高速公路收费站智能运维系统构建研究

聂欢

摘要 文章通过对现有高速公路收费站智能运维系统进行评估，分析其中存在的不足之处，探索智能化技术在运维中的应用，掌握智能运维系统的架构与关键技术，并通过案例确保高速公路收费站智能运维系统构建满足实际标准要求。

关键词 高速公路；收费站；智能运维；系统构建

中图分类号 U495文献标识码 A文章编号 2096-8949（2024）08-0183-03

0 引言

在社会经济全面发展背景下，面对车流量大，传统高速公路收费站需及时作出系统优化与调整，确保高速公路道路顺畅通行。该研究旨在探讨如何通过引入智能化技术，改进现有的运维体系，提高收费站的服务质量和运营效率。聚焦于系统架构设计、大数据与预测分析的应用、设备运维监测技术，以及ETC门架系统的监控优化。同时，对数据安全和隐私保护策略也进行了深入研究，以确保系统的安全可靠运行。

1 现有系统评估与不足分析

1.1 当前高速公路收费站运维现状

当前高速公路收费站运维信息孤岛现象严重，不同收费站之间信息难以实时共享，导致大数据分析、实时监控和故障预警无法实现。现行系统多依赖于人工操作，缺乏有效的自动化和智能化手段，无法满足7×24 h运行的要求。ETC（电子不停车快速收费）系统虽广泛部署，但与车辆识别系统、票务系统和计费系统整合不足，缺乏高效的车流量管理和拥堵预警机制[1]。此外，系统机电设施普遍面临老化问题，经常出现设备故障、系统宕机等情况，且维护响应时间长，影响通行效率和用户体验。综上，智能运维系统在提升收费站运营效率、确保系统安全稳定、优化资源分配和提升用户满意度方面的迫切需求日益凸显。

1.2 系统性能和效率的局限性

高速公路收费站的系统性能和运行效率局限性，主要表现在数据处理延迟、实时性不足、资源调度不畅和故障恢复时间长等方面。首先，现有基础设施无法有效支撑大规模并发交易处理，尤其在车流量高峰时段，系统运行时间增长，交易处理功能使用效果降低，导致车辆通行缓慢，影响车流量的高效通过。其次，现行的故障检测机制不具备自动化和智能化特点，故障定位和修复周期长，无法实现快速的故障恢复和备份切换，影响系统的持续可用性。再者，由于缺乏有效的负载均衡机制和资源调度策略，系统在面对突发事件时，如车祸、道路维修或极端气候条件，调度响应不灵敏，难以实现资源的快速重新分配和优化。此外，现有系统的能耗管理不足，设备运行成本高，特别是在能源消耗和散热方面，未采用绿色节能技术。最后，随着ETC系统不断的推广，ETC车辆不断增加，个人和车辆信息数据正在以前所未有的规模被收集、存储、调用，数据泄露和系统破坏的风险大幅增加。以上因素共同限制了高速公路收费站智能运维系统的性能和运行效率[2]。

2 智能化技术在运维中的应用探索

2.1 大数据和预测分析在维护管理中的角色

在高速公路收费站智能运维系统中，大数据和预测分析技术是实现高效维护管理的关键驱动力。首先，大数据技术通过收集、整合和分析来自各个收费站的实时交通流量数据、ETC系统交易数据、设备状态数据等海量信息，为运维决策提供了数据支持，通过对数据进行挖掘和分析，系统可改变交通流量模式、识别设备故障趋势、预测拥堵高峰等，进而优化收费站的资源配置和交通引导策略。其次，预测分析在系统维护管理中尤为关键，例如，通过采用机器学习算法来预测设备故障，能够实现预测性维护，大幅减少了因设备突发故障导致的系统宕机时间，确保了高速公路的畅通和安全。同时，预测分析还可以在大规模数据集上实施先进的趋势分析，为未来的基础设施投资和升级提供决策依据。此外，实时数据处理和分析不仅加强了对异常交易的监控，提高了反欺诈能力，还优化了收费精度和透明度，从而增强了用户的信任和满意度[3]。

2.2 收费站车道设备运维监测

收费站车道设备运维监测是智能运维的核心组成部分，其结构涵盖了多种高精尖设备和技术。首先，车道摄像机作为主要的监控设备，不仅实时捕捉车辆通行情况，还通过高清视频流分析技术，配合后端的图像处理系统，实现对车流量、车型分类以及异常行驶行为的实时监控[4]。其次，车牌识别系统（ANPR）通过先进的光学字符识别技术，自动读取通过收费站的车辆车牌，与中央数据库进行信息匹配，确保快速、准确地计费，并在欺诈或违规事件中迅速触发警报。此外，通行灯系统通过与车道控制器的紧密配合，根据车辆识别信息和收费状态，实时指示车辆通行或停止，从而优化交通流和减少拥堵。同时，集成的环境监测设备如气象传感器、路面状况检测器等，实时收集环境数据，为防范极端天气和路况提供数据支持。这些设备通过无线通信网络与智能运维中心连接，实现数据的实时传输和分析。综合运用物联网（IoT）技术、云计算和人工智能（AI）算法，收费站车道设备运维监测系统不仅保障了高速公路的畅通和安全，还提升了运维效率和准确性[5]。

