ETC和MTC智能混合通行系統(tǒng)及方法與流程
本發(fā)明涉及高速公路收費領域。更具體地，涉及一種etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)及方法。
背景技術：
隨著技術的發(fā)展，人們對高速公路上車輛收費的要求越來越高。
etc車道系統(tǒng)(electronictollcollection，電子不停車收費)是目前我國大力發(fā)展和推廣的一種先進的公路自動收費系統(tǒng)，通過安裝在車輛擋風玻璃上的車載單元obu(onboardunit)與在收費站etc車道上的微波天線之間的微波專用短程通訊，利用計算機聯網技術與銀行進行后臺結算處理。但是鑒于目前大部分etc車道主要采用專用車道模式運營(即僅為etc用戶提供不停車收費處理服務)，因此對于一些車道資源十分有限的收費站，若在有限的車道資源下設置一條專用etc車道，必將給其他車道徒增業(yè)務壓力，容易產生如etc車道流量不足，但相鄰mtc車道排隊堵塞等不和諧現象，極不利于etc在我國高速公路收費行業(yè)中的長遠發(fā)展。
為了提高收費效率，現有的方式采用在原有mtc(人工半自動收費車道)的基礎上，對收費站進行擴建，新建etc車道，或者直接將現有的mtc車道改造成etc車道，這樣mtc車道只提供mtc人工收費服務，etc車道只提供etc通行服務，但無法實現一條車道、兩種通行服務的混合式處理。
目前，已有的混合通行車道系統(tǒng)是基于在mtc車道控制器與etc車道控制器相連情況下，根據車輛的位置和交易狀態(tài)，選擇etc車道控制器或mtc車道控制器為車輛提供對應的收費處理服務，來實現同一車道支持etc和mtc兩種交易模式，但其在車輛通行狀態(tài)進行檢測和判斷的穩(wěn)定性、準確性和實時性方面還不盡如人意，另外，對于etc跟車干擾、倒車及隊列交易混亂等問題缺少有效的應對措施。
因此，需要提供一種etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)及方法。
技術實現要素：
本發(fā)明的一個目的在于為了克服至少一項上述問題，提供一種etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)。
為達到上述目的，本發(fā)明采用下述技術方案：
一種etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括識別系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和交易系統(tǒng)，其中
識別系統(tǒng)，用于識別駛入車輛的信息，將信息發(fā)送至控制系統(tǒng)；
控制系統(tǒng)，用于根據車輛的信息為該駛入車輛生成通行數組，將至少一個通行數組按駛入順序生成通行數組隊列，根據車輛通行數組進行通行模式判別，并根據判別結果控制交易系統(tǒng)進行操作；
交易系統(tǒng)，設置在識別系統(tǒng)沿車輛駛入方向上，用于在控制系統(tǒng)控制下對駛入etc車輛和/或mtc車輛進行收費并放行；
etc為電子不停車收費系統(tǒng)，mtc為人工半自動收費系統(tǒng)。
優(yōu)選地，識別系統(tǒng)包括沿車輛駛入方向依次設置的第一識別區(qū)、第二識別區(qū)和第三識別區(qū)，其中
第一識別區(qū)包括沿車輛駛入方向依次設置的第一線圈、第二線圈和第三線圈，用于判斷車道中車輛數目、位置及運動方向，識別駛入車輛；
第二識別區(qū)包括用來測量車輛軸數的軸數識別單元和用來測量車輛重量的重量識別單元；
第三識別區(qū)包括設置于投影區(qū)內的判別線圈及路側單元，判別線圈用于判別是否有車輛在投影區(qū)內，路側單元用于接收車輛車載單元信息并判斷該車輛是否為etc車輛及該etc車輛是否交易成功。
優(yōu)選地，第一線圈、第二線圈和第三線圈中任一線圈在檢測到有車輛時生成信號“1”，檢測到無車輛時生成信號“0”，并實時將檢測結果發(fā)送至控制系統(tǒng)；
控制系統(tǒng)根據檢測結果生成3*3檢測矩陣，其中，矩陣第一至三列分別為第一線圈、第二線圈和第三線圈的檢測結果，第一至三行分別為各線圈連續(xù)三個狀態(tài)的檢測結果，其中，三個線圈中至少一個檢測信號發(fā)生變化為一個狀態(tài)。
優(yōu)選地，交易系統(tǒng)包括etc交易區(qū)、mtc交易區(qū)和通行單元，其中
etc交易區(qū)，用于對etc車輛進行收費，包括etc拍攝相機及etc費用顯示屏；
mtc交易區(qū)，用于對mtc車輛及交易失敗的etc車輛進行收費，包括收費亭、mtc拍攝相機及mtc費用顯示屏；
輔助單元，用于控制車輛通行，包括欄桿和用于控制欄桿上抬或下降的防砸線圈。
優(yōu)選地，通行數組基本結構為【①，②，③，④，⑤，⑥，⑦，⑧，⑨】，其中
①為編號位，用于存儲該車輛在車道中的編號；
②為軸數位，用于記錄通過車輛的軸數；
