CN107330988A

CN107330988A - Etc和mtc智能混合通行系统及方法

Info

Publication number: CN107330988A
Application number: CN201710467935.4A
Authority: CN
Inventors: 朱广宇; 于昕明; 赵蕾; 张静萱; 王丰; 班伟杰; 戴泽华; 刘育圣; 李宝杰; 张连连; 丁峰
Original assignee: Beijing Jiaotong University
Current assignee: Beijing Jiaotong University
Priority date: 2017-06-20
Filing date: 2017-06-20
Publication date: 2017-11-07
Anticipated expiration: 2037-06-20
Also published as: CN107330988B

Abstract

本发明公开一种ETC和MTC智能混合通行系统及方法，该系统中识别系统用于识别驶入车辆的信息；控制系统用于根据所述车辆的信息为该驶入车辆生成通行数组及通行数组队列，进行通行模式判别并控制交易系统进行操作；交易系统用于对驶入ETC车辆和/或MTC车辆进行收费并放行。本发明中ETC和MTC智能混合通行系统及方法，基于车辆精准识别的信号分析，通过引入通行数组和通行数组队列，实现根据数组中关键信息对车辆交易状态和过程进行控制，以及智能队列中车辆信息的循环处理，对车辆进行稳定、准确和实时的识别，做出通行模式的快速准确选择，完成ETC和MTC车辆的智能混合通行。

Description

ETC和MTC智能混合通行系统及方法

技术领域

本发明涉及高速公路收费领域。更具体地，涉及一种ETC和MTC智能混合通行系统及方法。

背景技术

随着技术的发展，人们对高速公路上车辆收费的要求越来越高。

ETC车道系统(Electronic Toll Collection，电子不停车收费)是目前我国大力发展和推广的一种先进的公路自动收费系统，通过安装在车辆挡风玻璃上的车载单元OBU(On Board Unit)与在收费站ETC车道上的微波天线之间的微波专用短程通讯，利用计算机联网技术与银行进行后台结算处理。但是鉴于目前大部分ETC车道主要采用专用车道模式运营(即仅为ETC用户提供不停车收费处理服务)，因此对于一些车道资源十分有限的收费站，若在有限的车道资源下设置一条专用ETC车道，必将给其他车道徒增业务压力，容易产生如ETC车道流量不足，但相邻MTC车道排队堵塞等不和谐现象，极不利于ETC在我国高速公路收费行业中的长远发展。

为了提高收费效率，现有的方式采用在原有MTC(人工半自动收费车道)的基础上，对收费站进行扩建，新建ETC车道，或者直接将现有的MTC车道改造成ETC车道，这样MTC车道只提供MTC人工收费服务，ETC车道只提供ETC通行服务，但无法实现一条车道、两种通行服务的混合式处理。

目前，已有的混合通行车道系统是基于在MTC车道控制器与ETC车道控制器相连情况下，根据车辆的位置和交易状态，选择ETC车道控制器或MTC车道控制器为车辆提供对应的收费处理服务，来实现同一车道支持ETC和MTC两种交易模式，但其在车辆通行状态进行检测和判断的稳定性、准确性和实时性方面还不尽如人意，另外，对于ETC跟车干扰、倒车及队列交易混乱等问题缺少有效的应对措施。

因此，需要提供一种ETC和MTC智能混合通行系统及方法。

发明内容

本发明的一个目的在于为了克服至少一项上述问题，提供一种ETC和MTC智能混合通行系统。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种ETC和MTC智能混合通行系统，该系统包括识别系统、控制系统和交易系统，其中

识别系统，用于识别驶入车辆的信息，将信息发送至控制系统；

控制系统，用于根据车辆的信息为该驶入车辆生成通行数组，将至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，根据车辆通行数组进行通行模式判别，并根据判别结果控制交易系统进行操作；

交易系统，设置在识别系统沿车辆驶入方向上，用于在控制系统控制下对驶入ETC车辆和/或MTC车辆进行收费并放行；

ETC为电子不停车收费系统，MTC为人工半自动收费系统。

优选地，识别系统包括沿车辆驶入方向依次设置的第一识别区、第二识别区和第三识别区，其中

第一识别区包括沿车辆驶入方向依次设置的第一线圈、第二线圈和第三线圈，用于判断车道中车辆数目、位置及运动方向，识别驶入车辆；

第二识别区包括用来测量车辆轴数的轴数识别单元和用来测量车辆重量的重量识别单元；

第三识别区包括设置于投影区内的判别线圈及路侧单元，判别线圈用于判别是否有车辆在投影区内，路侧单元用于接收车辆车载单元信息并判断该车辆是否为ETC车辆及该ETC车辆是否交易成功。

优选地，第一线圈、第二线圈和第三线圈中任一线圈在检测到有车辆时生成信号“1”，检测到无车辆时生成信号“0”，并实时将检测结果发送至控制系统；

控制系统根据检测结果生成3*3检测矩阵，其中，矩阵第一至三列分别为第一线圈、第二线圈和第三线圈的检测结果，第一至三行分别为各线圈连续三个状态的检测结果，其中，三个线圈中至少一个检测信号发生变化为一个状态。

