CN205721998U - 基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，包括收费公路出、入口收费车道系统、联网收费中心系统、5.8G路径标识站、5.8G路径标识站监控系统、MTC车辆的双频通行卡、ETC车辆的OBU和非现金支付卡、车中多媒体终端和交通信息处理系统。本实用新型利用5.8GHz路径标识站和含有蓝牙模块的双频通行卡与OBU和车中多媒体终端，实现路径标识、交通信息和车辆行驶状态信息采集和交通信息的推送；采用云计算和5.8G路径标识站的分布式计算相结合的方法实现收费公路段上的旅行时间、交通流量、行程速度、交通状态、车辆位置等信息处理与预测，实时给道路使用者提供准确可靠的前方交通信息。

Description

基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统

技术领域

本实用新型涉及收费公路交通信息采集与诱导技术，尤其涉及基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统。

背景技术

实时、高效、快捷、准确的交通信息采集与处理是保证收费公路正常运行的基础,但不同的道路使用者和管理者对信息需求和实时性要求不一样。行驶中道路使用者需要实时知道前方的交通状态和出行的旅行时间；收费管理部门需在收费公路入出口采集到行驶车辆的轮数、轴数、车牌号、客车的车型、货车的轴重及总重、行驶的路径、行驶的距离和是否作弊等信息,实现按行驶距离、按车型及重量收费；交通调查部门需采集路段分车型流量、平均车速、平均行驶时间、平均行驶距离和标准轴载等信息，为交通规划宏观决策提供支撑；交通管理部门需采集实时的车流量、车速、车流密度、旅行时间和每辆行驶车辆的车牌号、车牌颜色、速度、加速度、转向角、尾气排放量、转向与刹车信息，判断车辆是否超速、超限、超载、疲劳驾驶和有无交通事故及交通拥挤等信息，估计与预测道路交通状态和车辆行驶位置，为自动驾驶、道路监控、公众交通信息服务提供数据支撑。

当前，我国高速公路交通信息采集与处理的模式整体还处于低级水平，主要是利用高速公路车道布设的车辆检测器，如线圈检测器、微波检测器和视频检测器等，仅能采集到车流量和车速。因车辆检测器所采集信息单一，可靠性低，维护困难。信息采集不具有实时性，且布设密度很低，远达不到高速公路管理的信息要求。

目前我国高速公路几乎都是收费公路(本申请所说的收费公路是指有收费站的高速公路)，省域内实施了计算机联网收费，拆除了主线收费站。联网收费公路总里程有两千至八千公里不等。为了解决路网如此庞大而复杂的多义性路径车辆识别的问题，实现按车辆实际行驶距离、按车型或重量进行精确收费与精确拆分的目的，目前四川、浙江和广东已成功实施了基于RFID技术的多义路径识别系统，目前使用情况良好。同时，2015年我国高速公路电子不停车收费(ETC)已实现全国联网，已有2100余万用户实现一卡畅行全国，ETC收费已成为高速公路收费的主流方式。因此，采用国家标准规定的5.8GHz高速公路电子收费频段实现ETC车辆和MTC车辆的路径标识将成为趋势。随着收费公路联网收费和车联网的快速发展，由于实现车辆精确收费及拆分需要双频通行卡和OBU作为媒介，只需要根据采集信息要求在收费公路上安装5.8G路径标识站，即可实现实时的交通信息采集，这将取代传统的交通信息采集方式，充分体现了车联网中道路与车辆的信息交互方式，适应时代发展。

为了节约人力成本、治理超载车辆和防止收费贪污，目前我国收费公路已普遍在入口使用自动车型识别系统和车牌识别系统，实现自助发卡；在入口已开始安装计重设备，防止超载车辆进入高速公路，危及高速公路的交通安全和道路设施安全；在出口已安装了计重设备和车牌识别系统，实现按照重量收费和防止车辆换卡作弊。这样，收费公路出(入)车道系统将采集到完善的与车有关的信息。

目前针对于MTC用户(人工收费)，四川、浙江和广东省实行的多义性路径识别系统采用433MHz频段进行路径识别，433MHz频段属于长距离信息传输，绕射能力强，容易受到其它频段信号的干扰，串标率高,导致路径识别失败率高。而且433MHz频段不是国家标准的高速公路专用频段，不具有长远的应用前景。针对ETC用户多义性路径识别系统采用5.8GHz频段，符合国家规定公路电子收费频段标准，但目前的路径识别系统采用433MHz和5.8GHz两种不同的频段，需要在标识路段上安装两套不同频段的标识设备，增加了系统的建设成本，浪费了建设资源，降低了系统的可靠性。同时，目前路径识别系统采用的是复合通行卡，需要双频读写器各自读写入口信息和路径信息，容易出现读写卡时间长、读写卡失败率高、车道通行能力降低和复合通行卡寿命短等问题，且无法实现将现有系统(非基于RFID技术的多义性路径识别)平稳过渡到基于RFID技术的多义性路径识别系统。

目前基于收费系统的交通信息采集与处理方式是通过将各收费道路出(入)口车道系统采集的数据汇入联网收费中心进行集中处理，但高速公路路网庞大且复杂，仅能在收费站出口获取的信息具有严重的滞后性，所能提供的交通信息对出行者基本没有价值，一般用于事后统计分析。而且采用集中处理方式，对中心设备和网络要求极高，需上传式数据量巨大，当路段出现断电断网或系统设备损坏情况时，容易出现大范围的数据缺失或信息混乱。而本实用新型将收费公路出(入)口车道系统和5.8G路径标识站作为采集与处理云端，通过分布式结构，能有效解决这些问题。

目前基于云平台的交通信息采集主要是通过车载GPS或移动终端获取信息，主要是针对城市路网中已有大量的出租车和公交巴士安装了车载GPS监控设备现状，而高速公路网内这些车辆极少。而且车载GPS或移动终端只能获取部分车辆的状态信息，无法覆盖全部行驶车辆获得所需信息，影响信息采集的准确性。

目前交通信息发布方式主要是通过广播进行大范围的无差别播放，没有针对性，广播的信息对大部分驾驶员是无用的。行驶过程中，道路使用者主要关心道路前方的交通信息，而目前可变信息板价格昂贵，一般一个点造价至少需要40万元以上，收费公路网上极少设置。目前我国收费公路还没有一个价廉的可实时提供准确有效诱导信息的平台。

本实用新型主要是基于目前高速公路联网收费系统和基于RFID技术的多义路经识别系统的现状和存在的问题，基于不停车收费技术和车联网技术发展要求，提出一种低成本、快捷、高准确性的基于收费公路多义性路径识别系统获得路网完整交通信息的信息采集与诱导系统，能有效解决收费公路多义性路径识别、路网交通实时完整信息采集与处理和交通信息提供等众多亟待解决的问题。