③為重量位，用于記錄通過車輛的重量信息；
④為線圈判別位，用于判別是否有車輛在投影區(qū)，若有，則存儲信息“1”，若無，則存儲信息“0”；
⑤為第一天線位，用于判別投影區(qū)車輛是否為etc車輛，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑥為第二天線位，用于判別etc車輛是否交易成功，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑦為車輛信息位，判斷第一天線位⑤與第二天線位⑥存儲信息是否為“1，1”，若是，則存儲etc車輛相關信息；若否，則為空；
⑧為欄桿位，用于判斷交易是否成功，若交易成功，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑨為防砸線圈位，用于判斷是否有車輛壓住線圈，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”。
優(yōu)選地，每輛駛入車輛對應一個通行數組，至少一個通行數組按駛入順序生成通行數組隊列，通行數組隊列中首位數組用于控制當前車輛的交易與通行；通行數組隊列在車輛通行或倒出通行系統(tǒng)后清除其對應數組。
本發(fā)明的另一個目的在于提供一種etc和mtc智能混合通行方法。
為達到上述目的，本發(fā)明采用下述技術方案：
一種etc和mtc智能混合通行方法，用于etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)中，系統(tǒng)包括
識別系統(tǒng)，包括沿車輛駛入方向依次設置的第一識別區(qū)、第二識別區(qū)和第三識別區(qū)，其中第一識別區(qū)包括沿車輛駛入方向依次設置的第一線圈、第二線圈和第三線圈，第一線圈、第二線圈和第三線圈中任一線圈在檢測到有車輛時生成信號“1”，檢測到無車輛時生成信號“0”；第二識別區(qū)包括軸數識別單元和重量識別單元；第三識別區(qū)包括設置于投影區(qū)內的判別線圈及路側單元；
控制系統(tǒng)，根據第一識別區(qū)檢測結果生成3*3檢測矩陣，還用于根據車輛的信息為該駛入車輛生成通行數組，將至少一個通行數組按駛入順序生成通行數組隊列，根據車輛通行數組進行通行模式判別，并根據判別結果控制交易系統(tǒng)進行操作；
交易系統(tǒng)，設置在識別系統(tǒng)沿車輛駛入方向上，包括etc交易區(qū)、mtc交易區(qū)和通行單元，其中etc交易區(qū)包括etc拍攝相機及etc費用顯示屏；mtc交易區(qū)包括收費亭、mtc拍攝相機及mtc費用顯示屏；輔助單元包括欄桿和用于控制欄桿上抬或下降的防砸線圈；etc為電子不停車收費系統(tǒng)，mtc為人工半自動收費系統(tǒng)；
方法包括：
s1：識別系統(tǒng)對通行車輛進行識別，具體地
s101：第一識別區(qū)對進入車道的車輛進行識別，確定駛入車輛；
s102：第二識別區(qū)對駛入車輛進行軸數和重量識別；
s103：第三識別區(qū)對車輛判別該車輛為etc車輛或mtc車輛；
s104：識別系統(tǒng)將上述識別結果發(fā)送至控制系統(tǒng)；
s2：控制系統(tǒng)根據識別結果進行通行模式選擇，具體地
s201：控制系統(tǒng)為每輛駛入車輛生成通行數組；
s202：控制系統(tǒng)將至少一個通行數組按駛入順序生成通行數組隊列；
s203：控制系統(tǒng)根據當前通行數組隊列的首個數組信息進行通行模式選擇；
s204：通行數組隊列在車輛通行或倒出通行系統(tǒng)后清除其對應數組；
s3：交易系統(tǒng)根據上述通行模式對車輛進行收費及放行，具體地
s301：對etc車輛在etc交易區(qū)進行收費、拍照及顯示費用；
s302：對mtc車輛及交易失敗的etc車輛在mtc交易區(qū)進行收費、拍照及顯示費用；
s303：通行單元對交易成功車輛進行放行。
優(yōu)選地，第一識別區(qū)對進入車道的車輛進行識別，確定駛入車輛，具體地
s1011：若3*3檢測矩陣為
s1012：若3*3檢測矩陣為
優(yōu)選地，通行數組基本結構為【①，②，③，④，⑤，⑥，⑦，⑧，⑨】，其中
①為編號位，用于存儲該車輛在車道中的編號；
②為軸數位，用于記錄通過車輛的軸數；
③為重量位，用于記錄通過車輛的重量信息；
④為線圈判別位，用于判別是否有車輛在投影區(qū)，若有，則存儲信息“1”，若無，則存儲信息“0”；
⑤為第一天線位，用于判別是投影區(qū)車輛否為etc車輛，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑥為第二天線位，用于判別etc車輛是否交易成功，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑦為車輛信息位，判斷第一天線位⑤與第二天線位⑥存儲信息是否為“1，1”，若是，則存儲etc車輛相關信息；若否，則為空；