优选地，交易系统包括ETC交易区、MTC交易区和通行单元，其中

ETC交易区，用于对ETC车辆进行收费，包括ETC拍摄相机及ETC费用显示屏；

MTC交易区，用于对MTC车辆及交易失败的ETC车辆进行收费，包括收费亭、MTC拍摄相机及MTC费用显示屏；

辅助单元，用于控制车辆通行，包括栏杆和用于控制栏杆上抬或下降的防砸线圈。

优选地，通行数组基本结构为【①，②，③，④，⑤，⑥，⑦，⑧，⑨】，其中

①为编号位，用于存储该车辆在车道中的编号；

②为轴数位，用于记录通过车辆的轴数；

③为重量位，用于记录通过车辆的重量信息；

④为线圈判别位，用于判别是否有车辆在投影区，若有，则存储信息“1”，若无，则存储信息“0”；

⑤为第一天线位，用于判别投影区车辆是否为ETC车辆，若是，则存储信息“1”，若否，则存储信息“0”；

⑥为第二天线位，用于判别ETC车辆是否交易成功，若是，则存储信息“1”，若否，则存储信息“0”；

⑦为车辆信息位，判断第一天线位⑤与第二天线位⑥存储信息是否为“1，1”，若是，则存储ETC车辆相关信息；若否，则为空；

⑧为栏杆位，用于判断交易是否成功，若交易成功，则存储信息“1”，若否，则存储信息“0”；

⑨为防砸线圈位，用于判断是否有车辆压住线圈，若是，则存储信息“1”，若否，则存储信息“0”。

优选地，每辆驶入车辆对应一个通行数组，至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，通行数组队列中首位数组用于控制当前车辆的交易与通行；通行数组队列在车辆通行或倒出通行系统后清除其对应数组。

本发明的另一个目的在于提供一种ETC和MTC智能混合通行方法。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种ETC和MTC智能混合通行方法，用于ETC和MTC智能混合通行系统中，系统包括

识别系统，包括沿车辆驶入方向依次设置的第一识别区、第二识别区和第三识别区，其中第一识别区包括沿车辆驶入方向依次设置的第一线圈、第二线圈和第三线圈，第一线圈、第二线圈和第三线圈中任一线圈在检测到有车辆时生成信号“1”，检测到无车辆时生成信号“0”；第二识别区包括轴数识别单元和重量识别单元；第三识别区包括设置于投影区内的判别线圈及路侧单元；

控制系统，根据第一识别区检测结果生成3*3检测矩阵，还用于根据车辆的信息为该驶入车辆生成通行数组，将至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，根据车辆通行数组进行通行模式判别，并根据判别结果控制交易系统进行操作；

交易系统，设置在识别系统沿车辆驶入方向上，包括ETC交易区、MTC交易区和通行单元，其中ETC交易区包括ETC拍摄相机及ETC费用显示屏；MTC交易区包括收费亭、MTC拍摄相机及MTC费用显示屏；辅助单元包括栏杆和用于控制栏杆上抬或下降的防砸线圈；ETC为电子不停车收费系统，MTC为人工半自动收费系统；

方法包括：

S1：识别系统对通行车辆进行识别，具体地

S101：第一识别区对进入车道的车辆进行识别，确定驶入车辆；

S102：第二识别区对驶入车辆进行轴数和重量识别；

S103：第三识别区对车辆判别该车辆为ETC车辆或MTC车辆；

S104：识别系统将上述识别结果发送至控制系统；

S2：控制系统根据识别结果进行通行模式选择，具体地

S201：控制系统为每辆驶入车辆生成通行数组；

S202：控制系统将至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列；

S203：控制系统根据当前通行数组队列的首个数组信息进行通行模式选择；

S204：通行数组队列在车辆通行或倒出通行系统后清除其对应数组；

S3：交易系统根据上述通行模式对车辆进行收费及放行，具体地

S301：对ETC车辆在ETC交易区进行收费、拍照及显示费用；

S302：对MTC车辆及交易失败的ETC车辆在MTC交易区进行收费、拍照及显示费用；

S303：通行单元对交易成功车辆进行放行。

优选地，第一识别区对进入车道的车辆进行识别，确定驶入车辆，具体地

S1011：若3*3检测矩阵为则判断该车为驶入车辆，控制系统产生对应数组；

S1012：若3*3检测矩阵为则判断该车为驶出车辆，控制系统清除对应数组。

①为编号位，用于存储该车辆在车道中的编号；

②为轴数位，用于记录通过车辆的轴数；

③为重量位，用于记录通过车辆的重量信息；

⑤为第一天线位，用于判别是投影区车辆否为ETC车辆，若是，则存储信息“1”，若否，则存储信息“0”；

优选地，通行模式包括ETC通行模式和MTC通行模式，控制系统根据当前通行数组队列的首个数组信息进行通行模式选择，具体地

S2031：通过线圈判别位④判断是否有车辆通过投影区，若为“1”则有车辆通过投影区，若为“0”则无车辆通过投影区；

S2032：通过第一天线位⑤判断是否有为ETC车辆，若为“1”则该车辆为ETC车辆，若为“0”则为MTC车辆；

S2033：对ETC车辆采用ETC通行模式；

S2034：通过第二天线位⑥判断是该ETC车辆是否交易成功，若为“1”则该ETC车辆交易成功，若为“0”则该ETC车辆交易失败；

S2035：对MTC车辆和交易失败的ETC车辆采用MTC通行模式。

本发明的有益效果如下：

本发明中ETC和MTC智能混合通行系统及方法，基于车辆精准识别的信号分析，通过引入通行数组和通行数组队列，实现根据数组中关键信息对车辆交易状态和过程进行控制，以及智能队列中车辆信息的循环处理。另外，利用识别系统对车辆进行稳定、准确和实时的识别，做出通行模式的快速准确选择，完成ETC和MTC车辆的智能混合通行。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。

