“信用高速”体系的构建

在联网收费的环境下,偷逃高速公路通行费现象表现出隐蔽性、多样性、团伙性的特点,一方面造成了国有资产的流失,另一方面对收费人员的安全有一定的威胁。虽然各省对采用专项逃费治理的方式都予以打击,但成本大成效不大。本文结合信用交通的相关要求,给出了"信用高速"体系构建方案,建议将偷逃通行费行为纳入法律体系,根据车辆偷逃通行费行为建立车辆信用档案,并进行相应的评级和奖惩。对于信用良好的用户可以享受高速公路管理部门提供的增值服务,对于失信用户则可禁止其驶入高速公路,从而将专项、阶段性治理活动变成一种长效机制。信用高速体系的构建还需要实现跨行业、跨地域的信息共享机制。     

ETC跟车逃费为何以盗窃罪论处

正2017年6月份,河南省高速交警破获了一起ETC跟车逃费案,嫌疑人利用ETC(高速公路电子不停车收费系统)收费杆落下比较缓慢的空档,尾随前车快速闯行,偷逃过路费74次,涉案金额15000多元。最终嫌疑人以涉嫌盗窃罪被刑拘,ETC跟车逃费为何会以盗窃罪论处呢?根据刑法规定,盗窃罪是指以非法占有为目的,盗窃公私财物数额较大或者多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃公私财物的行为。ETC跟车逃费,以秘密手段将本属于收费方的财产占为己有,且数额较大,构成盗窃罪。     

ETC稽查器在ETC防逃费上的应用及展望

在全国ETC成功实现联网情况下,联网收费范围不断扩大、车流量剧增,恶意利用OBU设备进行逃费作弊现象愈演愈烈。本文将对常见车辆逃费行为模式和ETC防逃费实际功能需求进行分析,利用微波雷达的特性和实际功能需求设计了ETC稽查器,并进行了实际测试,效果显著。     

计重收费引发运输车辆市场“地震”

长期以来,我国收费公路一直以车辆核定装载质量为依据,按照车型分类的方式收取车辆通行费。实践证明,这种收费方式存在严重弊端,货车普遍存在以“大吨小标”方式偷逃国家规费的问题。而车辆超载运输对交通安全、道路维护、运输市场和汽车生产秩序造成极大危害。2004年,交通部出台了《收费公路试行计重收费指导意见》,将货运车辆的收费方式由过去依据车辆核定装载质量和车型分类来收取车辆通行费的方式,改为以实地测量的车货总重量为依据,计重收取车辆通行费,以经济手段抑制超载。业内人士分析,随着计重收费范围的扩大,未来几年,大吨位、大功率、高效率的重型卡车将得到市场追捧,成为物流运输的主流车型。计重收费将给运输车辆市场带来重大变化。     

基于高速收费数据的路径速度还原与流量推断

基于收费数据的高速公路研究逐渐增多。本文利用收费数据对高速公路车流量进行推断。使用广度优先搜索算法对车辆进行路径还原,然后对车辆的运行状态进行了细化,对车辆平均速度的计算方法进行了优化。依据车辆行驶状态计算时间与速度,推算出车辆在不同时间段内的位置信息,进而推断出不同时段各路段的流量。与优化前的结果进行对比,发现了误差的不确定性。     

无线射频技术在高速公路不停车收费系统中的应用

不停车电子收费系统是解决高速公路现有收费方式缺陷的有效手段。不停车电子收费系统利用车辆自动识别技术完成车辆与收费站之间的无线数据通讯,进行车辆自动识别和有关收费数据的交换,通过计算机网路对收费数据进行处理,实现不停车自动收费的全电子收费管理系统。     

基于服务区的转移性辅助收费管理研究

针对高速公路联网计重收费方式实施后逃费现象严重和收费时间增大的问题,提出一种基于服务区的转移性辅助收费方法。该方法运用"过程-结果"时空相分离的思想,通过车牌识别、动态称重、IC卡智能控制等技术,在服务区建立一套完整的车辆出入自动化监管监控机制,将收费站的压力合理地转移到服务区。本方法彻底切断了服务区作为逃费的交换途径,杜绝了逃费行为的发生,明显减少了收费时间,提高了收费服务水平。对高速公路管理和服务体系有一定的借鉴价值,可以作为未来高速公路收费体系改革和发展方向的参考。     

高速公路收费数据的货运车辆绕行行为分析

本文围绕货运车辆短时间内多次出入高速公路的这一行为,探讨货车在普通国省道与高速公路间交替行驶(以下称为"绕行")行为的判定及预测方法。重点考虑货运车辆绕行重量差、时间差两个特征因素,建立基于高速公路收费数据的货运车辆绕行行为判定及预测模型,以2016年全省高速公路货运车辆和全年收费数据为研究对象和研究基础,对模型进行实例验证。研究结果表明:绕行货运车辆大部分为六轴重型车,且在绕行前10的普通公路路线上有7条没有设置超限超载检测站。本文研究结果能合理解释由货车绕行引发的高速公路通行费流失、普通公路损毁等问题。     