⑧為欄桿位，用于判斷交易是否成功，若交易成功，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑨為防砸線圈位，用于判斷是否有車輛壓住線圈，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”。
優(yōu)選地，通行模式包括etc通行模式和mtc通行模式，控制系統(tǒng)根據當前通行數組隊列的首個數組信息進行通行模式選擇，具體地
s2031：通過線圈判別位④判斷是否有車輛通過投影區(qū)，若為“1”則有車輛通過投影區(qū)，若為“0”則無車輛通過投影區(qū)；
s2032：通過第一天線位⑤判斷是否有為etc車輛，若為“1”則該車輛為etc車輛，若為“0”則為mtc車輛；
s2033：對etc車輛采用etc通行模式；
s2034：通過第二天線位⑥判斷是該etc車輛是否交易成功，若為“1”則該etc車輛交易成功，若為“0”則該etc車輛交易失??；
s2035：對mtc車輛和交易失敗的etc車輛采用mtc通行模式。
本發(fā)明的有益效果如下：
本發(fā)明中etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)及方法，基于車輛精準識別的信號分析，通過引入通行數組和通行數組隊列，實現根據數組中關鍵信息對車輛交易狀態(tài)和過程進行控制，以及智能隊列中車輛信息的循環(huán)處理。另外，利用識別系統(tǒng)對車輛進行穩(wěn)定、準確和實時的識別，做出通行模式的快速準確選擇，完成etc和mtc車輛的智能混合通行。
附圖說明
下面結合附圖對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細的說明。
圖1示出etc和mtc智能混合通行車道設備布局示意圖。
圖2示出信號存儲方式圖。
圖3示出信號更新方式圖。
圖4示出1輛車前進信號序列圖。
圖5示出1輛車倒退信號序列圖。
圖6示出2輛車前進信號序列圖。
圖7示出2輛車倒退信號序列圖。
圖8示出異常情況下觸發(fā)線圈信號序列圖。
圖9示出識別區(qū)神經網絡模型示意圖。
圖10示出bp神經網絡步驟流程圖。
圖11示出交易系統(tǒng)交易方法流程圖。
圖12示出第一識別區(qū)識別方法流程圖。
圖13示出etc和mtc智能混合通行方法的流程圖。
具體實施方式
為了更清楚地說明本發(fā)明，下面結合優(yōu)選實施例和附圖對本發(fā)明做進一步的說明。附圖中相似的部件以相同的附圖標記進行表示。本領域技術人員應當理解，下面所具體描述的內容是說明性的而非限制性的，不應以此限制本發(fā)明的保護范圍。
本發(fā)明結合我國高速公路的收費背景及現狀，通過對現有收費車道進行分析，以etc為基礎增加mtc功能的智能混合通行模式，在車輛入口島頭處增添“三個線圈”作為識別區(qū)。該識別區(qū)可對駛入車道的車輛進行判斷，表明車輛是否成功進入隊列區(qū)，完成隊列的初始生成，建立有效的車輛隊列模型，及時對隊列狀態(tài)進行更新處理；此外，在交易區(qū)前端設置etc交易區(qū)域，對駛入的etc車輛進行識別及交易，實現etc車輛的自動收費過程，同時，利用原有mtc車道的既有設備完成mtc車輛的人工收費，也可實現對etc異常交易車輛進行人工處理。
一種etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括識別系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和交易系統(tǒng)，其中識別系統(tǒng)，用于識別駛入車輛的信息，將信息發(fā)送至控制系統(tǒng)；控制系統(tǒng)，用于根據車輛的信息為該駛入車輛生成通行數組，將至少一個通行數組按駛入順序生成通行數組隊列，根據車輛通行數組進行通行模式判別，并根據判別結果控制交易系統(tǒng)進行操作；交易系統(tǒng)，設置在識別系統(tǒng)沿車輛駛入方向上，用于在控制系統(tǒng)控制下對駛入etc車輛和/或mtc車輛進行收費并放行；etc為電子不停車收費系統(tǒng)，mtc為人工半自動收費系統(tǒng)。
本發(fā)明中，識別系統(tǒng)包括沿車輛駛入方向依次設置的第一識別區(qū)、第二識別區(qū)和第三識別區(qū)，其中第一識別區(qū)包括沿車輛駛入方向依次設置的第一線圈a、第二線圈b和第三線圈c，用于判斷車道中車輛數目、位置及運動方向，識別駛入車輛；第二識別區(qū)包括用來測量車輛軸數的軸數識別單元和用來測量車輛重量的重量識別單元；第三識別區(qū)包括設置于投影區(qū)內的判別線圈及路側單元，判別線圈用于判別是否有車輛在投影區(qū)內，路側單元用于接收車輛車載單元信息并判斷該車輛是否為etc車輛及該etc車輛是否交易成功。第一線圈a、第二線圈b和第三線圈c滿足如下條件：
(1)任一輛駛入車輛能同時被所述三個線圈檢測到，以及同一線圈任意時刻最多被一輛車壓?。?/p>