经检索发现，中国专利号为201410186194.9的名为“高速公路全功能路径识别收费双源多频读写系统及方法”所公开的内容表明，其利用840-845MHz或者920-925MHz实现ETC车辆和MTC车辆的路径识别，却没使用国家标准规定的5.8GHz频段，车辆与5.8G路径标识站不能实现双向通信，无法接收标识站发送的交通信息，没有双频通行卡的蓝牙功能，不能将实时交通信息中转给道路使用者。中国专利号为200710055079.8的名为“具有路径识别功能的电子不停车收费系统”所公开的内容表明，虽然OBU和路侧标识单元之间的通讯采用5.8GHz频段，但没有涉及MTC车辆的路径识别，OBU没有蓝牙功能，不能将实时交通信息中转给道路使用者。中国专利号为201210143304.4的名为“一种具有交通信息统计功能的多义性路径识别系统”所公开的内容表明，只涉及对OBU路径的标识和交通信息采集问题，但仅包括某个路段某个时间点的交通流量信息、某车辆的速度信息、或某车辆经过某路段的时间信息，采集的信息不完整，而且仅根据车载单元序号和时间戳计算，无法准确、有效的提供高速公路所需的各种数据信息。而且路径识别不兼顾MTC车辆，OBU没有蓝牙功能，不能将实时交通信息中转给道路使用者。中国专利号为201310145891.5的名为“一种基于ETC设备实现交通状态采集的方法”所公开的内容表明，虽然获得了路段拥堵度、流量、行程时间和行程速度信息，但仅采集到ETC车辆的信息，没有MTC车辆的信息采集与路径识别内容，而且交通信息处理是根据车辆静态数据进行简单处理，不具有实时动态性，OBU没有蓝牙功能，不能将实时交通信息中转给道路使用者。中国专利号为201210109000.6的名为“基于物联网技术的道路交通信息云计算和云服务实现系统及方法”所公开的内容表明，其利用车载GPS和云计算仅实现对道路服务水平和速度的估计。

实用新型内容

本实用新型主要基于ETC收费技术已成为我国收费公路主流收费方式，将逐步取代人工收费趋势的现状，以及车联网和高速公路智能化发展需求，提出了一种将非接触IC卡(13.56MHz)、RFID卡(5.8GHz)和蓝牙模块电路连成一个整体的双频通行卡；提出采用符合国家公路电子收费专用频段5.8GHz的路径标识站为交通信息采集与处理云端，与ETC车辆的OBU和MTC车辆的双频通行卡进行双向通信，实现路径标识、交通信息采集与处理和交通信息的推送；提出利用双频通行卡和OBU内的蓝牙模块或WIFI模块与车中多媒体终端无线连接，提供道路前方交通信息，采集车辆运行状态信息；提出利用5.8G路径标识站和收费道路出入口收费车道系统采集的车辆入出口数据和所经过的5.8G路径标识站数据，实现收费公路全信息采集与预测；同时5.8G路径标识站作为云端，可时刻处理上游收费站和5.8G路径标识站获得的车辆信息，更及时地进行局部范围内的信息处理与发布。

为了实现上述目的，本实用新型采用以下技术方案：

基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，包括收费公路出、入口收费车道系统、联网收费中心系统、5.8G路径标识站、5.8G路径标识站监控系统、MTC车辆的双频通行卡、ETC车辆的OBU和非现金支付卡、车中多媒体终端和交通信息处理系统，其特征在于：车辆在自由流状态下通过所述的5.8G路径标识站处，5.8G路径标识站用于与车内的双频通行卡或OBU通过5.8GHz频段进行双向无线通信，接收双频通行卡或OBU内的信息，并对这些信息进行存储、统计、估计与预测，发射标识信息和交通信息；所述的双频通行卡或OBU用于接收并存储5.8G路径标识站发射的信息,并把交通信息通过内置无线传输模块无线中转给车中多媒体终端；所述的交通信息处理系统用于通过5.8G路径标识站监控系统把5.8G路径标识站实时采集与处理的信息和通过联网收费中心系统把收费公路出、入口收费车道系统实时采集与处理的出、入口信息进行融合，结合历史数据进行统计、估计与预测后将交通信息处理系统或5.8G路径标识站估计与预测的交通信息无线发送给处在需求位置车辆中的车中多媒体终端。

优选地，所述双频通行卡是由卡内部电路将13.56MHz的非接触IC卡和5.8GHz的RFID卡连成一整体的通行卡，所述双频通行卡内部包含MCU、电源模块、存储单元模块、5.8G收发器、Mifare-one卡、蓝牙模块和唤醒电路模块，所述MCU与其它各模块分别连接，用于控制各模块正常运行；所述电源模块用于为MCU、5.8G收发器、存储单元模块、唤醒电路模块和蓝牙模块提供电源；所述双频通行卡在唤醒时间内接收和发射信息，所述唤醒电路模块在接收到13.56MHz或5.8GHz频段信号后唤醒工作一定的时间，完成入出口信息和路径信息读写；在收费公路入口收费车道系统处，双频通行卡中的Mifare-one卡与Mifare读写器实现双向通信，写入入口信息；在途中，双频通行卡的5.8G收发器能接收5.8G路径标识站发送的包含标识站ID号、行驶方向和时间戳信息的标识站信息，并在MCU协调下写入Mifare-one卡和存储单元模块，同时将存储单元模块内的入口信息和所经5.8G路径标识站信息发射给5.8G路径标识站；在收费公路出口收费车道系统处，通过Mifare读写器读出双频通行卡中的入口信息和所经过5.8G路径标识站信息；所述双频通行卡可通过其内部的蓝牙模块或WIFI模块与车中多媒体终端无线连接。

优选地，所述双频通行卡和OBU的5.8G收发器用于接收5.8G路径标识站发送的前方交通信息，所述双频通行卡和OBU内的蓝牙模块或WIFI模块与车中多媒体终端无线连接，通过语音和/或实时交通状态图提供车辆行驶前方的实时交通状态和服务设施诱导信息；所述车中多媒体终端包括智能手机、智能耳机、智能手环和车载多媒体终端；所述车载多媒体终端能与车载诊断电脑连接，能采集车辆行驶状态信息；所述双频通行卡和OBU可通过蓝牙模块或WIFI模块可接收车载多媒体终端采集的车辆运行状态信息。

优选地，所述5.8G路径标识所接收的双频通行卡或OBU内的信息包括双频通行卡或OBU的ID号、入口地点与时间、车型及重量和所经过的5.8G路径标识站的ID号、行驶方向及时间戳信息；所述入口信息还包括双频通行卡中的车牌号、车辆颜色信息、车辆轴轮数，OBU中的车牌号、车牌颜色、车辆用户类型、车辆尺寸、车轴数、车轮数、轴距、车辆载重/座位数、车辆特征描述和车辆发动机号信息；所述5.8G路径标识所接收的双频通行卡或OBU内的信息还包括车辆发动机号、尾气排放量、车速、加速度、转向角、转向与刹车信息的车辆运行状态信息。

优选地，所述5.8G路径标识站至少设置在收费公路所在连通图中非支撑树结构的道路路段上。在收费公路出口收费车道系统处，所述的MTC车辆利用双频通行卡获得所经过5.8G路径标识站的信息实现车辆真实路径识别，ETC车辆利用车载OBU获得所经过5.8G路径标识站的信息实现车辆真实路径识别。

优选地，所述5.8G路径标识站设置在事故多发路段、重要的出口匝道前方和特殊路段，或按照交通信息采集实时性要求，在路段每隔1～4公里设置一处。

优选地，所述的5.8G路径标识站作为虚拟的不停车的出、入口收费车道系统，车辆进入5.8G路径标识站标识位置时为虚拟的不停车的出口收费车道系统，车辆离开5.8G路径标识站标识位置时为虚拟的不停车的入口收费车道系统；收费公路出、入口收费车道系统和虚拟的不停车的出、入口收费车道系统作为信息采集与处理的云端，用于利用采集时刻的双频通行卡或OBU或非现金支付卡内的信息和已存储的历史数据直接估计与预测出该时间段与该云端能采集到的收费公路网的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型客货旅行时间和分车型客货流量；所述的交通信息处理系统作为云中心，用于依据各云端处理的结果，将相同时间段相同路段的车辆数据进行融合，估计出收费公路路网各路段分车型客货的交通流量、速度、交通密度、交通状态和旅行时间，以及实现对整个网络的分车型客货的OD流量、旅行时间和交通状态的预测。