2.3 ETC门架系统运维监测

在现代化的高速公路收费站运维管理中，ETC门架系统作为非接触式自动收费系统的核心，其稳定性直接影响着高速公路的通行效率与安全。该节主要探讨利用智能化技术对ETC门架系统进行高效、精确的运维监测。目前，通过智能运维平台，系统能够对门架服务器、车道机、交换机、机柜的温度和湿度、RSU天线、车牌识别系统等关键设备和环境参数进行实时监控和数据分析。

（1）门架服务器是ETC系统中负责数据处理和交换的关键设备，其稳定性和安全性直接关乎ETC系统的可靠性。运用探针检测技术，能够实时监测服务器的运行状态，包括CPU使用率、内存占用率等，一旦发现异常，系统将自动触发预警，确保运维团队能够及时响应。车道机和交换机作为ETC门架系统的重要组成部分，负责车辆数据的即时处理和传输，系统同样通过探针技术对其网络连接状态、数据传输速率进行监测，确保信息传递畅通无阻。

（2）机柜的温度和湿度环境对ETC门架系统硬件的稳定运行有着直接影响。探针检测技术可实时监测机柜内环境，一旦温度和湿度超出设定的安全范围，智能运维系统将立即启动调节机制或通知运维人员，从而确保设备的长期稳定运行。

（3）RSU天线及控制器作为无线通信的核心，需要保持高效的信号传输能力。系统实时持续监测RSU控制器的在线情况，一旦检测到RSU控制器不在线或在线不稳定，将迅速定位问题源头，缩短故障恢复时间。车牌识别系统则是实现无停车快捷收费的关键，系统通过对识别准确率进行实时分析，对其在线情况进行监测，确保其高效性和准确性，一旦识别率下降或车牌识别仪不在线，将及时通知运维团队调整算法或进行设备校准，及时解决不在线问题。

3 智能运维系统的架构与关键技术

3.1 系统架构设计

智能运维系统的架构设计是实现高速公路收费站高效运营的基石，涵盖智慧展示服务、收费站检测数据库、智能车道控制器检测平台、高速公路视频云联网平台、ETC门架检测平台等关键组件。系统核心依托分布式微服务架构，确保各模块独立运行、快速响应、容错性高及横向扩展的灵活性。智慧展示服务提供实时、可视化的运营数据面板，集成了数据挖掘和机器学习算法，支持决策者洞悉运营状态，快速做出基于数据的决策。收费站检测数据库采用高可用性设计，实现数据的冗余存储、快速读写和自动备份，支持大数据的实时处理和长期存储。智能车道控制器检测平台集成了车流量监控、异常行为检测、车道设备状态监控等功能，通过先进的传感器网络和边缘计算技术，实现数据的低延迟处理和实时反馈。高速公路视频云联网将高速公路沿线、服务区、隧道、收费站摄像机视频流通过云网关安全对接，实现高速公路车辆、道路信息视频存储、视频控制及视频共享等功能。另外，高速公路视频云联网平台可根据对接平台的视频数量，统计设备在线情况，通过视频监控模式进行轮训、轨迹回放，在重点路段通过上云网关进行视频数据分析，实现交通事件智能分析，对现场事件及时预警、告警，有效支撑路网状态感知与收费站交通事件应急处置等工作，大幅提高了高速公路收费站对高速公路路况的监管能力，提升了高速公路出行服务保障能力，更好地满足人民群众高品质出行需求[6]。

ETC门架检测平台则聚焦于无感支付系统的稳定运行，包括但不限于交易验证、异常交易监控、设备状态监控等，确保系统安全、可靠且高效。所有这些平台和服务都通过高速、安全的网络连接，实现数据的实时同步和系统的协同运作。此外，系统还引入了基于人工智能的预测性维护模块，能够预测设备可能出现的故障，并自动安排维护任务，大幅减少了系统的停机时间和维护成本。通过这一整体架构设计，智能运维系统实现了高速公路收费站的高效率、高稳定性运营，为未来的智能交通系统发展奠定了坚实基础。

3.2 数据安全和隐私保护策略

在智能运维系统的核心，数据成为加强安全控制和隐私保护策略的基石。系统不仅实施数据加密、访问控制、入侵检测系统（IDS）和分布式拒绝服务（DDoS）防御等多层安全控制策略，还积极利用数据分析工具来提升这些策略的有效性。实时数据流的监控和分析使系统能够即时识别并对抗安全威胁，同时，行为分析技术的引入让系统能够通过持续的数据学习，识别并建立正常的行为模型，有效区分并响应异常活动。