(2)所述三個線圈中每個線圈在任意時刻包括兩種狀態(tài)：檢測不到車輛或檢測到一輛車輛。實際中需規(guī)定，相鄰兩車追蹤間隔至少為0.5m。
實時準確地檢測是否有車輛進入隊列、判斷是否發(fā)生倒車現象，是完成etc和mtc智能混合通行收費的基礎及關鍵環(huán)節(jié)。本發(fā)明提出的“三線圈識別法”即：僅利用車道內連續(xù)布設的三個線圈的打開及關閉狀態(tài)來對車輛通行狀態(tài)進行檢測和判斷，并保證滿足以下要求：①穩(wěn)定性：采用智能算法，保證數據和算法結果的一致性，從而為系統(tǒng)安全運行提供有力支持；②準確性：最大程度上保證車輛交易流程的順利進行，使得收費系統(tǒng)運行流暢；③實時性：響應時間足夠短，可在車輛進入車道后、進行交易前檢測出車道內車輛的編號及車輛的前進或后退情況，為駛入隊列區(qū)的車輛交易提供實時判斷依據。
本發(fā)明中，第一線圈a、第二線圈b和第三線圈c中任一線圈在檢測到有車輛時生成信號“1”，檢測到無車輛時生成信號“0”，并實時將檢測結果發(fā)送至控制系統(tǒng)；控制系統(tǒng)根據檢測結果生成3*3檢測矩陣，其中，矩陣第一至三列分別為第一線圈a、第二線圈b和第三線圈c的檢測結果，第一至三行分別為各線圈連續(xù)三個狀態(tài)的檢測結果，其中，三個線圈中至少一個檢測信號發(fā)生變化為一個狀態(tài)。
通行數組基本結構為【①，②，③，④，⑤，⑥，⑦，⑧，⑨】，其中④，⑤，⑥，⑧，⑨存儲數字信息；①，②，③，⑦存儲字符串信息：
①為編號位，所存信息為具體數字，用于存儲該車輛在車道中的編號，此位信息根據“三線圈區(qū)”判斷結果而定，代表數組的順序編號，即該車輛在車道中的編號，不同車輛具有不同的編號，隊首車輛編號為1，后面車輛編號依次加1；
②為軸數位，所存信息為具體數字，用于記錄通過車輛的軸數，記錄通過車輛的軸數，為貨車的人工收費提供軸數信息；
③為重量位，所存信息為具體數字，用于記錄通過車輛的重量信息；
④為線圈判別位，用于判別是否有車輛在投影區(qū)，若有，則存儲信息“1”，若無，則存儲信息“0”，若④位數值為“1”，而此時天線1位和2位內信息仍為空，則將⑤⑥位均填充為“0”；
⑤為第一天線位，用于判別投影區(qū)車輛是否為etc車輛，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑥為第二天線位，用于判別etc車輛是否交易成功，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”；
⑦為車輛信息位，判斷第一天線位⑤與第二天線位⑥存儲信息是否為“1，1”，若是，則存儲etc車輛相關信息，包括：車輛類別、車牌信息、出入口信息、收費情況等；若否，則為空，等待人工收費后寫入mtc車輛的相關信息；
⑧為欄桿位，用于判斷交易是否成功，若交易成功，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”，此位信息為“1”時，且當前數組為存儲空間中的首位數組，則觸發(fā)欄桿抬起，同時將此時編號為1的數組信息進行備份后清除此數組中信息；
⑨為防砸線圈位，用于判斷是否有車輛壓住線圈，若是，則存儲信息“1”，若否，則存儲信息“0”。
每輛駛入車輛對應一個通行數組，至少一個通行數組按駛入順序生成通行數組隊列，通行數組隊列中首位數組用于控制當前車輛的交易與通行；通行數組隊列在車輛通行或倒出通行系統(tǒng)后清除其對應數組。
智能隊列模型是etc和mtc智能混行收費模式實現的重要手段之一。智能隊列模型用于對每一車輛的交易信息進行邏輯判斷、對隊列中的交易車輛進行循環(huán)處理。具體而言，就是對于駛入隊列區(qū)的每一車輛建立相應的數組結構，存儲車輛交易過程中的信息，通過對數組中關鍵信息的邏輯判斷，實現對欄桿抬起/下落的控制；對于駛出隊列區(qū)完成交易的車輛，清除當前數組并使后續(xù)數組依次前移，建立一種循環(huán)結構，編程實現隊列中車輛對應數組的更新。因此，本發(fā)明引入了數組等基本工具，對于隊列區(qū)的每一輛車都會對應一個新數組，用于存儲該車輛在交易過程中駛過各個設備所產生的信號信息，從而利用智能隊列模型實現車輛的循環(huán)處理。
本發(fā)明中，交易系統(tǒng)包括etc交易區(qū)、mtc交易區(qū)和通行單元，其中etc交易區(qū)，用于對etc車輛進行收費，包括etc拍攝相機及etc費用顯示屏；mtc交易區(qū)，用于對mtc車輛及交易失敗的etc車輛進行收費，包括收費亭、mtc拍攝相機及mtc費用顯示屏；輔助單元，用于控制車輛通行，包括欄桿和用于控制欄桿上抬或下降的防砸線圈。
應注意的是，本發(fā)明中智能混合通行系統(tǒng)還包括提示單元和錄像單元，其中提示單元為島頭提示屏或頂棚燈，設置于所述智能混合通行系統(tǒng)車輛駛入端，用于顯示該車道的類型；錄像單元設置于所述智能混合通行系統(tǒng)車輛駛出端，用于記錄車道中車輛的收費情況。