图1示出ETC和MTC智能混合通行车道设备布局示意图。

图2示出信号存储方式图。

图3示出信号更新方式图。

图4示出1辆车前进信号序列图。

图5示出1辆车倒退信号序列图。

图6示出2辆车前进信号序列图。

图7示出2辆车倒退信号序列图。

图8示出异常情况下触发线圈信号序列图。

图9示出识别区神经网络模型示意图。

图10示出BP神经网络步骤流程图。

图11示出交易系统交易方法流程图。

图12示出第一识别区识别方法流程图。

图13示出ETC和MTC智能混合通行方法的流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。

本发明结合我国高速公路的收费背景及现状，通过对现有收费车道进行分析，以ETC为基础增加MTC功能的智能混合通行模式，在车辆入口岛头处增添“三个线圈”作为识别区。该识别区可对驶入车道的车辆进行判断，表明车辆是否成功进入队列区，完成队列的初始生成，建立有效的车辆队列模型，及时对队列状态进行更新处理；此外，在交易区前端设置ETC交易区域，对驶入的ETC车辆进行识别及交易，实现ETC车辆的自动收费过程，同时，利用原有MTC车道的既有设备完成MTC车辆的人工收费，也可实现对ETC异常交易车辆进行人工处理。

一种ETC和MTC智能混合通行系统，该系统包括识别系统、控制系统和交易系统，其中识别系统，用于识别驶入车辆的信息，将信息发送至控制系统；控制系统，用于根据车辆的信息为该驶入车辆生成通行数组，将至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，根据车辆通行数组进行通行模式判别，并根据判别结果控制交易系统进行操作；交易系统，设置在识别系统沿车辆驶入方向上，用于在控制系统控制下对驶入ETC车辆和/或MTC车辆进行收费并放行；ETC为电子不停车收费系统，MTC为人工半自动收费系统。

本发明中，识别系统包括沿车辆驶入方向依次设置的第一识别区、第二识别区和第三识别区，其中第一识别区包括沿车辆驶入方向依次设置的第一线圈A、第二线圈B和第三线圈C，用于判断车道中车辆数目、位置及运动方向，识别驶入车辆；第二识别区包括用来测量车辆轴数的轴数识别单元和用来测量车辆重量的重量识别单元；第三识别区包括设置于投影区内的判别线圈及路侧单元，判别线圈用于判别是否有车辆在投影区内，路侧单元用于接收车辆车载单元信息并判断该车辆是否为ETC车辆及该ETC车辆是否交易成功。第一线圈A、第二线圈B和第三线圈C满足如下条件：

(1)任一辆驶入车辆能同时被所述三个线圈检测到，以及同一线圈任意时刻最多被一辆车压住；

(2)所述三个线圈中每个线圈在任意时刻包括两种状态：检测不到车辆或检测到一辆车辆。实际中需规定，相邻两车追踪间隔至少为0.5m。

实时准确地检测是否有车辆进入队列、判断是否发生倒车现象，是完成ETC和MTC智能混合通行收费的基础及关键环节。本发明提出的“三线圈识别法”即：仅利用车道内连续布设的三个线圈的打开及关闭状态来对车辆通行状态进行检测和判断，并保证满足以下要求：①稳定性：采用智能算法，保证数据和算法结果的一致性，从而为系统安全运行提供有力支持；②准确性：最大程度上保证车辆交易流程的顺利进行，使得收费系统运行流畅；③实时性：响应时间足够短，可在车辆进入车道后、进行交易前检测出车道内车辆的编号及车辆的前进或后退情况，为驶入队列区的车辆交易提供实时判断依据。

本发明中，第一线圈A、第二线圈B和第三线圈C中任一线圈在检测到有车辆时生成信号“1”，检测到无车辆时生成信号“0”，并实时将检测结果发送至控制系统；控制系统根据检测结果生成3*3检测矩阵，其中，矩阵第一至三列分别为第一线圈A、第二线圈B和第三线圈C的检测结果，第一至三行分别为各线圈连续三个状态的检测结果，其中，三个线圈中至少一个检测信号发生变化为一个状态。

通行数组基本结构为【①，②，③，④，⑤，⑥，⑦，⑧，⑨】，其中④，⑤，⑥，⑧，⑨存储数字信息；①，②，③，⑦存储字符串信息：

①为编号位，所存信息为具体数字，用于存储该车辆在车道中的编号，此位信息根据“三线圈区”判断结果而定，代表数组的顺序编号，即该车辆在车道中的编号，不同车辆具有不同的编号，队首车辆编号为1，后面车辆编号依次加1；

②为轴数位，所存信息为具体数字，用于记录通过车辆的轴数，记录通过车辆的轴数，为货车的人工收费提供轴数信息；

③为重量位，所存信息为具体数字，用于记录通过车辆的重量信息；

④为线圈判别位，用于判别是否有车辆在投影区，若有，则存储信息“1”，若无，则存储信息“0”，若④位数值为“1”，而此时天线1位和2位内信息仍为空，则将⑤⑥位均填充为“0”；

⑦为车辆信息位，判断第一天线位⑤与第二天线位⑥存储信息是否为“1，1”，若是，则存储ETC车辆相关信息，包括：车辆类别、车牌信息、出入口信息、收费情况等；若否，则为空，等待人工收费后写入MTC车辆的相关信息；

⑧为栏杆位，用于判断交易是否成功，若交易成功，则存储信息“1”，若否，则存储信息“0”，此位信息为“1”时，且当前数组为存储空间中的首位数组，则触发栏杆抬起，同时将此时编号为1的数组信息进行备份后清除此数组中信息；