对于敏感数据，如车牌号和用户账户信息，系统不仅通过强加密算法确保其传输和存储的安全，还运用数据分析对各类数据进行分类、风险评级，从而实施差异化的保护措施。此外，智慧展示服务使用数据脱敏技术，在不泄露个人隐私的前提下，利用数据分析结果提供决策支持。同时，系统通过收集和分析大量历史和实时数据，运用预测性分析技术来预见并防范潜在的安全威胁。

4 实施方案和案例研究

4.1 针对不同规模收费站的定制化实施方案

定制化实施方案必须针对不同规模的收费站进行细分，专注于各自的运营复杂性和技术需求。大型收费站由于其高车流量和多车道特性，需部署综合性的智能监控系统，强调数据的实时同步和分析处理能力；而中小型收费站则重点在于成本效益和系统灵活性，倾向于采用云服务和边缘计算技术来减少前期投入和维护成本。以下表格概述了不同规模收费站在智能运维系统实施方案中的关键技术和策略差异如表1所示：

4.2 成功案例的展示与分析

成功案例的展示与分析对于理解智能运维系统的实际效益和潜在优势至关重要。例如，A省的XYZ高速公路收费站，首先，通过智能运维平台充分利用物联网（IOT）技术、大数据、人工智能（AI）技术以及其他辅助设备，进行高速公路机电设备信息的收集、传输、储存、加工、分析、预测、更新和维护，实时检测关键机电设备如服务器、车道机、车牌识别仪、RSU天线等，保障了系统的高效稳定运行[7]。其次，通过实施机房门禁系统，对门禁、烟感、温湿度、UPS等基础信息进行实时检测，确保了机房的安全运行环境，及时响应各类安全风险，有效防止了因环境因素导致的设备损坏或数据丢失。再次，引入钉钉养护管理系统，实现了机电故障的“上报—受理—维修—评价”的流程化管理。该系统改善了故障处理效率，缩短了故障恢复时间，通过建立一系列有关基础信息的表单，保存设备类型、设备状态、维修等级和频次、设备供应商以及安装地点等设备巡检的基础信息，这样一来就可以随时调取查看，实现了高效精准的设备巡检保养和维修管理，同时，提供了对维修服务的评价机制，确保了服务质量的持续提升[8]。

针对全省高速公路收费站视频平台不统一、管理难度大的问题，通过视频升国标项目实现了视频统一国标化，实施分层级统一管理。这不仅解决了省中心无法查看视频图像的问题，还提高了视频监控数据的标准化、互通性和管理效率。接着，通过高速公路视频云联网项目，完善了用户权限管理，增设了视频管理、视频发布管理等功能，对接入云端的各前置视频上云网关及视频资源的统一管理，通过智能监测分析识别拥堵和交通事件，实现了面向公众出行，提供直观、便捷的实时路况查询服务，通过微信公众号即可实时查看路况监控视频及路面车流量信息，显著提升了系统的灵活性和资源利用率，满足人民美好出行需求，提升高速公路服务水平。

5 结束语

综上所述，该研究围绕高速公路收费站智能运维系统的构建进行了全方位的探讨和分析。通过实施定制化的实施方案，针对不同规模的收费站进行了深入研究，并展示了成功案例与其带来的显著效益。研究结果表明，集成智能视频分析、自动车牌识别系统（ALPR）、实时数据处理和预测性维护等技术，不仅大幅提升了通行效率，降低了误识率，还显著减少了安全事故，验证了智能运维系统在提升高速公路收费站运营管理中的有效性。

参考文献

[1]沈阳， 朱立， 丁雪. 高速公路收费站智能运维监测系统的设计与实现[J]. 中国交通信息化， 2022（3）： 112-114+123.

[2]刘伯海， 李世忠. 高速公路数据中心智能运维体系建设探讨[J]. 中国交通信息化， 2021（12）： 97-99.

[3]张素丽， 石伟. 大数据在高速公路机电运维平台的应用[J]. 中国交通信息化， 2021（S1）： 204-205.

[4]王喆. 高速公路智能机电设备运维管理系统的研究与应用[J]. 汽车周刊， 2023（7）： 207-209.

[5]张亢. 取消高速公路省界收费站后机电系统监测方案探讨[J]. 中国交通信息化， 2021（8）： 110-112.

[6]谭平玉， 戴剑军， 廖飞， 等. 模型轻量化在取消高速公路省界收费站中的应用研究[J]. 湖南交通科技， 2021（2）： 1-4.

[7]王新官. 高速公路收费站智慧收费及运维系统[J]. 中国交通信息化， 2021（8）： 107-109.

[8]刘伯海， 李世忠. 高速公路数据中心智能运维体系建设探讨[J]. 中国交通信息化， 2021（12）： 97-99.