优选地，所述旅行时间的估计是先将收费路段按相邻收费站划分为基本路段，若某一路段上存在5.8G路径标识站，则该5.8G路径标识站再对该路段进行细分，具体划分为：上游收费站到5.8G路径标识站，5.8G路径标识站到下游收费站，利用收费公路出、入口收费车道系统和5.8G路径标识站实时采集的双频通行卡或OBU或非现金支付卡内的出入口时间差信息，剔出干扰数据，获得不同时间区间的收费公路所有的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型旅行时间，然后根据线路上OD间的距离越长旅行时间越准确的原则，对不同出、入口的分车型旅行时间按照路段距离越长权值越大的方法进行加权叠加计算，最后对整个收费公路上所有路段旅行时间进行叠加，准确估计收费公路路网上所有OD间的分车型旅行时间；同时云中心根据海量历史数据和实时的旅行时间估计利用回归分析法研究车辆旅行时间与车辆车型、收费公路路段位置及时间段(如某一月的同一时间段、某一周的同一时间段、某一天的同一时间段等)变量的相关关系，然后根据旅行时间与变量的相关系数确定变量对旅行时间的影响因子，通过对影响因子与历史旅行时间的计算实现对收费公路下一时刻短时间内车辆旅行时间的预测；所述路段交通流量的估计是首先对车辆的平均行驶轨迹进行估计，然后基于不同车型对道路的占有程度不同，把不同车型折算成标准车型，利用计算出来的基本路段旅行时间，把车辆在不同路段上的速度线性化，初始速度为上一行驶路段的末端速度，而终端速度为下一路段的初始速度，通过计算车辆的行驶轨迹可以得到车辆在任意时刻的位置信息，从而得到某一时间内道路上任意路段上的现有车辆数、虚拟的不停车的出口收费车道系统和路段内出口匝道驶离路段的车辆数、上游虚拟的不停车的入口收费车道系统和路段内入口匝道进入路段的车辆数，根据同一时间区间内经过同一断面的车辆数，就可以得到任意路段的断面交通流量；所述速度是根据收费公路所有的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的距离与车辆通过该距离所需的旅行时间计算所得；所述交通状态是通过对收费公路路网上实时获得的路段的旅行时间和速度及通过对路段流量的估计与该路段的通行能力分析获得的路段饱和度进行评估与分析，从而得到实时动态交通状态信息。

优选地，所述5.8G路径标识站设置在收费公路服务区的入口和出口，通过5.8G路径标识站获取的双频通行卡或OBU内的信息，统计和分析服务区分车型客货流量和车辆逗留时间规律，预测服务区分车型客货流量和营业收入。

优选地，所述5.8G路径标识站处还设置高清车牌识别系统，通过抓拍的车辆车牌号、车牌颜色和5.8G路径标识站获得的双频通行卡或OBU内的车辆信息进行匹配，判断车内是否有双频通行卡或OBU、有几张及是否和抓拍车辆的信息匹配，应用于收费公路防逃费系统。

本实用新型相对于现有收费公路信息采集技术，有以下有益效果：

1.本实用新型采用双频通行卡和OBU实现车辆的精确路径识别,只需根据路径识别需求和交通信息采集要求在收费公路路段上安装一定数量的5.8G路径标识站,即可实现收费公路联网收费和交通信息采集与诱导功能,不需要单独建设交通流量调查站和车辆检测器的设备，维护保养简单，大大节约了收费公路信息采集成本，这将取代传统的车辆检测器等信息采集方式。

2.本实用新型通过多义性路径识别系统可实现车辆入口信息(入口地点与时间、车牌号、车牌颜色、车辆用户类型、车辆尺寸、车轴数、车轮数、轴距、车辆载重/座位数、车辆特征描述和车辆发动机号)和所经过的5.8G路径标识站信息(ID号、行驶方向及时间戳)、通过车辆运行信息(速度、加速度、转向角、尾气排放量、转向与刹车信息)等全信息的采集。

3.本实用新型中5.8G路径标识站作为信息采集与处理的云端，可快速处理上游收费站和5.8G路径标识站获得的车辆信息，进行局部范围内的信息处理与分析并根据需要实时传递给道路使用者。通过云端实现信息的分布式计算，避免路网数据过大导致信息全部上传时出现误差，同时根据实时的车辆信息及时更新完善收费公路路径信息，给自动驾驶、交通监控和出行者提供及时、可靠的数据支持。

4.本实用新型中双频通行卡和OBU内部的蓝牙模块可与车中多媒体终端连接，通过语音/图像实时播放云中心或云端得到的前方旅行时间和交通状态等诱导信息。实时的语音/图像提醒不同于广播进行大范围的无差别播放。广播的信息对大部分驾驶员是无用信息，而本实用新型的语音/图像只针对于驾驶员前方的信息进行传递，信息有效性高，具有较好的人机体验功能。

5.本实用新型中采用符合国家公路电子收费标准的5.8GHz频段实现5.8G路径标识站与ETC车辆的OBU和MTC车辆的双频通行卡双向通信，并完成路径标识、交通信息采集与处理和交通信息的推送。

6.本实用新型中5.8G路径标识站的设置依据图论算法，减少不必要的标识站设施，信息采集和处理系统具有成本低、可靠性好、准确性高的优点。标识站还可根据需要设置在事故多发路段、重要的出口匝道前方和交通特殊路段，如设置在收费公路服务区的入口和出口，统计和分析服务区分车型客货流量和车辆逗留时间规律，预测服务区分车型客货流量和营业收入。

7.本实用新型的双频通行卡兼容现有收费系统，可不更换读写器就能读写双频通行卡内的信息，减少车道软件升级费用，实现收费系统的平稳过渡。

8.本实用新型采集到的交通信息为收费公路收费管理、车辆稽查防逃费、交通调查、道路养护维修和收费公路治超管理提供全面、可靠的数据信息。

特别提出的是，目前中国已实现全国不停车联网收费，不停车联网收费技术将还大规模用在小区出入控制和停车场收费，将有大量安装OBU车辆在非收费道路使用，因而本实用新型也可用在城市和国省道交通信息采集与诱导方面。

附图说明

图1是本实用新型的系统框图。

图2是本实用新型的交通信息采集与处理示意图。

图3是本实用新型双频通行卡的结构示意图。

图4是本实用新型旅行时间的计算与以往方法的区别示意图。

图5是本实用新型路段旅行时间计算的路段定义示意图。

图6是本实用新型路段旅行时间计算的时空网格图。

图7是本实用新型路段旅行时间计算的时空网格中车辆的虚拟行驶轨迹。

图8是本实用新型流量统计中路段流量示意图。

图9是本实用新型流量统计中节点k-i进入车流在各个时段经过其他节点示意图。

图10是本实用新型行程速度计算模型示例图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本实用新型作进一步的详细说明,但本实用新型的具体实施方式并不局限于此。

如图1所示，基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，包括收费公路出、入口收费车道系统、联网收费中心系统、5.8G路径标识站、5.8G路径标识站监控系统、MTC车辆的双频通行卡、ETC车辆的OBU和非现金支付卡、车中多媒体终端和交通信息处理系统，其特征在于：车辆在自由流状态下通过所述的5.8G路径标识站处，5.8G路径标识站用于与车内的双频通行卡或OBU通过5.8GHz频段进行双向无线通信，接收双频通行卡或OBU内的信息，并对这些信息进行存储、统计、估计与预测，发射标识信息和交通信息；所述的双频通行卡或OBU用于接收并存储5.8G路径标识站发射的信息,并把交通信息通过内置无线传输模块无线中转给车中多媒体终端；所述的交通信息处理系统用于通过5.8G路径标识站监控系统把5.8G路径标识站实时采集与处理的信息和通过联网收费中心系统把收费公路出、入口收费车道系统实时采集与处理的出、入口信息进行融合，结合历史数据进行统计、估计与预测后将交通信息处理系统或5.8G路径标识站估计与预测的交通信息无线发送给处在需求位置车辆中的车中多媒体终端，其目的是利用收费公路ETC车辆和MTC车辆的多义性路径识别系统进行收费公路交通信息的采集与诱导。