每辆驶入车辆对应一个通行数组，至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，通行数组队列中首位数组用于控制当前车辆的交易与通行；通行数组队列在车辆通行或倒出通行系统后清除其对应数组。

智能队列模型是ETC和MTC智能混行收费模式实现的重要手段之一。智能队列模型用于对每一车辆的交易信息进行逻辑判断、对队列中的交易车辆进行循环处理。具体而言，就是对于驶入队列区的每一车辆建立相应的数组结构，存储车辆交易过程中的信息，通过对数组中关键信息的逻辑判断，实现对栏杆抬起/下落的控制；对于驶出队列区完成交易的车辆，清除当前数组并使后续数组依次前移，建立一种循环结构，编程实现队列中车辆对应数组的更新。因此，本发明引入了数组等基本工具，对于队列区的每一辆车都会对应一个新数组，用于存储该车辆在交易过程中驶过各个设备所产生的信号信息，从而利用智能队列模型实现车辆的循环处理。

本发明中，交易系统包括ETC交易区、MTC交易区和通行单元，其中ETC交易区，用于对ETC车辆进行收费，包括ETC拍摄相机及ETC费用显示屏；MTC交易区，用于对MTC车辆及交易失败的ETC车辆进行收费，包括收费亭、MTC拍摄相机及MTC费用显示屏；辅助单元，用于控制车辆通行，包括栏杆和用于控制栏杆上抬或下降的防砸线圈。

应注意的是，本发明中智能混合通行系统还包括提示单元和录像单元，其中提示单元为岛头提示屏或顶棚灯，设置于所述智能混合通行系统车辆驶入端，用于显示该车道的类型；录像单元设置于所述智能混合通行系统车辆驶出端，用于记录车道中车辆的收费情况。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种ETC和MTC智能混合通行方法，用于ETC和MTC智能混合通行系统中，该方法包括：

S1：识别系统对通行车辆进行识别，具体地

第一识别区对进入车道的车辆进行识别，确定驶入车辆，具体地：S1011：若3*3检测矩阵为则判断该车为驶入车辆，控制系统产生对应数组；S1012：若3*3检测矩阵为则判断该车为驶出车辆，控制系统清除对应数组。

S102：第二识别区对驶入车辆进行轴数和重量识别；

S103：第三识别区对车辆判别该车辆为ETC车辆或MTC车辆；

S104：识别系统将上述识别结果发送至控制系统；

S2：控制系统根据识别结果进行通行模式选择，具体地

S201：控制系统为每辆驶入车辆生成通行数组；

S203：控制系统根据当前通行数组队列的首个数组信息进行通行模式选择；通行模式包括ETC通行模式和MTC通行模式，控制系统根据当前通行数组队列的首个数组信息进行通行模式选择，具体地：S2031：通过线圈判别位④判断是否有车辆通过投影区，若为“1”则有车辆通过投影区，若为“0”则无车辆通过投影区；S2032：通过第一天线位⑤判断是否有为ETC车辆，若为“1”则该车辆为ETC车辆，若为“0”则为MTC车辆；S2033：对ETC车辆采用ETC通行模式；S2034：通过第二天线位⑥判断是该ETC车辆是否交易成功，若为“1”则该ETC车辆交易成功，若为“0”则该ETC车辆交易失败；S2035：对MTC车辆和交易失败的ETC车辆采用MTC通行模式。

S301：对ETC车辆在ETC交易区进行收费、拍照及显示费用；

S303：通行单元对交易成功车辆进行放行。

下面结合一组实施例进行说明。

如图1所示，本实施例是在现有MTC车道设备基础上增添必要的ETC收费设备组成ETC和MTC智能混合通行系统，具体组成包括：

岛头提示屏：用于显示该车道的车道类型，即为MTC车道、ETC车道还是混行车道；地感线圈：地感线圈通过电磁感应原理来确定线圈上方一定范围内是否有大型金属物体通过，借此用来检测是否有通行车辆。RSU路侧单元：主要由射频控制器和高增益定向束控读写天线组成。该天线可以对微波进行发送与接收，系统中数据传递以及信号的发射与接收都是通过该天线完成，此外，信号编码与解码、加密与解密、调制与解调也均是由该天线负责；射频控制器主要用来控制各种数据信息，包括来自于上位机的或者将要发往上位机的信息；称重地磅：又被称为汽车衡，设置在地面上的大磅秤，通常用来称卡车的载货吨数；光幕：光电安全装置通过发射红外线，产生光幕，当光幕被遮挡时，装置发出遮光信号；抓拍相机：用于拍摄车辆，并通过图像识别技术获得车辆的车牌号等信息；费额显示屏：用于显示车辆的缴费状态及缴费信息；人工收费亭：用于工作人员进行人工收费及设备摆放；栏杆：用于控制车辆的通过；录像摄像机：用于记录车道中车辆的收费状况。

本实施例中三线圈识别区即为第一识别区。

本实施例中，地感线圈属于识别系统，其利用三线圈识别方法原理如下：

1、信号触发：当三线圈中任一线圈被触发(由“0”变为“1”，或由“1”变成“0”)，则读取当前三个线圈的状态，将三个线圈的状态进行存储。对于三线圈产生的信号，不进行正负方向的区分，即采用“非0即1”的处理方式，则三个线圈在理论上应该存在8种状态：000，100，010，001，110，101，011，111。应注意的是，正常工作中，上述8种状态并不是都会出现。