本發(fā)明的另一個目的在于提供一種etc和mtc智能混合通行方法。
為達到上述目的，本發(fā)明采用下述技術方案：
一種etc和mtc智能混合通行方法，用于etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)中，該方法包括：
s1：識別系統(tǒng)對通行車輛進行識別，具體地
s101：第一識別區(qū)對進入車道的車輛進行識別，確定駛入車輛；
第一識別區(qū)對進入車道的車輛進行識別，確定駛入車輛，具體地：s1011：若3*3檢測矩陣為
s102：第二識別區(qū)對駛入車輛進行軸數和重量識別；
s103：第三識別區(qū)對車輛判別該車輛為etc車輛或mtc車輛；
s104：識別系統(tǒng)將上述識別結果發(fā)送至控制系統(tǒng)；
s2：控制系統(tǒng)根據識別結果進行通行模式選擇，具體地
s201：控制系統(tǒng)為每輛駛入車輛生成通行數組；
s202：控制系統(tǒng)將至少一個通行數組按駛入順序生成通行數組隊列；
s203：控制系統(tǒng)根據當前通行數組隊列的首個數組信息進行通行模式選擇；通行模式包括etc通行模式和mtc通行模式，控制系統(tǒng)根據當前通行數組隊列的首個數組信息進行通行模式選擇，具體地：s2031：通過線圈判別位④判斷是否有車輛通過投影區(qū)，若為“1”則有車輛通過投影區(qū)，若為“0”則無車輛通過投影區(qū)；s2032：通過第一天線位⑤判斷是否有為etc車輛，若為“1”則該車輛為etc車輛，若為“0”則為mtc車輛；s2033：對etc車輛采用etc通行模式；s2034：通過第二天線位⑥判斷是該etc車輛是否交易成功，若為“1”則該etc車輛交易成功，若為“0”則該etc車輛交易失敗；s2035：對mtc車輛和交易失敗的etc車輛采用mtc通行模式。
s204：通行數組隊列在車輛通行或倒出通行系統(tǒng)后清除其對應數組；
s3：交易系統(tǒng)根據上述通行模式對車輛進行收費及放行，具體地
s301：對etc車輛在etc交易區(qū)進行收費、拍照及顯示費用；
s302：對mtc車輛及交易失敗的etc車輛在mtc交易區(qū)進行收費、拍照及顯示費用；
s303：通行單元對交易成功車輛進行放行。
下面結合一組實施例進行說明。
如圖1所示，本實施例是在現有mtc車道設備基礎上增添必要的etc收費設備組成etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)，具體組成包括：
島頭提示屏：用于顯示該車道的車道類型，即為mtc車道、etc車道還是混行車道；地感線圈：地感線圈通過電磁感應原理來確定線圈上方一定范圍內是否有大型金屬物體通過，借此用來檢測是否有通行車輛。rsu路側單元：主要由射頻控制器和高增益定向束控讀寫天線組成。該天線可以對微波進行發(fā)送與接收，系統(tǒng)中數據傳遞以及信號的發(fā)射與接收都是通過該天線完成，此外，信號編碼與解碼、加密與解密、調制與解調也均是由該天線負責；射頻控制器主要用來控制各種數據信息，包括來自于上位機的或者將要發(fā)往上位機的信息；稱重地磅：又被稱為汽車衡，設置在地面上的大磅秤，通常用來稱卡車的載貨噸數；光幕：光電安全裝置通過發(fā)射紅外線，產生光幕，當光幕被遮擋時，裝置發(fā)出遮光信號；抓拍相機：用于拍攝車輛，并通過圖像識別技術獲得車輛的車牌號等信息；費額顯示屏：用于顯示車輛的繳費狀態(tài)及繳費信息；人工收費亭：用于工作人員進行人工收費及設備擺放；欄桿：用于控制車輛的通過；錄像攝像機：用于記錄車道中車輛的收費狀況。
本實施例中三線圈識別區(qū)即為第一識別區(qū)。
本實施例中，地感線圈屬于識別系統(tǒng)，其利用三線圈識別方法原理如下：
1、信號觸發(fā)：當三線圈中任一線圈被觸發(fā)(由“0”變?yōu)椤?”，或由“1”變成“0”)，則讀取當前三個線圈的狀態(tài)，將三個線圈的狀態(tài)進行存儲。對于三線圈產生的信號，不進行正負方向的區(qū)分，即采用“非0即1”的處理方式，則三個線圈在理論上應該存在8種狀態(tài)：000，100，010，001，110，101，011，111。應注意的是，正常工作中，上述8種狀態(tài)并不是都會出現。
2、信號存儲：如圖2所示，信號采用3*3矩陣作為存儲空間，各列分別對應記錄各個線圈的0/1狀態(tài)，各行分別對應記錄某一時刻的三線圈狀態(tài)，此3*3矩陣可存儲列車行進過程中連續(xù)產生的3組信號狀態(tài)。如圖3所示。矩陣中信號狀態(tài)的更新方式為：當檢測到產生一組新的線圈狀態(tài)時，將原矩陣的第一行剔除，第二、三行依次變換為新矩陣的第一、二行，而新檢測到的線圈狀態(tài)寫入新矩陣的第三行。