通过收费公路出入口收费车道系统、车载OBU、双频通行卡和5.8G路径标识站实现对收费公路ETC车辆路径和MTC车辆路径的真实还原，同时通过多义性路径系统可以实时采集车辆的交通信息，如图2所示，通过交通信息处理系统进行数据处理获得所需的交通信息，并根据实时数据及时更新获得动态交通信息。

所述双频通行卡是由卡内部电路将13.56MHz的非接触IC卡和5.8GHz的RFID卡连成一整体的通行卡，所述双频通行卡内部包含MCU、电源模块、存储单元模块、5.8G收发器、Mifare-one卡、蓝牙模块和唤醒电路模块，所述MCU与其它各模块分别连接，用于控制各模块正常运行；所述电源模块用于为MCU、5.8G收发器、存储单元模块、唤醒电路模块和蓝牙模块提供电源；所述双频通行卡在唤醒时间内接收和发射信息，所述唤醒电路模块在接收到13.56MHz或5.8GHz频段信号后唤醒工作一定的时间，完成入出口信息和路径信息读写；在收费公路入口收费车道系统处，双频通行卡中的Mifare-one卡与Mifare读写器实现双向通信，写入入口信息；在途中，双频通行卡的5.8G收发器能接收5.8G路径标识站发送的包含标识站ID号、行驶方向和时间戳信息的标识站信息，并在MCU协调下写入Mifare-one卡和存储单元模块，同时将存储单元模块内的入口信息和所经5.8G路径标识站信息发射给5.8G路径标识站；在收费公路出口收费车道系统处，通过Mifare读写器读出双频通行卡中的入口信息和所经过5.8G路径标识站信息，实现车辆路径识别；所述双频通行卡可通过其内部的蓝牙模块与车中多媒体终端无线连接。

所述5.8G路径标识所接收的双频通行卡或OBU内的信息包括双频通行卡或OBU的ID号、入口地点与时间、车型及重量和所经过的5.8G路径标识站的ID号、行驶方向及时间戳信息；所述入口信息还包括双频通行卡中的车牌号、车辆颜色信息、车辆轴轮数，OBU中的车牌号、车牌颜色、车辆用户类型、车辆尺寸、车轴数、车轮数、轴距、车辆载重/座位数、车辆特征描述和车辆发动机号信息。

所述双频通行卡和OBU的5.8G收发器用于接收5.8G路径标识站发送的前方交通信息，所述双频通行卡和OBU内的蓝牙模块与车中多媒体终端无线连接，通过语音提供车辆行驶前方的实时交通状态和服务设施诱导信息；所述双频通行卡和OBU的5.8G收发器还用于接收5.8G路径标识站发送的收费公路路网的实时交通状态图，所述车中多媒体终端包括智能手机、智能耳机、智能手环和车载多媒体终端。

所述车载多媒体终端能与车载诊断电脑连接，通过车载诊断电脑(OBD)实时采集车辆行驶状态信息，如车辆发动机号、尾气排放量、车速、加速度、转向角、转向与刹车信息、行驶里程、行驶时间等信息。当车辆经过5.8G路径标识站时，通过车载多媒体终端、双频通行卡或OBU、5.8G路径标识站三者之间的无线链路，5.8G路径标识站根据需要可采集通过每辆车的行驶状态信息，为自动驾驶和交通控制提供精准的数据支持。

在实用新型的一个实施例中，所述5.8G路径标识站至少设置在收费公路所在连通图中非支撑树结构的道路路段上，在收费公路出口收费车道系统处，所述的MTC车辆利用双频通行卡获得所经过5.8G路径标识站的信息实现车辆真实路径识别，ETC车辆利用车载OBU获得所经过5.8G路径标识站的信息实现车辆真实路径识别。

在本实用新型的一个实施例中，所述5.8G路径标识站设置在事故多发路段、重要的出口匝道前方和特殊路段，或按照交通信息采集实时性要求，在路段每隔1～4公里设置一处。

在本实用新型的一个实施例中，所述的5.8G路径标识站作为虚拟的不停车的出、入口收费车道系统，车辆进入5.8G路径标识站标识位置时为虚拟的不停车的出口收费车道系统，车辆离开5.8G路径标识站标识位置时为虚拟的不停车的入口收费车道系统；收费公路出、入口收费车道系统和虚拟的不停车的出、入口收费车道系统作为信息采集与处理的云端，用于利用采集时刻的双频通行卡或OBU或非现金支付卡内的信息和已存储的历史数据直接估计与预测出该时间段与该云端能采集到的收费公路网的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型客货旅行时间和分车型客货流量；所述的交通信息处理系统作为云中心，用于依据各云端处理的结果，将相同时间段相同路段的车辆数据进行融合，估计出收费公路路网各路段分车型客货的交通流量、速度、交通密度、交通状态和旅行时间，以及实现对整个网络的分车型客货的OD流量、旅行时间和交通状态的预测。

具体而言，所述旅行时间的估计是先将收费路段按相邻收费站划分为基本路段，若某一路段上存在5.8G路径标识站，则该5.8G路径标识站再对该路段进行细分，具体划分为：上游收费站到5.8G路径标识站，5.8G路径标识站到下游收费站，利用收费公路出、入口收费车道系统和5.8G路径标识站实时采集的双频通行卡或OBU或非现金支付卡内的出入口时间差信息，剔出干扰数据，获得不同时间区间的收费公路所有的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型旅行时间，然后根据线路上OD间的距离越长旅行时间越准确的原则，对不同出、入口的分车型旅行时间按照路段距离越长权值越大的方法进行加权叠加计算，最后对整个收费公路上所有路段旅行时间进行叠加，准确估计收费公路路网上所有OD间的分车型旅行时间；同时云中心根据海量历史数据和实时的旅行时间估计利用回归分析法研究车辆旅行时间与车辆车型、收费公路路段位置及时间段(如某一月的同一时间段、某一周的同一时间段、某一天的同一时间段)等变量的相关关系，然后根据旅行时间与变量的相关系数确定变量对旅行时间的影响因子，通过对影响因子与历史旅行时间的计算实现对收费公路下一时刻短时间内车辆旅行时间的预测；所述路段交通流量的估计是首先对车辆的平均行驶轨迹进行估计，然后基于不同车型对道路的占有程度不同，把不同车型折算成标准车型，利用计算出来的基本路段旅行时间，把车辆在不同路段上的速度线性化，初始速度为上一行驶路段的末端速度，而终端速度为下一路段的初始速度，通过计算车辆的行驶轨迹可以得到车辆在任意时刻的位置信息，从而得到某一时间内道路上任意路段上的现有车辆数、虚拟的不停车的出口收费车道系统和路段内出口匝道驶离路段的车辆数、上游虚拟的不停车的入口收费车道系统和路段内入口匝道进入路段的车辆数，根据同一时间区间内经过同一断面的车辆数，就可以得到任意路段的断面交通流量；所述速度是根据收费公路所有的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的距离与车辆通过该距离所需的旅行时间计算所得；所述交通状态是通过对收费公路路网上实时获得的路段的旅行时间和速度及通过对路段流量的估计与该路段的通行能力分析获得的路段饱和度进行评估与分析，从而得到实时动态交通状态信息。