2、信号存储：如图2所示，信号采用3*3矩阵作为存储空间，各列分别对应记录各个线圈的0/1状态，各行分别对应记录某一时刻的三线圈状态，此3*3矩阵可存储列车行进过程中连续产生的3组信号状态。如图3所示。矩阵中信号状态的更新方式为：当检测到产生一组新的线圈状态时，将原矩阵的第一行剔除，第二、三行依次变换为新矩阵的第一、二行，而新检测到的线圈状态写入新矩阵的第三行。

3、信号判别：为详细的解释该状态分析的有效性，分析时采用N*3的矩阵形式来展示车辆前进或后退过程中状态变化。首先对1辆车行进过程中所产生的信号状态序列进行分析，车辆前进或倒退情况分别如图4和图5所示。其次，对2辆车驶过三线圈识别区过程所产生的信号状态序列进行分析，车辆前进状况如图6所示。选取任意两个不同的位置对车辆后退情况进行分析，如图7所示。当驶入三线圈区的车辆数目大于等于3辆车时，对其所产生的信号状态序列进行分析，情况同2辆车一致，在此不再进行具体分析。根据分别对1、2、3辆车前进或倒退的情况进行信号状态分析，可得结论：若矩阵为则判断有一辆车前进而驶入队列区，触发产生新数组，用于存储此车在交易区行驶过程中的各类信息；若矩阵为则判断有一辆车倒出而驶出队列区，清除最新产生的数组及相应存储信息。

经推断验证，采用此种方法，即使出现异常情况触发线圈，导致当前读取信号状态有误，但信号最终能够回归正常情况后，并不影响上述判断规则。具体地，以2辆车前进时的信号变化情况进行说明，如图8所示，当前车压住线圈C，后车压住第一线圈A时，第二线圈B由于异常情况被触发，状态由0变为1，但很快第二线圈B状态会恢复至0，车辆继续前行，依旧能够根据矩阵判断出第二辆车的驶入情况。因此，可证明上述结论，即当出现异常情况触发线圈，导致当前读取信号状态有误，但信号最终能够回归正常情况后，并不影响上述判断规则。

本实施例中，栏杆抬起的控制逻辑：情形1：ETC车辆。若数组1中⑤⑥位信息为11，则⑧位自动写入“1”，触发栏杆抬起放行；情形2：MTC车辆。等待在收费亭处交易成功后，则⑧位人工写入“1”，触发栏杆抬起放行。当判断首车驶出队列区后，对此车辆对应的数组信息进行备份后清除该数组，同时将第二辆车的数组信息更新到队列存储空间的首位，队列区的其他车辆对应数组信息依次前移。

栏杆下落的控制逻辑：栏杆抬起后，设置固定的时间间隔，使栏杆自动下落；当⑨位信息为“1”时，禁止栏杆下落。应注意的是，固定时间间隔指的是当前车辆从车头到达栏杆处至车尾离开栏杆处的这段时间，此时间间隔应取货车通过栏杆的基本通行时间值，应根据实际情况确定。

本实施例中，可以基于神经元网络对车辆识别进行判断，选取实验车辆通过识别区，应用误差逆传播算法，提高识别的准确性，具体地：

本发明利用神经网络进行精准时序信号分析，建立一个三层的BP神经网络模型对三线圈的信号序列进行识别判断，如图9所示，其中网络的输入层有n＝3个节点，隐含层有q＝3个节点，输出层有m＝1个节点，输入层与隐含层之间的权值为v_ki，隐含层与输出层之间的权值为w_jk，隐含层的传递函数为f₁()，输出层的传递函数为f₂()。

通过计算神经网络的输入和误差，从而训练出一个BP网络，然后求得BP神经网络的误差平方和。当所训练矢量的误差平方和小与误差目标时，训练停止，否则再输出层计算误差变化，并且采用反向传播学习规则来调整权值，并重复此过程。BP神经网络的基本步骤如图10所示。

Step1：初始化权值w_ij并对各层的权值置一个较小的非零随机数，学习速率μ、动量因子α。应注意的是，加入动量因子α，为BP算法的改进方法，本项目中由于样本数量较少，可以不考虑加入其动量因子。

Step2：输入N组样本x，以及对应期望输出Y。

Step3：根据公式计算各层的实际输出以及误差，例如k层第i个神经元：

其中，k层第i个神经元的输出；k层第i个隐层神经元输入。

Step4：计算各层学习误差d。各层的学习误差计算输出层误差时，k＝m有：

计算其它各层误差时则有：

其中，W_li表示的是输入层与隐层的链接权重。

Step5：根据公式修改权值，即返回步骤Step3，重新计算实际输出和误差。

Step6：训练结束。

选取1、2辆车通过识别区所产生的精准时序信号序列作为训练集，输入已建立的三层BP神经网络模型，通过比较神经网络的实际输出与理论输出之间的误差平方和，采用反向传播学习规则不断调整各层之间的权重，重复此过程，直到所训练矢量的误差平方和小于误差目标时停止训练，最终利用训练好的BP神经网络模型，对实际收费过程中车辆经过三线圈识别区所产生的信号序列进行判断。

本实施例中，对于收费系统，其通行车辆到达分布具有一定的随机性，在一定的时间内到达收费系统的车辆符合Poisson分布，即在时间间隔Δt内到达收费站的车辆数概率为：

式中，λ为车辆平均到达率(辆/h)，n为车辆数。

收费站车辆分布具备以下特征：①到达时间随机；②在固定时间内车辆到达率与时间成正比；③后到达的车辆不受之前到达车辆的影响。研究收费站接纳能力的目标是针对车辆在收费站前排队的现象，即收费站到达车辆较为拥挤情况下，上述公式可转换为：