3、信號判別：為詳細的解釋該狀態(tài)分析的有效性，分析時采用n*3的矩陣形式來展示車輛前進或后退過程中狀態(tài)變化。首先對1輛車行進過程中所產生的信號狀態(tài)序列進行分析，車輛前進或倒退情況分別如圖4和圖5所示。其次，對2輛車駛過三線圈識別區(qū)過程所產生的信號狀態(tài)序列進行分析，車輛前進狀況如圖6所示。選取任意兩個不同的位置對車輛后退情況進行分析，如圖7所示。當駛入三線圈區(qū)的車輛數目大于等于3輛車時，對其所產生的信號狀態(tài)序列進行分析，情況同2輛車一致，在此不再進行具體分析。根據分別對1、2、3輛車前進或倒退的情況進行信號狀態(tài)分析，可得結論：若矩陣為
經推斷驗證，采用此種方法，即使出現異常情況觸發(fā)線圈，導致當前讀取信號狀態(tài)有誤，但信號最終能夠回歸正常情況后，并不影響上述判斷規(guī)則。具體地，以2輛車前進時的信號變化情況進行說明，如圖8所示，當前車壓住線圈c，后車壓住第一線圈a時，第二線圈b由于異常情況被觸發(fā)，狀態(tài)由0變?yōu)?，但很快第二線圈b狀態(tài)會恢復至0，車輛繼續(xù)前行，依舊能夠根據矩陣
本實施例中，欄桿抬起的控制邏輯：情形1：etc車輛。若數組1中⑤⑥位信息為11，則⑧位自動寫入“1”，觸發(fā)欄桿抬起放行；情形2：mtc車輛。等待在收費亭處交易成功后，則⑧位人工寫入“1”，觸發(fā)欄桿抬起放行。當判斷首車駛出隊列區(qū)后，對此車輛對應的數組信息進行備份后清除該數組，同時將第二輛車的數組信息更新到隊列存儲空間的首位，隊列區(qū)的其他車輛對應數組信息依次前移。
欄桿下落的控制邏輯：欄桿抬起后，設置固定的時間間隔，使欄桿自動下落；當⑨位信息為“1”時，禁止欄桿下落。應注意的是，固定時間間隔指的是當前車輛從車頭到達欄桿處至車尾離開欄桿處的這段時間，此時間間隔應取貨車通過欄桿的基本通行時間值，應根據實際情況確定。
本實施例中，可以基于神經元網絡對車輛識別進行判斷，選取實驗車輛通過識別區(qū)，應用誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?，提高識別的準確性，具體地：
本發(fā)明利用神經網絡進行精準時序信號分析，建立一個三層的bp神經網絡模型對三線圈的信號序列進行識別判斷，如圖9所示，其中網絡的輸入層有n＝3個節(jié)點，隱含層有q＝3個節(jié)點，輸出層有m＝1個節(jié)點，輸入層與隱含層之間的權值為vki，隱含層與輸出層之間的權值為wjk，隱含層的傳遞函數為f1()，輸出層的傳遞函數為f2()。
通過計算神經網絡的輸入和誤差，從而訓練出一個bp網絡，然后求得bp神經網絡的誤差平方和。當所訓練矢量的誤差平方和小與誤差目標時，訓練停止，否則再輸出層計算誤差變化，并且采用反向傳播學習規(guī)則來調整權值，并重復此過程。bp神經網絡的基本步驟如圖10所示。
step1：初始化權值wij并對各層的權值置一個較小的非零隨機數，學習速率μ、動量因子α。應注意的是，加入動量因子α，為bp算法的改進方法，本項目中由于樣本數量較少，可以不考慮加入其動量因子。
step2：輸入n組樣本x，以及對應期望輸出y。
step3：根據公式計算各層的實際輸出以及誤差，例如k層第i個神經元：
其中，
step4：計算各層學習誤差d。各層的學習誤差
計算其它各層誤差時則有：
其中，wli表示的是輸入層與隱層的鏈接權重。
step5：根據公式修改權值，即
step6：訓練結束。
選取1、2輛車通過識別區(qū)所產生的精準時序信號序列作為訓練集，輸入已建立的三層bp神經網絡模型，通過比較神經網絡的實際輸出與理論輸出之間的誤差平方和，采用反向傳播學習規(guī)則不斷調整各層之間的權重，重復此過程，直到所訓練矢量的誤差平方和小于誤差目標時停止訓練，最終利用訓練好的bp神經網絡模型，對實際收費過程中車輛經過三線圈識別區(qū)所產生的信號序列進行判斷。
本實施例中，對于收費系統(tǒng)，其通行車輛到達分布具有一定的隨機性，在一定的時間內到達收費系統(tǒng)的車輛符合poisson分布，即在時間間隔δt內到達收費站的車輛數概率為：
式中，λ為車輛平均到達率(輛/h)，n為車輛數。
收費站車輛分布具備以下特征：①到達時間隨機；②在固定時間內車輛到達率與時間成正比；③后到達的車輛不受之前到達車輛的影響。研究收費站接納能力的目標是針對車輛在收費站前排隊的現象，即收費站到達車輛較為擁擠情況下，上述公式可轉換為：
式中：t為計數間隔時間長度；pk為指定時間間隔t內到達k輛車的概率；λ為車輛平均到達率，輛/h。
車輛服務時間即車輛在高速公路收費站正常逗留的時間，對于高速公路收費系統(tǒng)，按照客貨車輛不同類型、不同的司乘人員以及各類突發(fā)情況，使得實際的車輛服務時間不一定等同于理想狀況下的車輛服務時間。但是在不考慮服務人員工作效率差異的情況下，同種類型車輛的服務時間具有一定的共性。不同的車輛根據車型的不同在車輛離開時間上存在差異，特大型車輛由于其運輸貨物種類以及運載量的不同而具有明顯差異，需單獨處理。由于中型車與大型車輛駛離收費站所花費的時間比較接近，因此將中型車輛和大型車輛的離開時間進行合并統(tǒng)計。
