车道收费设备数字化转型的策略与方法

1 车道收费设备数字化转型的关键技术

1.1 智能识别与数据采集技术

智能识别技术是车道收费设备数字化转型的核心，通过计算机视觉与深度学习算法实现车辆自动化处理。基于卷积神经网络的车牌识别系统准确率达 99.5% ，可适应复杂交通环境；车型分类算法通过轮廓、尺寸等特征实现精准分类，支撑差异化收费。

我们用多层神经网络模型来做智能识别，这个模型是通过一个专门的框架搭建的。在训练模型时，我们用了反向传播的方法不断优化它，让识别更准确。对于样本数量少的情况，我们采用迁移学习技术，这样即使是特殊车型或者新出现的车型，系统也能快速学会识别它们。

在处理图像时，我们用了一种色彩空间的定位增强方法。具体来说，就是把图像的色调、饱和度分开处理，再加上边缘检测，这样能大大减少光照和天气因素对车牌识别的影响，保证在复杂环境下也能稳定工作。这套技术不仅能可靠地采集数据，也对云平台的数据处理能力提出了更高要求，这会推动收费系统朝着更智能、更高效的方向发展。

1.2 云平台与大数据支撑技术

车道收费设备的深度数字化升级，核心依赖云平台与大数据技术。云计算能提供可灵活调整的计算资源池，可根据交通流量动态调配资源：高峰车多时自动加派资源防卡顿，平峰车少时减少资源避免浪费，轻松应对流量波动。

大数据技术则收集海量车辆通行数据，通过分析找出规律、发现问题，比如判断高峰时段与拥堵车道，为系统优化提供科学依据，替代经验决策。数据存储采用分布式混合方案：一部分系统存 PB 级历史通行记录，抗故障能力强且可扩展，保障数据安全；另一部分数据库存实时收费数据，毫秒级响应满足业务时效性，平衡成本与性能。数据处理靠流批一体引擎统一管理：实时处理可快速识别异常交易，批量处理则完成小时 / 日级数据汇总生成报表，简化系统结构，保证数据一致且易维护。

云原生技术通过容器化与微服务，将系统拆成独立功能模块，各模块可单独开发、测试和更新，提升开发效率与运维便利性。随着 5G 与边缘计算成熟，未来车道设备能自主处理更多实时数据，降低网络延迟，为构建全自动收费、动态调价的智能交通收费生态拓展空间。

2 车道收费设备数字化转型的实施策略

2.1 系统架构重构与技术升级

传统车道收费系统采用整体式架构，各功能模块紧密绑定，不仅难以扩展，维护起来很麻烦，还没法应对车流量忽多忽少的情况。要实现数字化转型，就得重新搭建架构，从依赖硬件转向靠软件定义和云原生模式。

云原生转型的关键，是把业务模块拆成独立的小服务，比如车辆识别、费用计算、支付处理等，再用容器化方式部署，能根据需求随时增减资源。有个管理平台能通过设定的规则定义组件状态，比如需要多少个服务副本、资源使用上限，还能依据处理器、内存、请求队列等数据自动调整资源，轻松应对车流量高峰。

引入服务网格技术，能让小服务间通信更可靠、状态更易监控，还支持流量管理、逐步上线新功能，以及模拟故障测试，检验系统抗风险能力。

技术升级上，应用层用框架搭建接口，搭配缓存技术提升性能；数据层用分布式数据库，通过数据分片和读写分开处理，应对大量并发请求；消息中间件保障收费记录同步等关键流程的异步通信稳定。

2.2 数据安全与隐私保护

车道收费设备数字化转型中，云端部署和移动支付等场景，给数据安全防护带来了新挑战。过去封闭的网络，已经满足不了实时数据交换的安全需求，必须搭建多层次防护体系。

数据传输安全是核心，我们用国家加密标准中的对称加密技术，实现高效数据加密，再结合同标准下的标识密码技术，构建从一端到另一端的安全通道。这样一来，车辆识别信息、支付详情等关键数据在传输时，既能保证不被泄露，也能确保内容没被篡改。

同时引入区块链技术，建立通行凭证的存证机制。每一笔收费交易都会生成无法修改的数字标记，分布式账本会记录下交易时间、地点、收费标准等信息。这不仅能保证数据真实可信，还能在出现争议或需要审计时，提供可靠的追溯依据。

访问控制方面，实行精细化管理。根据角色（比如收费员、管理员）分配不同的数据查看和操作权限，再结合开放策略代理工具，实时评估用户身份、访问时间、使用设备等多方面情况，动态调整权限范围，实现对敏感数据的细致保护。

3 车道收费设备数字化转型的实践与展望

3.1 典型案例分析

车道收费设备数字化转型需要在具体实践中验证其可行性与有效性。通过对典型案例的深入剖析，能够为行业提供切实可行的转型路径和技术方案。新疆地区作为我国重要的交通枢纽，其独特的地理环境和交通特点为数字化转型提供了丰富的实践场景。

乌鲁木齐绕城高速项目在数字化转型方面取得了显著突破。系统运用分布式计算框架，实现车辆信息的实时采集、处理和响应。边缘计算节点配置高性能处理器和专用算法芯片，能够在本地完成车辆识别、费用计算和交易确认等关键环节。通过优化数据传输协议和减少网络延迟，整个交易流程的时延成功压缩至 200ms 以内，相比传统系统提升了近 60% 的处理效率。

吐鲁番地区的高温环境对收费设备提出了严峻挑战。该区域夏季地表温度可达 70℃以上，传统设备在此环境下容易出现性能衰减甚至故障。针对这一问题，当地实施了全面的设备适应性改造方案。硬件选型方面，全面采用工业级耐高温组件，包括耐 70^∘C 的处理器、存储设备和通信模块。散热系统进行了专门优化，采用主动散热与被动散热相结合的方式，配置大功率风扇、导热材料和隔热保护层。设备外壳采用特殊涂层材料，具备良好的反射和隔热性能。这些改造措施使设备在极端高温环境下仍能保持稳定运行，为后续的效果评估工作奠定了重要基础。

3.2 转型效果评估

车道收费设备数字化转型的成效需要通过科学的评估体系进行量化分析。基于前述典型案例的实践经验，构建多维度评估指标体系成为衡量转型成功与否的关键环节。该评估体系应涵盖技术性能、经济效益、用户体验三个核心维度，形成全方位的效果评价机制。

我们可以搭建一套基于多维度对比的综合量化评估框架，该模型包含系统可用性、通行效率、故障率、响应时间等 12 项核心指标。其中系统可用性要求达到 99.95% 以上，通行效率以每小时处理车辆数量为衡量标准，平均故障间隔时间需超过 8760 小时。经济效益评估重点关注运营成本降低幅度、设备投资回收期、维护费用节约等指标，通过对比分析数字化转型前后的成本结构变化，量化转型带来的经济价值。

用户体验评估引入净推荐值调研机制，通过问卷调查、用户访谈等方式收集反馈数据。无感支付技术的应用显著提升了用户通行体验，平均通行时间由原来的 15 秒缩短至 3 秒以内，用户满意度提升超过 35% 。移动端应用的便民功能和智能化服务进一步增强了用户黏性，为收费系统的可持续发展奠定了良好基础。

参考文献

[1] 高速公路收费站数字化管理应用创新探索. 覃毅艺;陈幸福;刘家毅;刘志宏.中国交通信息化,2024(11)

[2]高速公路收费站智慧化运营新模式探索. 李明;闻峰;李志昌.中国交通信息化,2023(S1)