式中：t为计数间隔时间长度；P_k为指定时间间隔t内到达k辆车的概率；λ为车辆平均到达率，辆/h。

车辆服务时间即车辆在高速公路收费站正常逗留的时间，对于高速公路收费系统，按照客货车辆不同类型、不同的司乘人员以及各类突发情况，使得实际的车辆服务时间不一定等同于理想状况下的车辆服务时间。但是在不考虑服务人员工作效率差异的情况下，同种类型车辆的服务时间具有一定的共性。不同的车辆根据车型的不同在车辆离开时间上存在差异，特大型车辆由于其运输货物种类以及运载量的不同而具有明显差异，需单独处理。由于中型车与大型车辆驶离收费站所花费的时间比较接近，因此将中型车辆和大型车辆的离开时间进行合并统计。

收费站车辆到达流的特点如下：令N(t)表示时间(0，t)内到达的车辆数，则：

①N(0)＝0，即在0秒内没有车辆到达；

②{N(t)，t>＝0}具有无记忆性，在不相交的时间区间内到达的车辆相互独立。即对任取n个时刻0<t1<t2<…<tn，随机变量N(t1)-N(0)，N(t2)-N(t1)…N(tn)-N(tn-1)，是相互独立的；

③{N(t)，t>＝0}具有平稳增量，在(t，t+Δt)内到达的车辆数只与时间间隔Δt有关，而与起点t无关。

收费系统到达车辆交通流服从Piosson分布，因车辆接受服务的时间间隔也具有无记忆性，所以满足负指数分布，采用先到先服务的规则。因此，可用随机排队论中的M/G/K系统来描述高速公路收费站的车辆排队系统。

分析ETC和MTC智能混合通行系统的通行能力如下：

1、MTC人工半自动收费车道基本通行能力。收费车道的基本通行能力是指收费车道、道路、交通流都处于理想状况，排除闯道、碰撞等异常情况发生时的每条车道在单位时间内能通过的最大车辆数。MTC车道作为最为广泛的收费车道，根据其工作流程，其基本通行能力如下所示：

式中：W_s为车辆在收费系统逗留期望值；W_q为车辆离开时间期望值。由上述公式可得，MTC车道基本通行能力与收费总时间W_s+W_q成正比。

2、ETC不停车收费车道基本通行能力。在ETC车道行驶的车辆通过不停车收费的方式通过，车辆通过收费站的时间理论上没有逗留，即没有车辆服务时间，根据该工作流程ETC车道的通行能力如下所示：

式中T为车辆通过车道时间。

3、ETC和MTC共用车道基本通行能力。在ETC和MTC智能混行车道中，两种车辆均以一定比例存在，根据ETC与MTC车道通行能力公式，该车道通行能力如下所示：

C＝C_MTC(1-w)+C_ETCw

式中w为ETC车辆占总车辆的百分比。

本实施例中，在三线圈识别区应用了模式识别理论，首先将线圈A、B、C产生的信号数值化并进行预处理，去除噪声或其他干扰；其次，通过观察与分析，对待识别模式提取一组统计特征，确定分类器的判决函数以判断车辆的前进与后退；最后，利用设计好的分类器对驶入车辆进行识别和判断。具体地：

对驶入队列区的每一车辆都会产生一个新数组，用于存储该车辆在交易过程中驶过各个设备所产生的信号信息。本实施例中选取检测线圈以及防砸线圈的信号作为识别特征值。某一车辆对应的数组存储信息如下所示：数组基本结构：【①，②，③，④，⑤】，各位所代表的具体含义：

①线圈A：用于检测是否有车辆进入队列、判断是否发生倒车现象。

②线圈B：用于检测是否有车辆进入队列、判断是否发生倒车现象。

③线圈C：用于检测是否有车辆进入队列、判断是否发生倒车现象。

④编号位：所存信息为具体数字。此位信息根据“三线圈区”判断结果而定，代表数组的顺序编号，即该车辆在车道中的编号，不同车辆具有不同的编号，队首车辆编号为1，后面车辆编号依次加1。

⑤防砸线圈：所存信息为1/0。若车辆压住线圈，则此位写入1，否则此位写入0。

如图11所示，基于交易区的算法流程，通过对车辆数组中存储的信息进行逻辑判断，实现对栏杆抬起/下落的控制。根据【①，②，③，④，⑤】参数的不同，可以把车辆进入到队列的排序识别出来。

识别理论依据：

其中①～③依据之前的识别区信号分析，若三线圈若矩阵为则判断有一辆车前进而驶入队列区，视为队列中的车辆数目加1，此时④n＝n+1(n代表的是此时队列中排队的数量，初始值为0)；若矩阵为则判断有一辆车倒出而驶出队列区，视为队列中没有新的车辆增加，此时的n值不变；若矩阵为其他情况，则不进行操作。当⑤检测到信号为1时，此时④输入n＝n-1(n初始值为0)，否则n不变。

根据上述的流程判断后，可以得出车辆的队列模式识别。通过样本的训练，可以达到车辆队列模式识别的目的。

BP网络中各层结点数的选择对网络的性能影响很大。对输入结点，输入层的结点数通常是由问题的本身决定的。根据上述分析，取①，②，③，④，⑤作为输入的特征值，而基于之前的分析，①，②，③的输入结果为一个矩阵形式，可整体看作为一个输入节点，我们选取的神经网络输入层结点数为3；经过简单的实验分析，可以看出输出层的输出模式为n＝n+1或者n＝n，所以输出层结点数为2；隐层的结点数是BP网络构建中最具挑战性的问题，隐单元直接影响着网络的容量、学习速度、和输出性能等。隐层单元数目过少，学习过程不可能收敛，隐层单元数目过多，网络性能下降，节点冗余，可以通过经验公式选定一个初步的隐层节点数。而为了找到合适的隐节点，最好的办法是在网络的学习过程中，根据自己的结构，来确定其最合适的隐层节点数，最后得到一个大小合适的神经网络模型。