收費站車輛到達流的特點如下：令n(t)表示時間(0，t)內到達的車輛數，則：
①n(0)＝0，即在0秒內沒有車輛到達；
②{n(t)，t>＝0}具有無記憶性，在不相交的時間區(qū)間內到達的車輛相互獨立。即對任取n個時刻0<t1<t2<…<tn，隨機變量n(t1)-n(0)，n(t2)-n(t1)…n(tn)-n(tn-1)，是相互獨立的；
③{n(t)，t>＝0}具有平穩(wěn)增量，在(t，t+δt)內到達的車輛數只與時間間隔δt有關，而與起點t無關。
收費系統(tǒng)到達車輛交通流服從piosson分布，因車輛接受服務的時間間隔也具有無記憶性，所以滿足負指數分布，采用先到先服務的規(guī)則。因此，可用隨機排隊論中的m/g/k系統(tǒng)來描述高速公路收費站的車輛排隊系統(tǒng)。
分析etc和mtc智能混合通行系統(tǒng)的通行能力如下：
1、mtc人工半自動收費車道基本通行能力。收費車道的基本通行能力是指收費車道、道路、交通流都處于理想狀況，排除闖道、碰撞等異常情況發(fā)生時的每條車道在單位時間內能通過的最大車輛數。mtc車道作為最為廣泛的收費車道，根據其工作流程，其基本通行能力如下所示：
式中：ws為車輛在收費系統(tǒng)逗留期望值；wq為車輛離開時間期望值。由上述公式可得，mtc車道基本通行能力與收費總時間ws+wq成正比。
2、etc不停車收費車道基本通行能力。在etc車道行駛的車輛通過不停車收費的方式通過，車輛通過收費站的時間理論上沒有逗留，即沒有車輛服務時間，根據該工作流程etc車道的通行能力如下所示：
式中t為車輛通過車道時間。
3、etc和mtc共用車道基本通行能力。在etc和mtc智能混行車道中，兩種車輛均以一定比例存在，根據etc與mtc車道通行能力公式，該車道通行能力如下所示：
c＝cmtc(1-w)+cetcw
式中w為etc車輛占總車輛的百分比。
本實施例中，在三線圈識別區(qū)應用了模式識別理論，首先將線圈a、b、c產生的信號數值化并進行預處理，去除噪聲或其他干擾；其次，通過觀察與分析，對待識別模式提取一組統(tǒng)計特征，確定分類器的判決函數以判斷車輛的前進與后退；最后，利用設計好的分類器對駛入車輛進行識別和判斷。具體地：
對駛入隊列區(qū)的每一車輛都會產生一個新數組，用于存儲該車輛在交易過程中駛過各個設備所產生的信號信息。本實施例中選取檢測線圈以及防砸線圈的信號作為識別特征值。某一車輛對應的數組存儲信息如下所示：數組基本結構：【①，②，③，④，⑤】，各位所代表的具體含義：
①線圈a：用于檢測是否有車輛進入隊列、判斷是否發(fā)生倒車現象。
②線圈b：用于檢測是否有車輛進入隊列、判斷是否發(fā)生倒車現象。
③線圈c：用于檢測是否有車輛進入隊列、判斷是否發(fā)生倒車現象。
④編號位：所存信息為具體數字。此位信息根據“三線圈區(qū)”判斷結果而定，代表數組的順序編號，即該車輛在車道中的編號，不同車輛具有不同的編號，隊首車輛編號為1，后面車輛編號依次加1。
⑤防砸線圈：所存信息為1/0。若車輛壓住線圈，則此位寫入1，否則此位寫入0。
如圖11所示，基于交易區(qū)的算法流程，通過對車輛數組中存儲的信息進行邏輯判斷，實現對欄桿抬起/下落的控制。根據【①，②，③，④，⑤】參數的不同，可以把車輛進入到隊列的排序識別出來。
識別理論依據：
其中①～③依據之前的識別區(qū)信號分析，若三線圈若矩陣為
根據上述的流程判斷后，可以得出車輛的隊列模式識別。通過樣本的訓練，可以達到車輛隊列模式識別的目的。
bp網絡中各層結點數的選擇對網絡的性能影響很大。對輸入結點，輸入層的結點數通常是由問題的本身決定的。根據上述分析，?、?，②，③，④，⑤作為輸入的特征值，而基于之前的分析，①，②，③的輸入結果為一個矩陣形式，可整體看作為一個輸入節(jié)點，我們選取的神經網絡輸入層結點數為3；經過簡單的實驗分析，可以看出輸出層的輸出模式為n＝n+1或者n＝n，所以輸出層結點數為2；隱層的結點數是bp網絡構建中最具挑戰(zhàn)性的問題，隱單元直接影響著網絡的容量、學習速度、和輸出性能等。隱層單元數目過少，學習過程不可能收斂，隱層單元數目過多，網絡性能下降，節(jié)點冗余，可以通過經驗公式選定一個初步的隱層節(jié)點數。而為了找到合適的隱節(jié)點，最好的辦法是在網絡的學習過程中，根據自己的結構，來確定其最合適的隱層節(jié)點數，最后得到一個大小合適的神經網絡模型。
選定三層bp神經網絡，因輸入為3個特征值，確定輸入結點數為3，隱層結點數為3，輸出為2種不同隊列模式。通過①，②，③，④，⑤等特征值的輸入，基于神經網絡的模式識別分析，得出隊列中車輛數量。樣本輸出結果如下：
下面通過以一輛車或幾輛車為例，分析該智能混合通行方法，流程中a、b、c…代表每一個獨立線性狀態(tài)下的車輛，下標①、②、③…代表同一車輛同一線性狀態(tài)下的不同時序。流程①、②、③…根據車輛進入交易區(qū)，設備狀態(tài)信息各自獨立執(zhí)行，通過時序信號的有效性及邏輯性對車輛狀態(tài)進行判斷：