大数据环境下营运车辆驾驶行为特征分析

通过大规模采集营运车辆驾驶行为信息,并对其驾驶行为特征进行定性、定量分析是有效遏制交通事故的前提.对采集的营运车辆驾驶行为数据进行预处理,包括清洗、筛选、分段等,提高了数据的质量.利用经纬度坐标转换后计算出的车辆行驶速度与车载速度加权的车速进行分析;并运用DBSCAN聚类和 Spearman秩相关方法对不同车辆、不同时间段及不同天气状况下速度和加速度进行聚类和讨论相关系数,提取驾驶行为特征.结果表明,驾驶员夜晚比白天行车速度波动大,需加强夜晚行车的安全监控,且聚类方法可用于判定车辆驾驶的稳定性程度,有助于道路交通中心对车辆安全状态的判断和避免交通事故发生;对于经验丰富的营运车辆驾驶员,天气对驾驶的影响相对较弱.      

一种用于高速公路通行情况分析的收费数据挖掘方法

为更好地对高速公路通行情况进行分析,利用高速公路海量收费数据,提出了一种用于高速公路通行情况分析的数据挖掘方法。首先,在海量的贵州省高速公路收费数据中,筛选出指定进站名称及出站名称的数据并删除部分字段,仅保留与研究相关的内容,利用车辆进入收费站的时间和驶出收费站的时间计算出其在该路段上行驶的总时长,将行驶时长字段加入原数据。然后,采用孤立点检测算法清洗该数据,剔除其中异常值。完成上述预处理过程后,使用快速峰值聚类算法对行驶时长进行聚类分析,首先计算每条数据之间的距离,将距离矩阵作为该算法的输入并输出聚类结果;对比所采用的算法与K-Means算法对于行驶时长这一指标的聚类效果,可明显地看出该算法的聚类结果更接近于实际情况;然后将春节期间与2月第4周的收费数据进行聚类,通过对比可明显得出节假日期间各个车型通行比例的变化;将上述结果结合不同车型在不同时段的平均通行时间进行分析。研究结果表明：所提出的方法可有效地将在某段高速公路通行的车辆进行分类,并且分类结果与真实运行过程中车辆在高速公路上的通行情况一致,可为高速公路的运营管理以及维护方向提供合理的科学依据和数据支持。     

基于高速公路收费系统的车辆全路径贝叶斯推断匹配技术研究

利用高速公路通行费收费系统监测数据,针对现行高速公路通行费分省联网的收费数据无法真实反映跨省车辆完整行驶路径的问题,引入了车牌串接贝叶斯推断匹配技术。通过对现有收费系统主要指标数据可利用性和逻辑关联性分析,最终选择了通行时间、车种、车辆轴数、车货总重等属性指标作为匹配推断的参考指标,设计了匹配方法和具体流程,对现行高速公路通行费收费系统中跨省通行车辆的完整行驶路径进行了车牌匹配和全路径模拟还原。并选择了2个典型省界收费站进行了实证分析,测算结果表明利用推荐的匹配算法可以把货运车车辆的匹配度提高20个百分点。     

基于车辆位置与速度特征的驾驶行为模式分类方法

精细车辆轨迹中包含连续的时间戳、位置,以及速度等信息。通过对车辆轨迹数据进行量化表达与挖掘分析,可以实现对车辆行为模式的分类。现有研究大多关注对位置的聚类,很少对车速、加速度等特征进行研究分析,而车速等是反映驾驶行为模式的重要特征。为了将轨迹多维信息纳入分析框架,研究了基于位置与速度特征的车辆轨迹行为模式分类方法。为克服现有行为模式分类方法的维度单一性,运用豪斯多夫轨迹距离算法计算出位置和速度特征的综合距离矩阵,针对豪斯多夫距离算法鲁棒性差的缺点,采用单向豪斯多夫距离90%分位值对算法进行了改进,降低噪声影响。同时,引入了车辆位置和速度来进一步提高分类的准确性,运用多次分层聚类算法依次对位置与速度轨迹图进行分类,得到车辆位置和速度上的行为模式。以HighD数据集为样本,提取了三车道上的行车轨迹,验证了基于速度与位置特征的车辆行为模式分类方法。结果表明：(1)本方法可以得到位置和速度的综合行为模式,聚类平均准确率达到94.8%,优于DBTCAN准确率89.3%和t-Cluster准确率86.4%;(2)基于换道模式轨迹偏移率曲线的分析,得到了4种互异的典型车辆换道模式。该方法可利用多维轨...     

