高速公路特殊车辆智能核验管控的研究与应用

　　摘要：随着近年来经济环境下行影响，高速公路收费站面临的运营环境日趋复杂，特殊车辆引发的“特情”事件呈现激增态势。其中，“假冒鲜活农产品运输车辆”利用政策优惠偷逃费用，“多轴多轮车辆”常因轴重争议引发通行费纠纷，“入口强行冲卡车辆”严重破坏收费秩序，“偷逃通行费车辆”则通过种种隐蔽手段侵蚀路网收益。这些行为不仅造成直接通行费流失，更显著抬高了运营管理成本与安全风险，对高速公路的高效、安全、有序运行构成严峻挑战。

　　关键词：高速公路;智能核验;管控;特殊车辆

　　引言

　　当前针对特殊车辆的管控，高度依赖传统“人盯车防”模式。该模式主要依靠收费亭现场人员凭借经验进行肉眼识别与临时拦截，发现异常后通过监控对讲上报至后台监控或管理人员，再由后者下达指令协调现场处置。这一模式存在四大突出痛点：

　　1.现场发现不及时：现场人员注意力有限，尤其在车流高峰时段，对伪装巧妙或快速通过的违规车辆极易漏检;

　　2.信息传达效果差：口头描述易产生偏差，关键细节(如车牌、特征、逃费手法)在多层转述中易发生信息衰减;

　　3.现场管控能力弱：面对拒不停车或强行冲卡的车辆，缺乏有效的前端强制拦截手段，现场人员常陷入“看得见、管不住”的困境;

　　4.处置效率低下：从发现、上报、研判到最终响应，流程冗长且高度依赖人工，往往导致处置滞后，错过最佳处理 时机，违规车辆早已驶离管控范围。

　　这种被动、迟滞的传统管理模式，难以应对日益频发、手段翻新的特情冲击，亟待引入智能化、即时化的技术手段 重塑管控流程，提升路网治理的精准性与时效性。

　　目的：通过智能化手段改变传统的收费站特殊车辆管控模式。系统通过实现特殊车辆到达收费现场，实时采集车辆 信息，与服务器后台记录的特殊车辆信息智能分析，智能匹配该车是否识别为存在历史违规行为，若存在则平板上显示弹窗提醒收费人员，需重点核验该车辆。从而实现了“后台记录、主动感知、弹窗预警、精准管控”的车辆智能管控模式，从源头上解决了传统管控模式发现不及时、传达效果差、 管控不到位、处置效率低的问题。

　　意义：项目投入使用后，将实现特殊车辆的现场自动识别、违规信息记录、自动弹窗提醒、联动精准管控功能，有效地堵塞通行费流失漏洞，确保通行费增收，从源头上解决了传统管控模式痛点问题。

　　项目概况：项目主要聚焦于特殊车辆智能核验、跨站数据协同与特情处置效率提升。在技术层面，采用AI视觉识别与物联网终端协同架构，构建“前端采集-中台匹配-终端预警”三级处理机制，通过后台核心服务器数据中心实现柳州公司44个收费站的跨站数据互通，依托后台核心服务器数据中心与边缘计算节点的协同，对假冒鲜活农产品车、入口冲卡车等四类特情建立智能匹配与分级响应体系，形成全

　　域联动的车辆核验闭环。目前国内外尚未形成能覆盖多类型特殊车辆、实现全域跨站联动的智能核验体系，尤其缺乏针对高速公路收费站特情的“设备-算法-流程”一体化解决方案，该项目的研发填补这一领域空白。

　　1主要经验做法

　　为实现对特殊车辆进行弹窗提醒和精准管控，更进一步提高智能化，该项目依托后台核心服务器数据中心与边缘计算节点的协同，对假冒鲜活农产品车、入口冲卡车等多种类特情建立智能匹配与分级响应体系，形成全域联动的车辆核验闭环。解决“假冒鲜活农产品运输”“多轴多轮”“强行冲卡”等偷逃通行费车辆通过种种隐蔽手段侵蚀路网收益的难题。项目主要研究内容有：