在本实用新型的一个实施例中，所述5.8G路径标识站设置在收费公路服务区的入口和出口，通过5.8G路径标识站获取的双频通行卡或OBU内的信息，统计和分析服务区分车型客货流量和车辆逗留时间规律，预测服务区分车型客货流量和营业收入。

在本实用新型的一个实施例中，所述5.8G路径标识站处还设置高清车牌识别系统，通过抓拍的车辆车牌号、车牌颜色和5.8G路径标识站获得的双频通行卡或OBU内的车辆信息进行匹配，判断车内是否有双频通行卡或OBU、有几张及是否和抓拍车辆的信息匹配，应用于收费公路防逃费系统。

MTC车辆和ETC车辆在系统内的运行流程具体如下：

MTC车辆进入收费公路入口车道系统时，双频通行卡与收费公路入口收费车道系统进行双向认证，并自动清除双频通行卡内的入出口和路径信息，同时通过Mifare读写器将入口信息(入口地点与时间、车型及重量)和收费站前方交通信息写入双频通行卡内；车辆以自由流状态在收费公路上行驶，经过5.8G路径标识站时，双频通行卡与5.8G路径标识站进行双向认证，双频通行卡接收5.8G路径标识站的信息(ID号、行驶方向及时间戳)和标识站前方交通信息并存储在双频通行卡内，同时双频通行卡上传其内部的入口信息(入口地点与时间、车型及重量、车牌号、车辆颜色)和上一路段所经过标识站信息(ID号、行驶方向及时间戳)至5.8G路径标识站。5.8G路径标识站作为信息采集与处理云端，可直接估计与预测出该时间段与该云端能采集到的收费公路网的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型客货旅行时间和分车型客货流量，并将采集与处理后的信息通过联网收费中心系统传递到交通信息处理系统。同时，5.8G路径标识站根据云中心和(或)云端发布的前方道路交通信息传递给双频通行卡，双频通行卡通过蓝牙模块与车中多媒体终端无线连接，向道路使用者实时播报交通信息；其中车中多媒体终端可以是智能手机、智能耳机、智能手环和车载多媒体终端；车辆进入收费公路出口收费车道系统时，双频通行卡与出口车道系统进行双向认证，通过Mifare读写器将双频通行卡的入口信息(入口地点与时间、车型及重量、车牌号、车辆颜色)与所经过标识站信息(ID号、行驶方向及时间戳)读出和采集出口时的车型及重量信息，根据实际路径长度、车型及重量(货车按重量，客车按车型)收费，清除双频通行卡中的入口信息与所经过标识站信息。同时收费公路出口收费车道系统通作为云端进行信息处理，可直接估计与预测出该时间段与该云端能采集到的收费公路网的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型客货旅行时间和分车型客货流量，并将采集与处理后的信息通过联网收费中心系统传递到交通信息处理系统进行融合与处理。

ETC车辆进入收费公路入口车道系统时，OBU与收费公路入口收费车道系统进行双向认证，并自动清除OBU和非现金支付卡内的入出口和路径信息，同时通过5.8G天线将入口信息(入口地点与时间、车型及重量)和收费站前方交通信息写入OBU内；车辆以自由流状态在收费公路上行驶，车辆经过5.8G路径标识站时，OBU与5.8G路径标识站进行双向认证，OBU接收5.8G路径标识站的信息(ID号、行驶方向及时间戳)和标识站前方交通信息，并存储在OBU和非现金支付卡内，同时OBU上传其内部的入口信息(入口地点与时间、车牌号、车牌颜色、车辆用户类型、车辆尺寸、车轴数、车轮数、轴距、车辆载重/座位数、车辆特征描述和车辆发动机号)和上一路段所经过5.8G路径标识站信息(ID号、行驶方向及时间戳)至当前5.8G路径标识站。5.8G路径标识站作为信息采集与处理云端，可直接估计与预测出该时间段与该云端能采集到的收费公路网的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型客货旅行时间和分车型客货流量，并将采集与处理后的信息通过联网收费中心系统传递到交通信息处理系统。同时，5.8G路径标识站根据云中心和/或云端发布的前方道路交通信息传递给OBU，OBU通过蓝牙模块与车中多媒体终端无线连接，向道路使用者实时播报交通信息；其中车中多媒体终端可以是智能手机、智能耳机、智能手环和车载多媒体终端；车辆进入收费公路出口收费车道系统时，OBU与收费公路出口收费车道系统进行双向认证，同时通过5.8G天线将OBU中的入口信息(入口地点与时间、车型及重量)与所经过标识站信息(ID号、行驶方向及时间戳)读出和采集出口时的车型及重量，根据实际路径长度、车型及重量(货车按重量，客车按车型)收费，清除OBU中的入口信息与所经过标识站信息。同时出口收费车道系统作为云端进行信息处理，可直接估计与预测出该时间段与该云端能采集到的收费公路网的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型客货旅行时间和分车型客货流量，并将采集与处理后的信息通过联网收费中心系统传递到交通信息处理系统进行融合与处理。

对于安装了OBU的车辆，车辆在收费公路出口收费车道系统无5.8G天线时，非现金支付卡与收费公路收费车道系统进行双向认证后，直接用Mifare读写器将非现金支付卡中的入口信息(入口地点与时间、车型及重量、车牌号、车辆颜色)与所经过标识站信息(ID号、行驶方向及时间戳)读出和采集出口时的车型及重量信息，根据实际路径长度、车型及重量(货车按重量，客车按车型)收费，清除OBU中的入口信息与所经过标识站信息。同时收费公路出口收费车道系统通作为云端进行信息处理，可直接估计与预测出该时间段与该云端能采集到的收费公路网的入口到出口、入口到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到5.8G路径标识站、5.8G路径标识站到出口的分车型客货旅行时间和分车型客货流量，并将采集与处理后的信息通过联网收费中心系统传递到交通信息处理系统进行融合与处理。

本实用新型中交通信息数据的处理与应用具体如下：

(1)旅行时间计算

系统记录旅行时间不仅包含路段旅行时间，还包含其它延误时间(如收费站延误)。除此之外，受一些不确定因素(如：中途停车，个别特别快或特别慢的行驶速度等)影响，收费系统的记录中从同一时间区间出发的车辆中存在少量车辆的旅行时间与其他车辆的存在很大差异，因此，需要对数据进行预处理，利用概率统计方法去除噪音。

如图4所示，在收费站k到收费站k+1的路段上，如果没有标识站k'计算时会认为距离与时间关系如直线2，但是真实情况可能会呈现曲线1和曲线3的情况，路段内的速度变化有明显区别，通过标识站缩短路段能有效减少计算误差。

根据以往研究可知，相同时间区间出发的车辆旅行时间服从正态分布。基于此，定义如下旅行时间的统计量。

设从时间区间p出发，行驶在出入口对i、j之间车辆的平均旅行时间如下式所示：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}}_{i,j}^{\left(p\right)}=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{\mathrm{\τ}}_{i,j,n}^{\left(p\right)}---\left(1\right)$

式中，N表示时间区间p内出发的车辆数，i为入口节点，j为出口节点。

旅行时间标准差S为：

$S=\sqrt{\frac{\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{({\stackrel{\‾}{\mathrm{\τ}}}_{i,j}^{\left(p\right)}-{\mathrm{\τ}}_{i,j,n}^{\left(p\right)})}^2}{N-1}}---\left(2\right)$

