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高速公路机电系统集成与应用维护

高速公路电子不停车收费系统技术。为了有效解决以上问题, 电

子不停车收费系统( ETC ) 有了快速发展和应用。此系统的关键在于车
辆能够运行在较高速度情况下通过收费口, 并不用减速或者停车进行

缴费。该系统主要是通过车辆自动识别技术实现车辆和收费站间无线
数据的通讯, 对于收费数据进行相应处理之后利用联网技术和银行实

施后台结算, 这样就可以确保车辆通过收费站不需要停车缴纳费用。
( 三) 基于集成 AI技术的高速公路收费机器人系统

1.AI车型识别
在收费车道入口的前方, 安装 AI车型识别设备一智慧眼车型识

别。该设备内置 AI车型识别算法, 通过对采集的图像数据进行分析,
获取车型信息, 并将结果推送给高速公路收费机器人系统。高速公路
收费机器人系统根据关联的 AI模型进行信息匹配, 以提供给拟人智能

处理模块使用。
2. 基于收费数据的高速公路行程时间预测模型

① 研究了不同时间间隔下行程时间分布特征, 以合适的时间间隔
提取到的高速公路行程时间、 进站流量的时间序列, 既可保留时间序列

的时间变化趋势, 又可消除部分随机波动。 ② 影响行程时间预测的变
量特征分析显示, 实验路段的进站流量全天呈现明显的分布特征, 当前

行程时间和临近时间间隔的行程时间相关性较大, 与进站流量均呈现
一定的延后相关性。 ③ 建立了基于联网收费数据的高速公路行程时间

预测框架, 实现了在仅有联网收费数据情况下的行程时间预测, 并在 3
段高速公路上进行实验, 验证了模型的适用性。 ④ 通过对比均方误差
和平均绝对百分比误差, 对不同类型高速公路的可行性进行了初步验

证, 3 段实验路段地处福建省内, 路网功能、 交通组成、 区位特征均有所
不同, 具有一定代表性, 可为福建省域内此类研究应用提供一定的基础

和参考。行程时间预测模型的结果可应用于高速公路智能交通系统中
交通信息发布、 道路服务水平评价、 拥堵预警等方面, 同时也可为交通

流诱导和线路优化提供数据基础, 服务于交通管理者与出行者。受限
于数据时间跨度和样本量, 本文利用有限时段和路段的收费数据对客
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