 无入口信息、无卡和坏卡特情车辆路径还原：根据门架牌识标识信息、门架CPC卡或OBU标识信息匹配出过站门架信息，按时间顺序排列，根据第一个门架信息还原入口收费站。根据还原的入口收费站、门架信息和出入站信息，按正常车辆通行路径拟合逻辑还原出车辆通行路径。

2) 入出口车牌不符和车型不符特情车辆路径还原：根据出口车道上传的车牌信息，按正常车辆通行路径拟合逻辑还原出车辆通行路径。

2.2.5 车辆路径查询服务

系统提供标准的路径请求HTTP标准协议接口和C++动态库，同时支持多操作系统、多渠道终端在线查询车辆通行路径。

1) 系统提供支持移动端、Windows和Linux等多平台调用的HTTP标准协议接口和C++动态库，有效降低各业务终端软件系统的开发难度,并减少开发工作量；

2) 系统支持高速公路收费内网和互联网终端车辆路径在线查询，如收费内网车道软件在线车辆路径查询和互联网手持应急收费终端在线车辆路径查询等。

2.2.6 多维度统计分析

系统从车辆标识信息数量、路径还原成功数量和失败数量、车辆路径还原耗时情况、车辆路径请求终端数量、车辆路径请求数量、车辆路径请求并发性情况和系统运行环境资源占用情况等多个维度对路径还原系统运行的综合指数进行统计分析，并通过可视化手段展示统计分析结果。

3 关键技术

3.1 路径信息快速缓存、排序和拟合

为实现海量车辆标识信息快速清洗、计算和精确路径信息还原，满足多渠道、多终端、高并发的车辆通行路径信息请求，系统采用REDIS数据缓存技术，结合各类车辆路径标识信息数据结构的特点，实现车辆标识信息高效缓存和数据计算。根据测试结果，该技术每秒可处理10万次以上的读写操作，相比传统的数据库缓存技术(如MYSQL和Oracle等数据库)，能大大提高数据读写的速度，保证数据计算的高效性。REDIS只对作路径拟合的关键数据进行缓存,下面为各类车辆标识信息高效缓存、计算和拟合逻辑。

3) 出口收费站车辆标识信息缓存。采用hash算法key-value存储数据结构，实现出口收费站车辆标识数据缓存，其中：key由车牌号和车牌颜色组成；value由出口交易数据编号、CPC卡编号或OBUID编号、出口交易时间和出口收费站编号组成。

针对已驶离出口收费站的收费车辆，系统在REDIS中保留2 h的车辆标识信息和路径拟合信息，在REDIS中自动清除超出2 h的车辆标识信息，并采用云平台RDS存储车辆路径，供稽查、争议数据处理等业务系统调用。

图3 车辆通行合并路径

3.2 采用Dijkstra算法快速实现漏标路径拟合

根据图3拟合的路径信息，通过标识信息中的上一个门架编号判断路径信息是否完整。若路径信息完整，则将该路径作为车辆通行的计费路径；若路径信息不完整，但与基准路径一致，则系统判断该路径可达且不存在其他门架误标等特情，采用Dijkstra算法对已知的2个门架标识节点进行最短路径拟合，算法过程如下。

1) 根据各门架标识点信息，设G=(V,E)是一个带权有向图，每条边E[i]的长度为该门架对应的有效收费里程W[i],将图中门架节点集合V分成2组，每个节点对应1个距离值；

2) 将已计算出最短路径的门架节点放入第一组，初始时将已知2个门架标识点的第一个正向标识点作为V0，以后每次求得V0到该节点的最短路径，就将该节点放入第一组；

3) 将还未确定最短路径的节点放入第二组，节点对应的距离值为V0经由第一组节点到该节点的最短路径长度；

4) 按最短路径长度递增的顺序将第二组的节点加到第一组中，直至V0可达的所有节点都包含于第一组中；

5) 计算结束时的节点为已知2个门架标识点的末端节点；

6) 在计算过程中，保持从源点V0到第一组节点的最短路径长度不大于从源点V0到第二组任意节点的路径长度。

图4 最短路径计算示意

通过有效利用Dijkstra算法的特性，保证了未识别标识路径拟合的正确性和时效性。

3.3 特征值剔除误标识节点

针对路网中部分复杂路段门架误标概率较高的情况，系统通过创建数据模型并设置特征值解决此类问题，保证此类车辆的路径能正常拟合还原。当CPC卡或OBU门架标识信息符合特征值时，系统自动过滤掉错误门架标识点。创建的数据模型内容如下：

1) 拟合之后的路径出现连续3个门架过站信息丢失的情况；

2) 拟合之后的路径与基准路径相比，收费金额相差较大(例如收费金额增加了100%，具体参数可动态配置)。

图5为京藏高速海东主线至曹家堡互通路段经常发生误标的区域，由于0386门架距离分叉口太近，经常对京藏高速上正常行驶车辆的OBU或OPC卡进行误标并产生门架标识信息,导致车辆路径还原错误。因此，可将 00D4、0386和00CA序列作为特征值，当门架标识信息序列存在00D4、0386和00CA 时，可认定 0386为误标门架标识点，系统自动将其剔除，保证车辆通行路径的快速、准确还原。

图5 京藏高速海东主线至曹家堡互通路段经常发生误标的区域

由于路网情况会随着高速公路的建设不断发生变化，特征值也会随之发生变化，因此需长期维护全网高速门架标识特征值参数。

4 应用效果

系统在青海和宁夏的高速公路上应用以来，运行稳定可靠，路径还原精准、快速，满足高速公路收费车道、移动应急收费终端和车辆稽查系统等多渠道终端对车辆通行路径准确、快速查询的需求。系统实现了以下应用目标：

1) 提供多渠道、多维度的在线车辆路径查询接口，包括收费内网收费车道调用、收费内网稽查系统调用和互联网应急收费终端调用；

2) 基于云平台负载均衡架构，能同时处理10 000个终端用户的并发请求;

3) 系统提供标准的、跨平台的路径请求C++动态库，支持移动端、Windows和Linux等多平台调用，能有效降低各业务终端系统软件的开发难度和开发工作量;

4) 车辆路径还原的时效性较强，满足收费车道、应急收费设备等其他业务系统在线路径查询的时效性需求；

5) 基于私有云平台安全管控，对外提供的路径请求在线接口可查、可控，通过访问策略控制，避免相关路径请求终端恶意访问或攻击，保证系统稳定运行;

6) 系统运行环境采用云平台虚拟资源池实现，可通过云平台自带的可视化资源监管功能实现系统运行健康状态综合评估。

青海高速车辆通行路径还原展示界面见图6。

图6 青海高速车辆通行路径还原展示界面

5 结 语

本文设计的基于云平台的高速公路路径还原系统能解决车辆通行路径还原效率低、准确性不强的问题，有效提升收费车道车辆通行效率和车辆稽查效率等。下一步，将结合机器学习和人工智能技术对全网车辆通行数据进行挖掘及预测研究，为车辆通行监管、旅游景区车辆诱导和高速公路差异化收费等提供参考。