step1：車輛壓上識別區(qū)第一線圈a，系統(tǒng)認為有車輛a①準備進入車道，等待轉step2；若未轉step2，并且第一線圈a信號消失，則系統(tǒng)認為車輛a①駛往其他車道；
step2：識別區(qū)第二線圈b無信號狀態(tài)下，車輛a②壓上第二線圈b，并且第一線圈a仍然保持“有車”信號，因為三線圈間距小于最小車車長，則車輛a若繼續(xù)前進必然會壓到第三線圈c，產生時序信號a③，根據上述矩陣匹配原理，可利用時序信號a①a②a③狀態(tài)來判斷車輛a是否正式進入隊列區(qū)，若進入隊列區(qū)，則觸發(fā)車輛a產生新數組，存儲車輛行進過程中的交易信息，否則，等待對車輛狀態(tài)的進一步判斷；
step3：若車輛a繼續(xù)前行，則第一線圈a信號隨之消失，而第二線圈b和第三線圈c信號保持。此時系統(tǒng)在繼續(xù)處理車輛a后續(xù)流程的同時，進入step1狀態(tài)，等待下一車輛b①“準備進入”；
step4：車輛a駛入計重區(qū)域，計重光柵產生信號，直至光柵無信號，表示其離開計重區(qū)域，此時計重系統(tǒng)返回車輛a④的計重信息；
step5：車輛a繼續(xù)前行進入etc天線讀寫區(qū)域，讀取車輛的obu信息，此時可對車輛a⑤的狀態(tài)進行判斷，即etc正常、etc異常、無etc三種情況，同時后續(xù)車輛b①繼續(xù)前行，完成后續(xù)的通行過程，進行設備信息及隊列順序的匹配；
step6：車輛a⑤是etc車輛且自動交易成功；
step7：車輛a⑤是etc車輛但未交易成功，則車輛行至收費亭處，將etc卡交于收費員或亭外自動刷卡設備進行處理，人工處理完成交易；
step8：車輛a⑤是計重車輛，則在其離開計重區(qū)域后，此時計重系統(tǒng)返回車輛a⑤的計重信息，系統(tǒng)自動將此計重信息與車輛a⑤匹配，在人工處理過程中，系統(tǒng)自動實現mtc交易區(qū)域的車牌抓拍，同時將交易結果信息顯示在mtc交易區(qū)域的費顯上；
step9：車輛a⑤交易成功后，判斷車輛a⑥為隊首車輛，記錄全部交易信息，控制欄桿抬起，車輛a⑥駛離車道后，其對應數組被清除，系統(tǒng)自動更新當前隊列，并重新根據首車狀態(tài)判斷欄桿起落，直至隊列清空，欄桿落下，轉step1。
基本流程可概括為：車輛進入隊列，駛入三線圈識別區(qū)，依次壓過線圈a、b、c，判斷車輛前進，即駛入隊列去進行交易。此時，可能出現已進入隊列的mtc車輛，因重復稱重等情況而引發(fā)倒車現象，導致隊列末端的車輛需要倒出隊列，以相反的順序依次壓過線圈c、b、a，判斷車輛發(fā)生倒退現象。一般情況下，駛入隊列的車輛正常進行交易，當流程結束后，車輛駛出隊列區(qū)完成交易。
本發(fā)明在隊列交易區(qū)中，采取循環(huán)處理的方式，其具體工作原理為：當判斷車輛進入隊列后，則為該車輛產生新數組，存儲在隊列棧的最底部，后續(xù)進入車輛對應數組依次按需進行存儲，當隊列中的首車完成交易駛出防砸線圈后，采用堆棧原理中“先進先出”的原則，對隊列棧最底部數組信息進行備份，并清空該數組，同時隊列中2車數組移至最底端，后面數組依次向下移動，通過循環(huán)方式實現了隊列的智能混合通行原理。在欄桿抬起的判斷邏輯中，始終由隊列中首車的數組信息進行判斷，即：隊列堆棧中最底端的數組信息，防止了欄桿誤抬放行的現象。
圖12示出了車輛在三線圈識別區(qū)和隊列交易區(qū)的具體處理流程，對于三線圈區(qū)而言，則主要是判斷車輛前進或者后退。對于前進的車輛，當其駛入隊列區(qū)時，則觸發(fā)產生新數組；對于后退的車輛，當其駛出隊列區(qū)時，則觸發(fā)清空最新產生的數組。對于隊列交易區(qū)，主要包含兩部分內容，即：車輛的具體交易流程以及隊列的循環(huán)處理。車輛的具體處理流程如下：當車輛駛入隊列區(qū)時，利用地磅和光幕等設備對車輛進行稱重，當車輛行駛至天線投影區(qū)域時，則自動對車輛obu標簽進行讀取，若判斷為etc車輛且交易成功，當車輛為隊列中首車時，則控制欄桿抬起，放行車輛；若判斷為etc車輛但交易未成功，則行駛至收費亭處，將etc卡交由收費員進行收費，人工觸發(fā)欄桿抬起，放行車輛；若車輛為mtc車輛，則行駛至收費亭處，進行人工收費，進而控制欄桿抬起，放行車輛。
圖13示出了etc和mtc智能混合通行方法的流程圖。
顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定，對于所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動，這里無法對所有的實施方式予以窮舉，凡是屬于本發(fā)明的技術方案所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發(fā)明的保護范圍之列。
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