　　(1)通过开发基于安卓系统下的APP应用实现卡机平板端用户登录、弹窗告警、告警信息详情浏览、文件信息传达等功能。在特殊车辆经过时可以实现弹窗告警(声音以及振动提醒),并可以切换到高速公路特殊车辆智能核验管控的APP。

　　(2)研发web后台管理子系统实现管理员对特殊车辆类型管理、特殊车辆弹窗提醒内容管理、特殊车辆信息录入管理等功能。系统后台可以管理所有特殊车辆库的查询浏览、审核，实现特殊车辆进出收费站记录的查询浏览。

　　(3)通过接入收费车道车牌车型识别设备(小黄人),实现进出车道车辆信息的抓拍、车牌识别、特殊车辆的分析判断以及特殊车辆信息的上传。

　　1.1该系统在研究过程中取得的创新成果

　　(1)研究关键问题解决方案上：全国联网收费大背景下，特殊车辆出现“假冒鲜活”“多轴多轮车”“入口冲卡车”“偷逃通行费车辆”等多种逃费形式。而传统的收费站管控模式，多依赖收费现场人工发现，存在发现不及时、传达效果差、管控不到位、处置效率低等问题，高速公路特殊 车辆智能核验管控的研究与应用，实现了对特殊车辆的自动识别、信息记录、弹窗提醒，解决了收费站发现不及时、传达效果差、管控不到位、处置效率低的问题。

　　(2)研究思路方法上：本研究利用高速公路特殊车辆智能核验管控的研究与应用通过收费站的车辆车型识别设备，实时采集车辆信息，与服务器后台记录的特殊车辆信息 智能分析，智能匹配该车是否识别为存在历史违规行为，若存在则平板上显示弹窗提醒收费人员，需重点核验该车辆。

　　2025工程创新与可特续发展

　　(3)基于后台管理子系统，管理员可调用核心服务器的数据接口进行特殊车辆类型管理、特殊车辆弹窗提醒内容管理、特殊车辆信息录入管理等功能，完成数据的采集、分析和处理工作，

　　通过高速公路特殊车辆智能核验管控的研究与应用实现对高速公路收费站特殊车辆进行提醒和管控，管控的主要类壁包括：一是检测到鲜活车辆历史存在假冒鲜活行为会提智收费员加强对该车辆的核验工作：二是系统检测到入口冲卡时，会提醒收费员该车存在冲卡行为，告知司机前往辖区综合执法部门处理：三是大件运输车辆经过收费站时系统提酸收费员要加强大件运输证件核查，查看该车为单次通行或多次通行：四是施工车辆经过收费站时系统提醒收费员要加强施工车辆的核验工作，是否存在人货混装。五是除以上四项的违规车辆类型，可根据管理人员的要求，自定义特殊车 辆的管控措施及管控流程。

　　1.2关键技术指标

　　(1)通过收费站车道安装车辆车型识别设备，实时采集通行收费站前端的车辆车型车牌识别数据信息。

　　(2)通过搭建数据处理采集协议中间件服务器，上传前端采集的车辆车型车牌识别数据信息，智能分析采集数据与后台记录特殊车辆数据是否一致。

　　(3)通过开发基于安卓系统下的APP应用于自助卡机平板上，调用主服务器的数据接口，实时调取精准数据，驱动其实现智能化的预警弹窗功能。

　　(4)研究搭建后台核心服务器数据中心，在系统后台管理“假冒鲜活”“多轴多轮车”“入口冲卡车”“偷逃通行费车”等多种类型的特殊车辆信息录入、审核。实现跨站特殊车辆联动管控，智能、快捷、高效特殊车辆信息共享。

　　2项目成果成效及社会和经济效益

　　2.1成果和成效

　　(1)该系统为特殊车辆引发的“特情”事件行为提供解决方案。本项目通过特殊车辆到达收费现场，实时采集车辆信息，与服务器后台记录的特殊车辆信息智能分析，智能匹配该车是否识别为存在历史违规行为，若存在则平板上显示弹窗提醒收费人员，需重点核验该车辆。

