摘要：本文對現階段高速服務區存在的各種突出問題分析梳理，通過基于智能視頻技術的高速公路服務區精細化管理是一種現代化服務區車輛及設備自動化管理系統，以促進服務區停車場車位及設施利用率，最大限度地提高服務接待能力，同時又具有服務區打擊逃費功能，是將服務區完全置于智能管理下的服務管理系統。它主要是針對服務區優質管理需要，以管理安全、操作方便、更高效、人性化的服務車輛及人員爲目標的智能化管理系統。
關鍵詞：智慧服務區、智能視頻分析技術、防逃費、大數據
服務區是高速公路上必不可少的配套資源設施，隨著我國高速公路的迅猛發展發展高速服務區，服務區的數量和服務區車輛與日俱增，特別是節假日期間大量車輛和人員進入服務區，給服務區的管理帶來了巨大考驗，如何及時掌握服務區車輛和人員數量動態，根據車型引導車輛停車，采取布局合理的服務區服務設施，控制合理的車流量和人流量，是對服務區更加精細化管理的重要組成部分，也是打造“智慧服務區”的成果展現。
一、服務區在管理中的問題
1.1服務區內換挂、甩挂逃費
隨著高速公路通車裏程的迅猛增長和聯網規模的不斷擴大，特別是計重收費普及以後超限單車通行費大幅增加，部分人員在既得利益的驅動下，在服務區內進行貨車的換挂、甩挂等逃避通行費，給國家和企業帶來經濟損失，也給正常的運營秩序帶來較大的沖擊。
1.2服務區停車場車輛停放無序
高速服務區都建有客貨車分類停放區，遇到節假日大量車輛湧入服務區，不按標志車位規範停車，導致服務區停車場混亂，停車區域擁堵容易造成剮蹭等交通事故發生。
1.3危險品運輸車停車不規範
危險品運輸車行駛途中保障其安全及其重要，特別是服務區爲人流密集地區，危險品運輸車亂停亂放，不在危化品車位出停放，一方面會造成車輛擁堵，另一方面也會造成公共安全隱患危機人身安全。
1.4對服務區車流量、人流量掌握不及時
隨著服務區客流量快速的增長，尤其在節假日期間，大量的車輛及旅客湧入服務區，給服務區的各項工作帶來巨大的考驗。因此，及時的掌握各個服務區的客流量及車流量數據，綜合各個服務區數據變化及時采取合理的措施，控制客流量及車流量，爲人們出行提供最優最便利的服務同時，也大大減輕服務區的工作壓力。
1.5服務區大數據應用不深入
高速公路服務區在日常的運營過程中, 産生了海量的、異構的數據, 即大數據, 這些數據還在快速的增長. 大規模産生的數據, 給數據的存儲和分析帶來了巨大的挑戰, 如何深入的、科學的、高效的存儲這些大數據, 並能對其進行快捷的訪問和分析, 更好的服務于交通, 是一個迫在眉睫的問題。
首先討論了高速公路中大數據的來源以及數據的特點, 然後分析了研究大數據的意義和大數據處理技術, 並分析了這些技術在高速公路大數據中分析中所面臨的挑戰。
二、系統設計
基于智能視頻技術的高速公路服務區管理方式是一種現代化服務區車輛及設備自動化管理系統，以促進服務區停車場車位及道路利用率，最大限度地提高服務接待能力，同時又具有服務區打擊逃費功能，是將服務區完全置于計算機管理下的高科技機電一體化産品。它主要是針對服務區優質管理需要，以管理安全、操作方便、更高效、人性的服務各車主及旅客爲目標自動化統計系統，通過視頻技術多維車輛特征分析、車牌抓拍、車位引導系統的使用，提供全面停車指引服務，可以極大地提高服務區停車場服務水准，並提高服務設施的自動化程度和動態監控能力，按照車型合理安排停車，提高停車設施泊車利用率，減少排隊進入服務區時間，樹立服務區停車場優質服務的形象；同時對服務區出口的車輛根據號牌識別信息自動和入口車輛進行號牌、車型的比對，重點判斷貨車服務區內甩挂、換挂等逃費行爲，對存在逃費行爲的車輛進行上級反饋和預警；服務區智能卡口系統對進入服務區的車輛數量、車型等實時監控；後期視頻雲監控系統建設，監管人員可以通過手機APP实时查看管辖服務區运行状态是否正常，方便随时发布管理动态，来实现服務區运行状况和信息发布联网管理，打造现代化的智慧服務區。
三、系統架構
3.1智能視頻分析服務區網絡拓撲設計
總體網絡拓撲爲，前端利用車輛特征信息采集識別設備采集車輛或者人流量信息，傳到後台服務器上進行服務區出入口的車型比對處理分析，得出相應的車型分析結果，服務器根據車型識別結果和服務區停車場的閑置車位數量，給停車引導顯示屏發出車輛引導信息；對進入服務區內的危化品運輸車輛進行監控，不按規定停入危化品專用車位將發出警告；人流量統計分析系統實時分析園區內人流量活動數量，爲管理者提供管理依據。
數據中心
數據中心直接接入服務區内前端采集的检测数据。數據中心存储数据类型，包括结构化数据和非结构化数据；结构化数据主要包括平台涉及的所有高速公路业主公司高速服務區所涉及的设备和车道，以及设备检测的车辆特征信息等；非结构化数据主要包括车辆特征图片信息。
服務區&停車區
服務區和停車區入口、出口安装车辆特征信息采集设备，车道过车时将采集的车辆特征数据由前置工控设备存储。