选定三层BP神经网络，因输入为3个特征值，确定输入结点数为3，隐层结点数为3，输出为2种不同队列模式。通过①，②，③，④，⑤等特征值的输入，基于神经网络的模式识别分析，得出队列中车辆数量。样本输出结果如下：

下面通过以一辆车或几辆车为例，分析该智能混合通行方法，流程中A、B、C…代表每一个独立线性状态下的车辆，下标①、②、③…代表同一车辆同一线性状态下的不同时序。流程①、②、③…根据车辆进入交易区，设备状态信息各自独立执行，通过时序信号的有效性及逻辑性对车辆状态进行判断：

Step1：车辆压上识别区第一线圈A，系统认为有车辆A①准备进入车道，等待转Step2；若未转Step2，并且第一线圈A信号消失，则系统认为车辆A①驶往其他车道；

Step2：识别区第二线圈B无信号状态下，车辆A②压上第二线圈B，并且第一线圈A仍然保持“有车”信号，因为三线圈间距小于最小车车长，则车辆A若继续前进必然会压到第三线圈C，产生时序信号A③，根据上述矩阵匹配原理，可利用时序信号A①A②A③状态来判断车辆A是否正式进入队列区，若进入队列区，则触发车辆A产生新数组，存储车辆行进过程中的交易信息，否则，等待对车辆状态的进一步判断；

Step3：若车辆A继续前行，则第一线圈A信号随之消失，而第二线圈B和第三线圈C信号保持。此时系统在继续处理车辆A后续流程的同时，进入Step1状态，等待下一车辆B①“准备进入”；

Step4：车辆A驶入计重区域，计重光栅产生信号，直至光栅无信号，表示其离开计重区域，此时计重系统返回车辆A④的计重信息；

Step5：车辆A继续前行进入ETC天线读写区域，读取车辆的OBU信息，此时可对车辆A⑤的状态进行判断，即ETC正常、ETC异常、无ETC三种情况，同时后续车辆B①继续前行，完成后续的通行过程，进行设备信息及队列顺序的匹配；

Step6：车辆A⑤是ETC车辆且自动交易成功；

Step7：车辆A⑤是ETC车辆但未交易成功，则车辆行至收费亭处，将ETC卡交于收费员或亭外自动刷卡设备进行处理，人工处理完成交易；

Step8：车辆A⑤是计重车辆，则在其离开计重区域后，此时计重系统返回车辆A⑤的计重信息，系统自动将此计重信息与车辆A⑤匹配，在人工处理过程中，系统自动实现MTC交易区域的车牌抓拍，同时将交易结果信息显示在MTC交易区域的费显上；

Step9：车辆A⑤交易成功后，判断车辆A⑥为队首车辆，记录全部交易信息，控制栏杆抬起，车辆A⑥驶离车道后，其对应数组被清除，系统自动更新当前队列，并重新根据首车状态判断栏杆起落，直至队列清空，栏杆落下，转Step1。

基本流程可概括为：车辆进入队列，驶入三线圈识别区，依次压过线圈A、B、C，判断车辆前进，即驶入队列去进行交易。此时，可能出现已进入队列的MTC车辆，因重复称重等情况而引发倒车现象，导致队列末端的车辆需要倒出队列，以相反的顺序依次压过线圈C、B、A，判断车辆发生倒退现象。一般情况下，驶入队列的车辆正常进行交易，当流程结束后，车辆驶出队列区完成交易。

本发明在队列交易区中，采取循环处理的方式，其具体工作原理为：当判断车辆进入队列后，则为该车辆产生新数组，存储在队列栈的最底部，后续进入车辆对应数组依次按需进行存储，当队列中的首车完成交易驶出防砸线圈后，采用堆栈原理中“先进先出”的原则，对队列栈最底部数组信息进行备份，并清空该数组，同时队列中2车数组移至最底端，后面数组依次向下移动，通过循环方式实现了队列的智能混合通行原理。在栏杆抬起的判断逻辑中，始终由队列中首车的数组信息进行判断，即：队列堆栈中最底端的数组信息，防止了栏杆误抬放行的现象。

图12示出了车辆在三线圈识别区和队列交易区的具体处理流程，对于三线圈区而言，则主要是判断车辆前进或者后退。对于前进的车辆，当其驶入队列区时，则触发产生新数组；对于后退的车辆，当其驶出队列区时，则触发清空最新产生的数组。对于队列交易区，主要包含两部分内容，即：车辆的具体交易流程以及队列的循环处理。车辆的具体处理流程如下：当车辆驶入队列区时，利用地磅和光幕等设备对车辆进行称重，当车辆行驶至天线投影区域时，则自动对车辆OBU标签进行读取，若判断为ETC车辆且交易成功，当车辆为队列中首车时，则控制栏杆抬起，放行车辆；若判断为ETC车辆但交易未成功，则行驶至收费亭处，将ETC卡交由收费员进行收费，人工触发栏杆抬起，放行车辆；若车辆为MTC车辆，则行驶至收费亭处，进行人工收费，进而控制栏杆抬起，放行车辆。