　　(2)本项目通过搭建后台核心服务器数据中心，实现跨站数据互通，跨站特殊车辆联动管控，智能、快捷、高效 特殊车辆信息共享。

　　(3)管控系统通过搭建中间件服务器，实现联动精准管控，记录后台的特殊车辆通行柳州公司44个收费站时都能响应管控措施。

　　2.2社会和经济效益

　　(1)堵塞通行费流失漏洞，确保通行费增收。能够有效帮助收费员查处不规范鲜活车辆，降低鲜活免费金额，加强收费现场对入口冲卡车的管控，有效地堵塞通行费流失漏洞，助力通行费增收，做到应收不漏。

　　(2)通过该项目自动对特殊车辆自动识别，实现同步在卡机操作平板端弹窗提醒收费员管控特殊车辆的效果，做到了源头上解决了传统管控模式发现不及时、传达效果差、

　　管控不到位、处置效率低的问题，

　　(3)通过该项目能够有效地提升车辆正常通行高速的自觉性，维护了高速公路的通行秩序、降低了收费站对特殊车辆的管控难度，净化了收费站的通行环境，

　　(4)通过一键上报特殊车辆违规信息，柳州公司44个收费站都能在平台进行查询处理，车辆到达每个收费站都能在平板端弹窗提醒，实现了联动管控，使得柳州公司管控特殊车辆更加高效、快捷、精准，提升了对特殊车辆的管理效率。

　　(5)社会效益：通过智能化手段改变传统的收费站特殊车辆管控模式。系统通过实现特殊车辆到达收费现场，实时采集车辆信息，与服务器后台记录的特殊车辆信息智能分析，智能匹配该车是否识别为存在历史违规行为，若存在则平板上显示弹窗提醒收费人员，需重点核验该车辆。从而实现了“后台记录、主动感知、弹窗预警、精准管控”的车辆智能管控模式，从源头上解决了传统管控模式发现不及时、传达效果差、管控不到位、处置效率低的问题，确保高速公路的安全畅通等方面，具有重大意义。

　　3项目查新情况

　　本项目2025年8月5日委托科学技术部西南信息中心查新中心进行项目查新，综合分析检索到的相关文献，并与委托项目的查新点进行对比分析，可以得出如下结论：

　　检出文献中，见有一种基于视频分析的路口特殊车辆识别检测系统，特殊车牌识别方法、系统、介质及电子设备，一种无线车牌车型识别语音播报摄像系统报道。但本项目所述查新内容的“高速公路特殊车辆智能核验管控的研究与应用”,在所检文献以及时限范围内，除本项目委托单位所属文献外，国内未见文献报道。本项目具有新颖性。

　　4下一步工作思路

　　针对高速公路特殊车辆智能核验管控的研究与应用的下一步工作，我们决定从以下几个方面考虑：

　　(1)改进核心识别算法与优化硬件设备配置：通过不断优化特殊车辆细节特征，不断完善特殊车辆详细信息，减少管理员审核难度，降低误报与漏报率。

　　(2)提升系统处理效率与准确性：集成AI决策模型，

　　对特殊车辆违规行为尝试自动推送警示信息，对特殊车辆长期出现严重违规行为自动生成处置指令并推送至执法终端，减少人工干预，提升响应速度。

　　(3)完善的系统运维与数据安全管理体系：制定详细的设备定期维护校准制度与应急预案，确保感知设备的可靠运行。在数据管理方面，建立从采集、传输、存储到应用的全流程安全规范，保障数据完整性、保密性与可用性。

　　(4)完善系统的功能和扩展性：在基础功能上，增加高级数据分析、多维数据可视化等功能模块，为管理决策提供支持，适应业务发展需要。

　　(5)推动与相关业务系统的深度集成：积极将该系统与其他相关系统进行集成，实现数据互联互通与业务协同， 打通数据壁垒，实现信息共享、联动布控、联合惩戒，形成管理合力，构建“源头-入口-途中”全链条监管闭环。

　　(6)探索除“假冒鲜活农产品运输车辆”“多轴多轮车辆”“入口强行冲卡车辆”“偷逃通行费车辆”外的其他特殊车辆，及时进行系统更新，保障联动精准管控，有效地堵塞通行费流失漏洞。

　　高速公路特殊车辆智能核验管控的研究与应用下一步发展，应坚持以数据驱动为核心、技术赋能为支撑、协同联 动为关键、信用监管为保障，通过构建全方位、全链条、智能化的管控新体系，全面提升路网运行安全与通行效率，助力高速公路数字化转型与高质量发展。