前置服务器将数据规整和清洗后，通过专网上报公司數據中心計算分析、统计計算、汇总处理。
3.2智能视频分析服務區逻辑架构拓扑图
數據接入方向：
在服務區前端检测点，由前端智能识别设备采集各服務區过车的特征数据，前置服务器对采集的数据进行清洗、缓存、然后平台接口层通讯按照统一协议接口传送数据到达平台。
平台接口層各功能業務模塊接口對數據進行完整性判斷後，按照配置把數據推入相應的消息隊列。
消息總線分配和管理各個消息隊列的調度和緩存。
計算&统计功能层响应消息总线通知，分业务功能进行实时計算过程轨迹、流量計算、异常数据計算、布控稽查計算、逃费预判后把計算结果回送消息队列；分业务功能进行离线数据的统计生成报表后推送到消息队列。
功能模塊層響應消息總線通知，按消息隊列分類進行數據存儲入數據庫、圖片進入文件存儲層；曆史數據(超過預設阈值年份)存儲入數據庫。
數據查閱方向：
展示層采用B/S 模式，SpringMVC層架進行展示，客戶端通過浏覽器作爲運行介質和用戶交互，響應用戶操作産生控制結構數據推送到平台接口層。
接口層分爲兩大部分，一爲業務功能查詢接口實現正常業務數據的查詢和管理，二爲實時視頻轉發接口實現車道實時監控。
消息總線分配和管理各個消息隊列的調度和緩存。
业务模块层响应消息总线通知，各业务模块分别处理预设置消息队列消息，查询計算数据库或者文件系统后把结果数据返回到消息队列。
展示層在SpringMVC 通過模型層響應消息總線的通知，獲取結果數據綁定到視圖層實現數據的展示。
3.3智能视频分析服務區功能接入拓扑图
数据采集模块单据包括服務區入口车辆特征信息数据采集、服務區出口车辆特征信息采集、危化品车辆识别监控、人流量分析，通过视频分析采集到车辆特征信息，可以把相关大数据信息接入到打逃应用、布控应用、报表应用等多项功能接入。
四、主要功能
4.1車型分類系統引導不同車型進入停車位
車型分類系統應前端車型識別采集設備需要可以明確區分客1-客4、貨1-貨5、特殊车辆（危险品运输车辆）的车型信息，并通过中心服务器识别该车型后，根据该车型信息計算出服務區内剩余的车位信息并发出指引标识，需要按照指示牌导引线进行行驶，指引车主选择合适的停车位停放车辆，按照车型分类区分停车位，大小车辆分别停放，规范停车秩序，使车位能够得到有效利用。
4.2識別危險品運輸車輛
服務區视频车辆分析系统是通过前端识别设备采集车辆图像，车辆特征提取系统分析后可以识别带有危险品标志的车辆例如危险标志灯、危险车辆侧面标志等其他危险品标志，运输车辆进入服務區后前端采集设备分析出危险品运输车后，直接引导该类型车辆进入危险品运输车辆专用车位进行停放，减少事故的发生。
4.3服務區客流量及车流量统计分析
服務區流量统计系统由高清智能卡口摄像机、网络传输系统、数据处理系统等构成，是利用計算机视觉技术先进的视频算法，对进出服務區卡智能口监控画面进行分析、处理、应用的过程，完整的流量统计系统，主要包括以下几个步骤：背景学习过程、移动的目标提取与跟踪、移动目标的识别判断。系统具有专业的智能检测功能和丰富的扩展接口，其独特的后端分析系统，赋予产品高灵活性和高稳定性的特点。
流量统计系统不仅可以分析服務區客流量数据，还可以为服務區获取不同时段分布的人数统计、人群行为异常、场内滞留人数分析等信息，从而有利于管理人员现场调度管理、判断人群及车辆拥挤程度、实现服務區安全高效管理；对于服務區管理中心，服務區管理人员可利用该统计系统了解顾客行为，来评估服務區所提供的服务设施是否方便、足够、达标等。此外还可以对服務區由于顾客过多拥挤引起的安全隐患及时报警。
4.4智能視頻分析系統實現防逃費功能
智能视频分析服務區系统对服務區出入口数据进行采集，以车牌号码为索引，对出口车辆进行车辆特征比对，主要比对的特征为车脸、车身及车尾，比较其差异性，以此判断该车辆存在哪种类型的异常情况，如换牌换卡、套牌、甩挂和换挂等逃费行为。
對于比對異常的車輛數據，通過報警功能在平台上提示用戶，該車疑似逃費車輛，需要通過人工進行核實。
工作人员可通过平台的过车查询功能对车辆进行跟踪查询，包括服務區出入口车头车尾高清图、车身图片等；通过掌握的车辆信息对嫌疑车辆进行复核，以确定车辆是否为逃费车辆，最终将此车牌号标注为嫌疑车辆，加入平台黑名单；当该车再次被识别时，平台通过报警功能提示用户进行拦截。
五、結束語
“智慧服務區”已被大多数高速公路服務區管理单位所接受，这是现代服務區一体化管理的信息化理念。它将新一云計算技术、物联网、传感器技术、运筹学、人工智能和系统综合技术有效地集成应用于高速公路服務區信息化建设，并通过人工智能、大数据管理系统收集、分析和处理，结合服務區布局调整、软硬件设施的升级改造、服务功能优化等进行匹配，必将推动服務區新的产业升级，推动服務區管理的科学化和服务的创新。