图13示出了ETC和MTC智能混合通行方法的流程图。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims

1.一种ETC和MTC智能混合通行系统，其特征在于，该系统包括识别系统、控制系统和交易系统，其中

识别系统，用于识别驶入车辆的信息，将所述信息发送至所述控制系统；

控制系统，用于根据所述车辆的信息为该驶入车辆生成通行数组，将至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，根据所述车辆通行数组进行通行模式判别，并根据判别结果控制所述交易系统进行操作；

交易系统，设置在所述识别系统沿车辆驶入方向上，用于在控制系统控制下对驶入ETC车辆和/或MTC车辆进行收费并放行；

所述ETC为电子不停车收费系统，所述MTC为人工半自动收费系统。

2.根据权利要求1所述的智能混合通行系统，其特征在于，所述识别系统，包括沿车辆驶入方向依次设置的第一识别区、第二识别区和第三识别区，其中

第三识别区包括设置于投影区内的判别线圈及路侧单元，所述判别线圈用于判别是否有车辆在所述投影区内，所述路侧单元用于接收车辆车载单元信息并判断该车辆是否为ETC车辆及该ETC车辆是否交易成功。

3.根据权利要求2所述的智能混合通行系统，其特征在于，

所述第一线圈、第二线圈和第三线圈中任一线圈在检测到有车辆时生成信号“1”，检测到无车辆时生成信号“0”，并实时将检测结果发送至所述控制系统；

所述控制系统根据所述检测结果生成3*3检测矩阵，其中，所述矩阵第一至三列分别为第一线圈、第二线圈和第三线圈的检测结果，第一至三行分别为各线圈连续三个状态的检测结果，其中，三个所述线圈中至少一个检测信号发生变化为一个状态。

4.根据权利要求1所述的智能混合通行系统，其特征在于，所述交易系统包括ETC交易区、MTC交易区和通行单元，其中

5.根据权利要求1所述的智能混合通行系统，其特征在于，所述通行数组基本结构为【①，②，③，④，⑤，⑥，⑦，⑧，⑨】，其中

①为编号位，用于存储该车辆在车道中的编号；

②为轴数位，用于记录通过车辆的轴数；

③为重量位，用于记录通过车辆的重量信息；

⑥为第二天线位，用于判别所述ETC车辆是否交易成功，若是，则存储信息“1”，若否，则存储信息“0”；

⑦为车辆信息位，判断所述第一天线位⑤与所述第二天线位⑥存储信息是否为“1，1”，若是，则存储所述ETC车辆相关信息；若否，则为空；

6.根据权利要求1所述的智能混合通行系统，其特征在于，每辆驶入车辆对应一个通行数组，至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，所述通行数组队列中首位数组用于控制当前车辆的交易与通行；所述通行数组队列在车辆通行或倒出通行系统后清除其对应数组。

7.一种ETC和MTC智能混合通行方法，用于ETC和MTC智能混合通行系统中，其特征在于，所述系统包括

识别系统，包括沿车辆驶入方向依次设置的第一识别区、第二识别区和第三识别区，其中第一识别区包括沿车辆驶入方向依次设置的第一线圈、第二线圈和第三线圈,所述第一线圈、第二线圈和第三线圈中任一线圈在检测到有车辆时生成信号“1”，检测到无车辆时生成信号“0”；第二识别区包括轴数识别单元和重量识别单元；第三识别区包括设置于投影区内的判别线圈及路侧单元；

控制系统，根据第一识别区检测结果生成3*3检测矩阵，还用于根据所述车辆的信息为该驶入车辆生成通行数组，将至少一个通行数组按驶入顺序生成通行数组队列，根据所述车辆通行数组进行通行模式判别，并根据判别结果控制所述交易系统进行操作；

交易系统，设置在所述识别系统沿车辆驶入方向上，包括ETC交易区、MTC交易区和通行单元，其中ETC交易区包括ETC拍摄相机及ETC费用显示屏；MTC交易区包括收费亭、MTC拍摄相机及MTC费用显示屏；辅助单元包括栏杆和用于控制栏杆上抬或下降的防砸线圈；所述ETC为电子不停车收费系统，所述MTC为人工半自动收费系统；

所述方法包括：

S1：识别系统对通行车辆进行识别，具体地

S102：第二识别区对驶入车辆进行轴数和重量识别；

S103：第三识别区对车辆判别该车辆为ETC车辆或MTC车辆；

S104：识别系统将上述识别结果发送至控制系统；

S2：控制系统根据识别结果进行通行模式选择，具体地

S201：控制系统为每辆驶入车辆生成通行数组；

S301：对ETC车辆在ETC交易区进行收费、拍照及显示费用；

S303：通行单元对交易成功车辆进行放行。

8.根据权利要求7所述的智能混合通行方法，其特征在于，所述第一识别区对进入车道的车辆进行识别，确定驶入车辆，具体地

9.根据权利要求7所述的智能混合通行方法，其特征在于，所述通行数组基本结构为【①，②，③，④，⑤，⑥，⑦，⑧，⑨】，其中

①为编号位，用于存储该车辆在车道中的编号；

②为轴数位，用于记录通过车辆的轴数；

③为重量位，用于记录通过车辆的重量信息；

10.根据权利要求9所述的智能混合通行方法，其特征在于，所述通行模式包括ETC通行模式和MTC通行模式，所述控制系统根据当前通行数组队列的首个数组信息进行通行模式选择，具体地

S2033：对ETC车辆采用ETC通行模式；

S2035：对MTC车辆和交易失败的ETC车辆采用MTC通行模式。