表示样本均值的两倍标准差范围，当服从正态分布时此范围内的概率为95.4％。两倍标准差范围在这用来判断数据是否异常。本实用新型提出以下数据筛选算法来过滤数据：

1)提取旅行时间阈值下限：高速公路一般限速120km/h，假设最大速度为限速的115％，则最小旅行时间＝路程/最大速度，以此最小旅行时间为数据的下限，当数据中的旅行时间小于此阈值时被判断为无效数据，将其从样本中剔除；

2)重新计算样本中剩余数据的均值和方差S；

3)判断样本中是否存在范围外的数据，若存在，则剔除，转到2)重新计算；直至剔除完所有异常数据；

4)计算最终筛选后的样本均值

经过预处理后的平均旅行时间能准确反映时间区间p内出发，在路段s_i,j上行驶车辆的旅行时间的集合特征。

利用该方法能够有效地得到各个基本路段的旅行时间。

如图5所示，k'表示的是5.8G路径标识站。

当车辆行驶路程越长，其消耗在出、入口收费站的延误时间占全程所记录的旅行时间的比例越小，而车辆在路段上的实际行驶时间所占的比例越大，所以收费系统记录的旅行时间随着车辆行驶路程的增加而越接近车辆在道路上的实际旅行时间。

基于预处理获取任意基本路段s_k,k+1旅行时间的方法，可以用两个关联路段的旅行时间之“差”来表示。而采用不同计算方法的旅行时间之间存在的差异是由于车辆行驶的距离长短差异造成的。由于“系统记录旅行时间”与“路段旅行时间”存在偏差，需要通过一定修正算法得到“路段旅行时间”。自然地可以把用来表示基本路段s_k,k+1的所有“旅行时间”，赋予一个与旅行时间数据所对应的路段长度一致的权值，即：路段距离越长权值越大，并把所有“旅行时间”乘以此权重后相加得到最终的“修正路段旅行时间”。

其中，节点k到节点k+1的旅行时间等于节点k到标识站点k'的时间与标识站点k'到节点k+1之和，下面仅以节点k到标识站点k'的时间为算例进行说明。

从节点k到节点k+1的旅行时间算法如下：

$\begin{array}{c}{t}_{k,k^{\′}}^{\′\left(p\right)}=\frac{l_{1,k^{\′}}}{W_{k,k^{\′}}}(t_{1,k^{\′}}^{\left(r_1\right)}-t_{1,k}^{\left(r_1\right)})+\mathrm{...}+\frac{l_{k-1,k^{\′}}}{W_{k,k^{\′}}}(t_{k-1,k^{\′}}^{\left(r_{k-1}\right)}-t_{k-1,k}^{\left(r_1\right)})+\frac{l_{k,k^{\′}}}{W_{k,k^{\′}}}{t}_{k,k^{\′}}^{\left(p\right)}\\ +\frac{l_{k^{\′},k+1}}{W_{k,k^{\′}}}(t_{k,k+1}^{\left(p\right)}-t_{k^{\′},k+1}^{\left(q\right)})+\mathrm{...}+\frac{l_{k,K}}{W_{k,k^{\′}}}(t_{k,K}^{\left(p\right)}-t_{k^{\′},K}^{\left(q\right)})\\ =\underset{i=1}{\overset{k-1}{\Σ}}\frac{l_{i,k^{\′}}}{W_{k,k^{\′}}}(t_{i,k^{\′}}^{\left(r_i\right)}-t_{i,k}^{\left(r_i\right)})+\frac{l_{k,k^{\′}}}{W_{k,k^{\′}}}{t}_{k,k^{\′}}^{\left(p\right)}+\underset{j=k+1}{\overset{K}{\Σ}}\frac{l_{k,j}}{W_{k,k^{\′}}}(t_{k,j}^{\left(p\right)}-t_{k^{\′},j}^{\left(q\right)})\end{array}---\left(3\right)$

$W_{k,k+1}=l_{1,k^{\′}}+l_{2,k^{\′}}+...+l_{k,k^{\′}}+l_{k,k+1}+l_{k,k+2}+...+l_{k,K}=\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{l}_{i,k^{\′}}+\underset{j=k+1}{\overset{K}{\Σ}}{l}_{k,j}---\left(4\right)$

式(3)中p为车辆从当前节点k出发的时间区间，r_i(i＝1,2,3,...,k-1)为从节点k上游的k-1个节点出发的车辆的出发时间区间，在时间区间r_i从上游k-1节点出发的车辆行驶到节点k时所处的时间区间，恰为p，而q为由时间区间p从节点k出发的车辆到达下游节点k+1时所处的时间区间，W_k,k+1为车辆行驶路程之和。最后，相邻节点k到k'(k＝1,2,3,L,K-1)的旅行时间为运用同样的方法可以得到从节点k'到k+1的旅行时间从而可以得到第k到k+1节点的旅行时间为

通过上述方法可以准确获得任意OD间的旅行时间估计，把时刻的OD间旅行时间上传到云中心，同时云中心根据海量历史数据和实时的旅行时间估计利用回归分析法研究车辆旅行时间与车辆车型、收费公路路段位置及时间(某一月的同一时间段、某一周的同一时间段、某一天的同一时间段)等变量的相关关系，然后根据旅行时间与变量的相关系数确定变量对旅行时间的影响因子，通过对影响因子与历史旅行时间的计算实现对收费公路下一时刻短时间内车辆旅行时间的预测。

(2)交通流量统计

通过对车辆轨迹的估计可以准确得到车辆的交通流量。通过标识站和收费站出入口，可以把整个高速路网进行进一步划分，假设沿线各基本路段之间的旅行时间是独立的，同时还假设在同一路段s_k,k+1的同一个较小的时间区间p内的同一类型车辆行驶速度是恒定的。这样，路段和时间可以抽象为一个由时空网格单元{s_k,k+1,p}(k∈[1,2,...,K]，p∈[1,2,...,P])组成的时空网格区域，s_k,k+1表示一个基本路段，p表示时间区间，如图6所示。在每一个时空网格单元{s_k,k+1,p}内，速度v(s_k,k+1,p)是恒定的。因此从任意一个节点k出发的车辆，可以找到其进入和离开每一个时空网格单元{s_k,k+1,p}的位置和时刻，把车辆经过的所有时空网格单元的进入点和离开点连接起来，就是车辆的行驶轨迹。将每个时空网格单元{s_k,k+1,p}看成一个矩形区域，它的边界为时间轴上的[t₀,t₁]，空间轴上的[x₀,x₁]。{x⁰,t⁰}表示车辆进入当前矩形区域的位置和时刻，{x^*,t^*}表示车辆离开当前矩形区域的位置和时刻，{x^*,t^*}同时也是车辆进入下一矩形区域的初始位置和时刻。因此，某个路段s_k,k+1的距离范围为[x₀,x₁]，车辆贯穿整个路段至少需要通过一个时空网格单元。

从图7可知，利用标识站的数据，我们可以把节点k到k+1细分，分为[k,k']和[k',k+1]，利用前面计算的在[k,k']时段的旅行时间我们可以获得在p时间区间出发的在[k,k']段上的速度，和在p'时间区间出发的在[k',k+1]段上的速度，从而可以推出什么时候车辆离开该路段，以[k,k']路段为例：

车辆离开矩形区域{s_k,k′,p}的位置x^*和时间t^*可以通过如下方法计算：

由时间区间p出发的车辆在路段s_k的行驶轨迹x(t)可以通过如下方法计算：

$x\left(t\right)=v(s_{k,k^{\′}},p)\·(t-t_{\{s_{k,k^{\′}},p\}}^0)+x_{\{s_{k,k^{\′}},p\}}^0---\left(6\right)$