基于RFID的高速公路通行费精确拆分技术研究与应用

高速公路的环状路网结构给车辆驾驶员带来多条路径的选择问题,进而产生如何按照车辆行驶的实际路径收取通行费的问题。在联网收费环境下,高速公路投资主体的多元化必然要求合理拆分通行费。针对如何精确拆分环状路网中多义性路径的通行费问题,结合河南省高速公路实际情况,提出了一种改进的高速公路联网收费路径识别技术。该技术实现了车辆通行费的精确拆分,对提高高速公路收费管理水平具有重要意义。     

基于RFID的高速公路通行费精确拆分技术研究与应用

高速公路的环状路网结构给车辆驾驶员带来多条路径的选择问题,进而产生如何按照车辆行驶的实际路径收取通行费的问题。在联网收费环境下,高速公路投资主体的多元化必然要求合理拆分通行费。针对如何精确拆分环状路网中多义性路径的通行费问题,结合河南省高速公路实际情况,提出了一种改进的高速公路联网收费路径识别技术。该技术实现了车辆通行费的精确拆分,对提高高速公路收费管理水平具有重要意义。     

商用车辆异常驾驶行为检测算法研究

利用车联网数据可以对驾驶员的异常驾驶行为进行检测。为了解决常用的异常驾驶行为检测算法对商用车辆不适用的问题,提高车联网数据在商用车领域的异常驾驶行为检测的精确度和效率,研究并提出了商用车辆异常驾驶行为检测算法。首先分析700多辆商用车辆历时两年的行驶数据,利用数据挖掘的方法对车联网数据进行预处理和可用信息挖掘,随后提出了针对商用车辆的疲劳驾驶行为、异常加减速行为和不按规定路线行驶行为的检测算法,并利用真实数据对算法进行验证。结果表明,该算法能有效识别商用车辆的异常驾驶行为,可以给物流企业以及相关管理部门提供合理、可靠的管理依据。     

四面八方

江西今年再建126条ETC车道在与沪苏皖闽联网基础上，力争与浙湘鄂联网 今年。江西拟再建126条ETC车道，ETC系统将覆盖全部新建高速公路。据介绍，江西今年将全力做好ETC车道建设及赣通卡宣传推广工作，力争实现与浙江、湖南、湖北等周边省份的ETC联网，提高高速公路通行能力；严厉整治偷逃通行费行为。将计重收费整车称重试点和“绿色通道”车辆检测试点列为专项课题进行研究。     

基于历史通行数据的假冒绿通车逃费行为预测

目前高速公路"绿色通道"政策全面实施,但检测方式相对滞后,货车司机容易受通行费减免诱惑假冒绿通车逃费,给运营管理单位造成巨大损失.为提高绿通车检查的准确率和效率,基于四川省高速公路联网收费系统采集的历史绿通车通行数据集,建立了针对假冒绿通车逃费行为的预测模型.首先利用数据挖掘技术,对通行数据集的属性按照重要度与可靠度进...     

基于多数据融合的路径还原系统设计与应用

针对高速公路精准收费、数据拟合、路径还原、稽核打逃等问题,提出了一种基于收费流水、车牌识别等多数据融合并整合外场硬件的路径还原方法和相应的系统应用。利用智能高速引擎和交通视觉计算,通过视频自动捕捉车辆车牌,利用后台数据分析和在线计费服务接口,将目标车辆的入口和途经门架数据以电子地图路径规划的模式向用户展示,用于收费站现场实时查询,提升收费特情解决效率。     

基于车辆运行数据的纯电动汽车用户驾驶风格识别与驾驶能耗分析

驾驶风格是用来体现驾驶员在车辆运行状态下对车辆操作的行为特征,对用户驾驶风格进行识别与分析,有利于推进智能驾驶的发展。根据基于116 辆纯电动汽车的车辆运行数据,通过主成分分析方法与K-means 聚类算法,对用户驾驶行为进行分类分析,对驾驶风格进行了分类识别。利用XGBoost 算法构建纯电动汽车驾驶行为与能耗输入模型,利用SHAP 对模型进行解释。结果表明,将驾驶风格聚为3 类具有较好的分类效果,可分别对应冷静型、普通型与激进型;当驾驶员的驾驶风格趋向于激进型时时,车辆的驾驶能耗越高,驾驶风格激进一个层级,车辆百公里电耗增加3~4倍。当驾驶员行车时,其车速越高,油门踏板踩得越深,车辆加速度的绝对值越大,车辆的驾驶能耗越高。驾驶员的驾驶风格越激进,车辆的驾驶能耗越高。     

中国汽车税费主要种类及征收阶段的划分

我国现行的税种共有24个，按其性质和作用可大致分为流转税、资源税、所得税、特定目的税、财产和行为税、农业税和关税等七类。对汽车整车产品所征收的主要税种有增值税、消费税、车辆购置税、车船使用税，主要收费项目有新车牌证费、新车检验费、年度检验费、养路费、保险费等。进口汽车还要缴纳关税。其中，增值税和消费税属于流转税，车辆购置税属于特定目的税，车船使用税属于财产和行为税。汽车整车产品从生产到报废回收主要经历生产、销售、购买、保有、使用和报废回收等六个阶段。