　　5系统构成及功能

　　系统包括三个子系统：系统应用中间件子系统、web后台管理子系统、平板端APP子系统

　　5.1系统应用中间件子系统

　　车辆通过车道时，摄像头抓排车型精准识别车牌颜色、车牌号码，系统应用中间件子系统根据车牌号码查询是否是特殊车辆，是特殊车辆时，写入到通行记录采集表中，并保存车辆抓拍的照片。

　　5.2Web后台管理子系统

　　有以下3个功能：系统基础设置、特殊车辆类型管理、特殊车辆上报管理。

　　5.2.1特殊车辆类型管理

　　在平台菜单页面“特殊车辆类型管理”-“特殊车辆类型查询”展示车辆类型信息，特殊车辆类型，并自定义告警级别、告警提示。

　　5.2.2特殊车辆上报数据功能：

　　在平台菜单页面“收费站车辆信息管理”-“特殊车辆上报数据”查询特殊车辆信息，可自定义需管控的“特殊车辆”类型，自定义具体信息。包含：车牌号码、车牌颜色、特殊类型、有效期、行驶证号、车型、车轴、车轮、备注、车辆照片等信息。

　　5.2.3通知公告功能：

　　在平台菜单页面“通知公告管理”- “通知公告管理”展示通知公告信息，可发布收费政策、工作指导、业务传达等等。

　　5.3平板端APP子系统

　　平板端APP主要使用对象为收费员，主要用于特殊车辆照片采集上报、车辆过车提醒(特殊车辆)、特殊车辆信息的告警、特殊车辆信息的采集管理以及各种系统消息的查询浏览。

　　5.3.1用户登录

　　输入工号、密码。登录，登录具有记住工号、密码功能。

　　登录后跳转到工作车道选择窗口设置工作车道。

　　5.3.2工作车道设置

　　实现工作车道的设置。需要选择的选项有：

　　工作站点：下拉选择。默认选择用户最近一次选择的收费站。

　　工作车道：下拉选择。默认选择用户最近一次选择的车道。下拉列表中绑定用户所选收费站下所有车道，

　　5.3.3APP首页

　　显示最新通知公告、告警消息，消息滚动显示。左侧显示车辆大图，如果该车是特殊车辆，则图片闪烁显示，并进行声音告警。并显示以下车辆信息：

　　车牌号码、车辆颜色、车轴：行驶证号、车型、车轴、车轮(如果该车的行驶证录入过系统，则需要显示);是否为特殊车辆，如是可查看特殊车辆详情。

　　5.3.4消息列表

　　显示最新的通知消息，消息标题、简要描述、消息时间、已读未读标志。

　　5.3.5特殊车辆采集上报

　　特殊车辆采集上报页面，可实现特殊车牌的拍照，记录特殊车辆违规类型，采集上报后，即可进入到特殊车辆列表页面。

　　6结束语

　　高速公路特殊车辆智能核验管控系统有效解决了传统人工核验效率低下、误判率高等问题，通过整合物联网、大数据与人工智能技术，实现了对特殊车辆的智能识别与精准管理。实践证明，系统不仅提升了高速公路通行的安全性和效率，还为交通管理部门提供了强有力的数据支持和决策依据。未来应进一步完善系统功能，强化数据安全保障，推动技术在更广泛的道路交通管理中应用，为建设智能交通体系贡献力量。

　　参考文献：

　　[1]于立军.高速公路隧道机电系统安装工程施工研究[J].中华建设，2021(1):147-148.

　　[2]肖雨桐.高速公路隧道机电安装施工技术[J].科学技术创新，2020(34):114-116.

　　[3]谭小刚.高速公路隧道机电设施检测技术应用研究[D].西安：长安大学，2014.

　　[4]李苗华，谭平玉，戴剑军，等.智慧隧道一体化管控平台的设计与实现[J].湖南交通科技，2021,47(2):16-20.

　　[5]李斌，柯巍，刘盈.基于雷达增强型机器视觉的全息隧道监测预警技术[J]. 中国交通信息化，2022(4):116-119.