如图7所示，车辆由时空网格单元{s_k,k′,p}进入的位置和时刻以及从另一个时空网格单元{s_k,k′,p+1}离开时的位置和时刻可通过式(5)、(6)计算得到。因此，车辆在整个路段s_k,k′的旅行时间当整段旅程含多个路段时，只需要通过计算车辆在各个路段上的旅行时间，然后将它们求和，就可以估计出车辆在整段旅程的完整旅行时间。因为同一时间区间内由同一节点进入道路的车辆在宏观上具有相似的轨迹，因此只需获得这些车辆在每一个时空网格中的平均行驶速度，就可以计算这些车辆的平均行驶轨迹。

收费公路路段流量示意如图8所示，经过节点断面k(k＝1,2,3,...,K-1)的车流量V(k,p)等于当前时间区间p从节点断面k进入道路的车流量V_in(k,p)加上从节点k之前的所有节点进入道路并途经节点k的车流量V_pass(k,p)再减去从节点断面k离开道路的车流量V_out(k,p)，即：

V(k,p)＝V_in(k,p)+V_pass(k,p)-V_out(k,p) (7)

式(7)中，若路段上无出口匝道，则设V_out(k,p)＝0，若路段上无入口匝道，则设V_in(k,p)＝0。

由于各路段车流都包含多种车型成分(本系统分为5种车型)，而各类车型在路段的行驶速度不同，且不同类型车辆对道路的占用程度不同，因此在计算交通流量时需要乘以折算系数将不同车型的车辆折算成标准小汽车，因此：

$V_{in}(k,p)=\underset{veh=1}{\overset{5}{\Σ}}{w}_{veh}\·V_{in}(k,p,veh)---\left(8\right)$

$V_{pass}(k,p)=\underset{veh=1}{\overset{5}{\Σ}}{w}_{veh}\·V_{pass}(k,p,veh)---\left(9\right)$

$V_{out}(k,p)=\underset{veh=1}{\overset{5}{\Σ}}{w}_{veh}\·V_{out}(k,p,veh)---\left(10\right)$

式(8)-(10)中veh(veh＝1,2,3,4,5)表示车型，w_veh为车型折算系数，折算系数如表1所示，V_in(k,p,veh)为同类车型进入的车流量，V_out(k,p,veh)为同类车型离去的车流量，V_pass(k,p,veh)为同类车型车辆经过节点断面k的车流量。

其中V_in(k,p,veh)和V_out(k,p,veh)可以通过统计收费数据中记录的各车型车辆在时间区间p内进入和离去的车辆数得到，而V_pass(k,p,veh)则需要通过从k节点之前的所有节点进入道路的车流，推算在时间区间p经过节点k的车流量。

表1 车型折算系数(《公路工程技术标准》JTG B01—2014)

由上面讲到的路段旅行时间估计方法，可以准确估计由某个节点进入的车辆到达其他各个节点断面所需的时间，因此可以估计车流在各个时段的位置，进而推算各个路段的断面车流量。如图9所示，k入口前方有i(i＝1,2,3,...)个节点，后方有j个节点，由某个时间区间r_i从节点k-i出发的车型为veh(veh＝1,2,3,4,5)的车流，可以看成分别到达k-i后方i+j个节点的i+j股车流。从节点k-i进入到节点k之前离开道路的这部分车流不会经过节点k。假设车流表示在时间区间r_i从节点k-i出发，终点为节点k，车型为veh的车流，车流经过Δt到达节点k，到达时所处的时间区间为p，即p＝r+Δt，假设从节点k-i出发的各股车流在各个路段的速度是相同的，则由时间区间r₁从节点k-i出发恰好在时间区间p经过k的车流为：

$V_{Pass\_k}^{\left(r_1\right)}(k-i,p,veh)=V_{k-i,k+1}^{\left(r_1\right)}\left(veh\right)+V_{k-i,k+1}^{\left(r_1\right)}\left(veh\right)+...+V_{k-i,k+j}^{\left(r_1\right)}\left(veh\right)---\left(11\right)$

通过计算从节点k前面i个站出发到时间区间p经过k的所有车流之和，可以得到V_pass(k,p,veh)：

$\begin{array}{c}{V}_{pass}(k,p,veh)=V_{Pass\_k}^{\left(r_1\right)}(k-i,p,veh)+V_{Pass\_k}^{\left(r_2\right)}(k-i+1,p,veh)+\\ \mathrm{...}+V_{Pass\_k}^{\left(r_i\right)}(k-1,p,veh)\end{array}---\left(12\right)$

式(12)中r₁,r₂,r₃,...,r_i分别表示车流从节点k前方的节点k-i，k-i+1，…，k-1出发的时间区间，由时间区间r₁,r₂,r₃,...,r_i从节点k-i，k-i+1，…，k-1出发的车流到节点k时所处的时间区间恰为p。

(3)路段行程速度

路段行程速度是收费公路上每一路段间的行驶速度，如图10所示，A到B处有两条路径，B到C处有三条路径，在多义性路径上分别设置5.8G路径标识站1、2、3、4、5，收费公路出、入口到标识站及5.8G路径标识站间的距离是固定不变且可知的，由上面的计算可知任意两点间的车辆旅行时间，设5.8G路径标识站1和3的距离为L₁₃，车辆i在5.8G路径标识站1、3间的旅行时间为则

所有车辆在5.8G路径标识站1和3间的平均旅行时间为：

$T_{13}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{t}_{13}^i}{N}---\left(13\right)$

车辆i在5.8G路径标识站1和3间的行程速度为：

$v_{13}^i=\frac{L_{13}}{t_{13}^i}---\left(14\right)$

所有车辆在5.8G路径标识站1和3间的平均行程速度为：

$V_{13}=\frac{L_{13}}{T_{13}}=\frac{{\mathrm{NL}}_{13}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{t}_{13}^i}---\left(15\right)$

其中，T₁₃为所有车辆在5.8G路径标识站1、3间的平均旅行时间，为车辆在5.8G路径标识站1、3间的旅行时间，为车辆i在5.8G路径标识站1和3间的行程速度，V₁₃为所有车辆在5.8G路径标识站1、3间的平均行程速度，5.8G路径标识站1、3间的距离为L₁₃，N为5.8G路径标识站1和3间通过的所有车辆数。

(4)平均行驶距离

根据收费公路出、入口收费车道系统和多义性路径处5.8G路径标识站获得的车辆在收费公路上的出入口信息和路径信息，可以确定每一辆车的实际行驶路径，从而得到车辆在收费公路上的行驶距离，根据车辆的行驶距离计算得到所有车辆的平均行驶距离：

$\stackrel{\‾}{L_k}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{L}_{ki}}{N}---\left(16\right)$

其中，是k类型车辆的平均行驶距离，L_ki是k类型车辆中第i辆车的行驶距离，N是k类型车的总车辆数，k为车辆类型(如大型车、客车、货车等)。

(5)交通状态判定

收费公路的交通状态有畅通、拥挤和堵塞等情况，当路段内的交通状态变差或拥堵时，往往意味着有交通拥挤或交通事件的发生，这种情况下需要对路段进行及时的疏导和管理。

交通拥挤或交通事件发生时，路段内的车辆旅行时间会增加或平均行程速度会降低，增加或降低的趋势越大则路段间的交通拥堵越严重。同时，路段内的饱和度会增加，根据对路段流量的估计及该路段的通行能力分析获得路段饱和度，饱和度越大则路段间的交通拥堵越严重。通过对路段内的车辆旅行时间或平均行程速度及路段饱和度的比较，可以有效判定路段的交通状态。

