基于大数据的高速公路联网收费信用平台设计分析
摘要：2020年，全国取消高速公路省界收费站并网切换后，高速公路收费业务面临新的挑战。采用开放式收费制式，可避免封闭式收费带来的多种偷逃通行费行为，但仍会存在ETC车辆恶意屏蔽OBU、使用非本车OBU逃费、收费站人员违规操作等情况，影响正常的收费秩序，给高速公路运营方、管理方都带来了困扰。交通管理部门提出基于高速公路大数据，建立全国高速公路联网系统信用管理体系，稳定取消省界收费站后的收费秩序，创造良好的出行环境。
关键词：大数据；高速公路联网；收费信用平台设计
1、平台设计
1.1需求分析
1.1.1数据来源分析
（1）车辆信息
从车辆信息库获取车辆状态及违法记录
（2）联网收费历史数据
高速公路联网收费以来的所有数据，包括车道的现金/非现金收费、ETC发行、车辆通行记录、现场特情、现场设备、票卡、黑名单、集装箱、收费员值班及操作、ETC门架、固定/移动稽查点、绿通、入口治超的记录和图像数据，以及交通运输部和公安厅共享的记录和图像数据。
（3）通行异常信息
如未经报备的车辆轴数变化、多次CPC坏卡、丢卡、卡内信息不一致、无牌照、假冒军车、假冒紧急车、冲卡、破坏收费秩序、破坏收费设施、倒换OBU、倒换通行卡、假冒绿通车等行为数据。
（4）发行异常信息
办理ETC过程中产生的异常情况，如假行驶证信息、假身份信息、记账卡逾期缴费等行为数据。
（5）拓展应用信息
信用主体在加油站、停车场、服务区产生的异常情况，如欠费、破坏设施及其他违法行为。
（6）失信被执行人名单
失信被执行人名下的车辆纳入信用评价体系。
（7）第三方信用平台数据
信用中国、信用交通等平台数据。
1.1.2功能需求
平台的用户主要为高速公路联网中心管理人员、路网运营公司管理人员、ETC运营公司管理人员、收费员、打击逃费稽核人员及其他接入本平台的外部机构。平台用户希望通过高速公路收费管理WEB端、移动APP、、小程序或数据交换接口，实时查询车辆、车辆所有人、ETC账户所有人及驾驶员的信用信息，用于进行数据大屏展示、公路通行收费稽核、账号注册审核、业务开通信用审核等，平台管理员可对信用信息进行更新管理。
1.2平台功能设计
1.2.1系统管理
包括平台的用户管理、角管理、资源管理和日志管理。
1.2.2信用档案管理
建立通行收费公路、使用ETC及相关拓展服务的车辆、车辆所有人、ETC账户人及驾驶人为信用主体的信用档案，全面记录信用主体、信用行为、信用评价、信用奖惩、信用修复等信息。
1.2.3信用评价名单管理
分为守信名单、一般失信名单、重点关注名单及严重失信名单。根据评价主体的最新行为，动态调整各级信用等级的名单。
hbase为什么查询快
1.2.4信用评价标准管理
分为车辆信用评价、车辆所有人信用评价、ETC账户人信用评价以及驾驶员信用评价。设置评价标准，并根据最新的法律法规、相关政策，动态更新评价标准。
1.2.5信用奖惩管理
包括行业内应用和行业外应用。行业内应用，为不同的信用等级名单，制定奖惩制度。如守信名单,享受包括全国ETC优惠政策；严重失信名单，一定期限内，禁止车辆通行收费公路。行业外应用，与其他信用公共平台，建立完善的联合惩戒工作机制，实现信用信息共享交换，联合奖惩。
1.2.6信用评价结果发布管理
省级信用平台负责省内高速公路信用数据分析、汇总和上传，以及省内高速公路信用黑名单的审核、提交。交通运输部路网中心平台接收省级平台数据，确认后更新，并信息共享。
1.2.7信用修复管理
失信行为主体主动纠正失信行为、按照规定履行相关义务、消除不良社会影响、提出信用承诺、完成信用培训的，按程序可进行逐级信用修复。
1.3平台总体框架设计
高速公路联网收费信用平台功能规划主要以业务和技术双驱动，软件解耦和复用为思想，规划为“网络层、数据层、支撑平台层、应用层和访问层”的五层功能体系架构。平台网络层依托省级高速公路内网、全国高速公路内网、公众服务外网及物联网，实现信用平台信息的可靠传输和路由。数据层是存储和处理层，包括联网收费平台的ETC发行、通行交易和稽查等数据，以及共享的第三方机构的数据。
支撑平台层为集成的第三方应用平台，包括GIS地理信息服务平台、数据库访问引擎、数据交换引擎、大数据分析平台、数据可视化工具平台等。应用层实现数据大屏展示、平台权限管理、系统配置、信用档案管理、信用评价名单管理、信用评价标准管理、信用奖惩管理、信用评价结果发布管理、信用修复管理、信息预警及统计报表等。访问层直接和用户交互，用户可直接访问集成信用评价功能的应用系统。
1.4平台技术架构设计
平台有并发量大、数据量大、数据结构类型多、查询响应要求高特点，因此采用NoSQL数据库（Redis，MongoDB、Hbase）、关系数据库（Oracle）、分布式文件系统等进行数据存储，以满足不同场景的需求。通过Kafka作为数据接入的缓冲层，支持大量数据的写入，保
证数据大量访问的实时性、正确性和稳定性。高速公路联网收费信用大数据平台包括流式计算、离线计算，并根据业务处理数据，最后将计算数据存储，同时对数据进行指标分析、统计报表、数据挖掘和机器学习。
1.5平台数据流结构设计
处理过程
1.5.1数据预处理
平台系统将接收的杂乱无规则的数据处理为符合规范的、完整的能被保存的数据。
1.5.2数据缓冲
经过预处理过的数据进入数据缓冲区后，根据数据类型进入不同的缓冲区队列，系统对数据进行分流和缓存归类。
1.5.3数据写入
当缓冲队列中的数据达到阈值或触发写入操作时，数据会进入数据写入模块。
1.5.4数据集
采用HBase技术进行数据集，进行高效的计算和存储。
1.5.5数据查询
数据查询是指用户使用SQL语句从HBase集中进行数据检索，并将数据返回用户的过程。
1.5.6数据缓存
采用Redis缓存服务器，负责缓存访问频率较高的数据。
1.6应用场景设计
1.6.1全国高速公路稽核
各省联网中心管理人员、稽查人员在线获取信用数据，可快速识别逃费车辆，并现场处理偷逃费用追缴，维护良好的收费秩序。对外共享高速收费严重失信名单，在车辆营运许可申请办理、车辆过户等环节开展联合惩戒，增大高速通行费追缴力度。