传统的高速公路路况异常监控方法信息传递时间长,在确定监控范围方面的准确性较差.本文提出一种基于高速摄像头的高速公路路况异常监控方法,利用高速摄像头对高速公路路况的图像信息数据进行采集,规范监控数据采集过程,对采集到的图像信息数据进行预处理,利用非线性轮廓实现高速公路路况异常情况的监测.测试表明,在不同的高速公路路况异常情况数据集下,相比传统监控方法,使用该方法获得的异常区域的监控范围与实际情况更接近.

高速公路交通安全管理是高速公路运营管理的重要一环.本文基于交通大数据对在途车辆展开安全风险管理研究,借助大数据技术,充分利用海量门架和收费交易数据,融合视频AI分析、异常事件、道路管控、交通参数等各类数据,对高速在途车辆进行行为分析和监测预警,形成"一车一档"车辆档案库;构建安全风险监测模型,开展多场景安全防控应用,实现七种安全防控场景的有效预警,将交通安全从"事后应急处置"前置到"事先预防预警",推动高速公路朝更安全更智慧的方向发展.

随着大数据、物联网、人工智能技术的发展,将“互联网+”与高速公路养护相结合,实现基于传统经验的养护模式向基于大数据的智能养护模式转变是大势所趋.以高速公路养护管理中涉及的数据为基础,提出了路面养护大数据平台设计构想,分析了大数据技术在公路养护领域中存在的潜在价值.

本文提出一种基于收费数据的大数据平台设计与应用,围绕决策支持、运营管理和公众服务三个目标进行建设.该平台融合交通量、运输量、通行费、超限超载、车辆行驶信息、路网基础信息等数据,为数据应用和数据创新建立了基础,并对高速公路的运行状态和运行质量进行量化分析.

取消省界收费站可以方便广大司乘,使拥堵问题得到一定缓解,但却给稽查工作带来了更大挑战.一是逃费现象增多,随着取消省界收费站政策的落实,这一问题逐渐凸显,特别是经常往返高速的长途货运司机,普遍存在能逃就逃的心理;二是打击逃费的次数将被简化,例如,之前的黑名单车辆在经过省界收费站时,一般会接受两次车辆稽查管理,省界收费站取消后,一旦涉及到黑名单,对于跨境车辆来说稽查管理次数将会明显减少.