(6)车辆位置跟踪

车辆在收费公路行驶时，5.8G路径标识站接收车载OBU和双频通行卡的入口信息数据，可获得车辆的车牌号、车牌颜色等信息，根据车辆在上一路段内的行程速度和旅行时间，通过计算确定在下一路段某时刻车辆的行驶距离进行车辆位置跟踪，从而确定车辆在下一路段内的位置，为收费公路管理者对违法车辆的追踪和交通管理提供有力支持。

(7)车型/车重分布统计

车辆进入收费站时，在收费站入口处进行车型识别和货车称重，经过5.8G路径标识站时通过OBU和双频通行卡将车型信息和车辆重量信息上传至5.8G路径标识站。通过交通信息处理系统对5.8G路径标识站信息分析可得到，在收费公路任意路段内车辆的车型分布情况，根据大货车、大客车等大型车的车型流量分布和重量分布分析可用于收费公路管理单位公路维护和道路维修的参考。

(8)蓝牙模块语音提醒

根据交通信息处理系统采集和处理的各种信息，可以明确获得道路上的交通流量、交通状态、旅行时间等信息，通过5.8G路径标识站与OBU、双频通行卡实现双向无线通信，将上述信息传递给道路使用者车辆的OBU或双频通行卡，OBU或双频通行卡内部的蓝牙模块通过无线网络连接车中多媒体终端(如：智能手机、智能手环或车载多媒体)，实时提供交通诱导信息，根据道路使用者的实际需要，通过语音/图像提醒前方道路的交通状态信息，如：是否堵塞、旅行时间、服务区与加油站的位置等，实时服务道路使用者，增加旅途舒适性。

(9)收费公路服务区信息统计分析

5.8G路径标识站可设置在收费公路服务区的入口和出口，通过5.8G路径标识站可实时获取双频通行卡或OBU内的信息，根据双频通行卡或OBU内的信息可以统计到服务区内进出的分车型客货流量、车型分布比重、车辆逗留时间和某一段时间(年、月、周和小时)内的流量变化等信息，通过对上述信息分析可以得到流量随时间变化规律和车辆逗留时间规律，根据这些规律可以预测下一时间段的分车型客货流量和车辆逗留时间，并估算得到服务区的营业收入额、需要汽油量和生活物资量等信息，给收费公路服务区管理提供指导。

如上所述，对本实用新型的实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本实用新型的最佳实施方式之一，不能被认为限定本实用新型的实施范围。凡是未脱离本专利技术方案的内容，依据本专利的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、均等变化及修饰等，均属于本专利技术方案保护的范围内。

Claims (9)

1.基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，包括收费公路出、入口收费车道系统、联网收费中心系统、5.8G路径标识站、5.8G路径标识站监控系统、MTC车辆的双频通行卡、ETC车辆的OBU和非现金支付卡、车中多媒体终端和交通信息处理系统，其特征在于：车辆在自由流状态下通过所述的5.8G路径标识站处，5.8G路径标识站用于与车内的双频通行卡或OBU通过5.8GHz频段进行双向无线通信，接收双频通行卡或OBU内的信息，发射标识信息和交通信息；所述的双频通行卡或OBU用于接收并存储5.8G路径标识站发射的信息,并把交通信息通过内置无线传输模块无线中转给车中多媒体终端；所述的交通信息处理系统用于通过5.8G路径标识站监控系统把5.8G路径标识站实时采集与处理的信息和通过联网收费中心系统将交通信息处理系统或5.8G路径标识站的交通信息无线发送给处在需求位置车辆中的车中多媒体终端。

2.根据权利要求1所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述双频通行卡是由卡内部电路将13.56MHz的非接触IC卡和5.8GHz 的RFID卡连成一整体的通行卡，所述双频通行卡内部包含MCU、电源模块、存储单元模块、5.8G收发器、Mifare-one卡、蓝牙模块和唤醒电路模块，所述MCU与其它各模块分别连接，用于控制各模块正常运行；所述电源模块用于为MCU、5.8G收发器、存储单元模块、唤醒电路模块和蓝牙模块提供电源；所述双频通行卡在唤醒时间内接收和发射信息，所述唤醒电路模块在接收到13.56MHz或5.8GHz频段信号后唤醒工作一定的时间，完成入出口信息和路径信息读写；在收费公路入口收费车道系统处，双频通行卡中的Mifare-one卡与Mifare读写器实现双向通信，写入入口信息；在途中，双频通行卡的5.8G收发器能接收5.8G路径标识站发送的包含标识站ID号、行驶方向和时间戳信息的标识站信息，并在MCU协调下写入Mifare-one卡和存储单元模块，同时将存储单元模块内的入口信息和所经5.8G路径标识站信息发射给5.8G路径标识站；在收费公路出口收费车道系统处，通过Mifare读写器读出双频通行卡中的入口信息和所经过5.8G路径标识站信息；所述双频通行卡可通过其内部的蓝牙模块或WIFI模块与车中多媒体终端无线连接。

3.根据权利要求1所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述双频通行卡和OBU的5.8G收发器用于接收5.8G路径标识站发送的前方交通信息，所述双频通行卡和OBU内的蓝牙模块或WIFI模块与车中多媒体终端无线连接，通过语音和/或实时交通状态图提供车辆行驶前方的实时交通状态和服务设施诱导信息；所述车中多媒体终端包括智能手机、智能耳机、智能手环和车载多媒体终端；所述车载多媒体终端能与车载诊断电脑连接，能采集车辆行驶状态信息；所述双频通行卡和OBU可通过蓝牙模块或WIFI模块可接收车载多媒体终端采集的车辆运行状态信息。

4.根据权利要求1或3所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述5.8G路径标识所接收的双频通行卡或OBU内的信息包括双频通行卡或OBU的ID号、入口地点与时间、车型及重量和所经过的5.8G路径标识站的ID号、行驶方向及时间戳信息；所述5.8G路径标识所接收的双频通行卡或OBU内的信息还包括车辆发动机号、尾气排放量、车速、加速度、转向角、转向与刹车信息的车辆运行信息。

5.根据权利要求1所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述5.8G路径标识站至少设置在收费公路所在连通图中非支撑树结构的道路路段上，在收费公路出口收费车道系统处，所述的MTC车辆利用双频通行卡获得所经过5.8G路径标识站的信息实现车辆真实路径识别，ETC车辆利用车载OBU获得所经过5.8G路径标识站的信息实现车辆真实路径识别。

6.根据权利要求1所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述5.8G路径标识站设置在事故多发路段、重要的出口匝道前方和特殊路段，或按照交通信息采集实时性要求，在路段每隔1～4公里设置一处。

7.根据权利要求1所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述的5.8G路径标识站作为虚拟的不停车的出、入口收费车道系统，车辆进入5.8G路径标识站标识位置时为虚拟的不停车的出口收费车道系统，车辆离开5.8G路径标识站标识位置时为虚拟的不停车的入口收费车道系统；收费公路出、入口收费车道系统和虚拟的不停车的出、入口收费车道系统作为信息采集与处理的云端。

8.根据权利要求1所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述5.8G路径标识站设置在收费公路服务区的入口和出口，通过5.8G路径标识站获取的双频通行卡或OBU内的信息。

9.根据权利要求1所述的基于路径识别系统的收费公路网交通信息采集与诱导系统，其特征在于：所述5.8G路径标识站处还设置高清车牌识别系统，用于判断车内是否有双频通行卡或OBU、有几张及是否和抓拍车辆的信息匹配，应用于收费公路防逃费系统。