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高速公路不停车收费系统应用研究
第二通讯区时，站台设备接受POS机送回扣除成功与否的信息，若发回信息是扣除成功，则控制站台设备将车辆经过时间、地点、收费金额等信息做1条记录作为结账依据，完成1次自动收费过程。
记账式自动收费需传送的信息量少，误码率低，可用于较高车速，站台设备比较简单，且通行费通过银行结账，不直接与客户发生经济纠葛，与顾客矛盾少。采用定期的统一付款方式，一般不会有透支或无资金支付的顾虑。
IC卡扣除式自动收费方式由于需要进行实时扣除款项，来回通讯的数据比较多，站台设备比较复杂、要求高、还需要车载POS机等设备，投资大。
2.2 不停车收费系统的组成与工作原理
ETC在我国经历10多年的发展路程，技术较为成熟，达到国际先进水平。根据我国路网现状和ETC应用实际，现在投入使用的ETC多采用先进的5.8GHz微波频段的DSRC技术，系统车载单元（OBU）则多采用两片式电子标签和双界面CPU卡相结合的方式，成功地实现车辆的不停车收费。目前在我国正推广使用[5]。
2.2.1 ETC车道系统构成
联网收费是当前收费的主要方式，而ETC系统是联网收费的组成部分。ETC系统包括站级子系统和车道级子系统两部分，其中车道级子系统负责实现ETC车道的电子不停车收费，站级子系统负责后台的ETC交易数据服务、运营参数管理以及系统运行监控，并通过数据接口软件，在站级实现ETC系统与联网收费系统的数据处理工作[6]。
在各个设备中，电子标签读写天线通过RS232串行线接到位于收费亭的车道计算机上，读写天线与车载电子标签之间的信息交换由应用程序直接控制；其它设备如自动栏杆、费额显示器、车道通行灯、车辆检测器等设备通过车道控制器与车道计算机连接；视频信号通过字符叠加器叠加在过车信息后传递到收费站的监视器上。ETC车道系统构成图如图2-1所示。
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高速公路不停车收费系统应用研究 天线控制器 RS232 TCP/IP 车道 计算机 RS232 RS232 收费台服务器 天线 交通信号灯车道控制器 字符叠加器 收费站监视器 车检器 落杆机 摄像机 通信 区域 检测线圈 抓拍线圈 落杆线圈 图 2-1 ETC 车道系统构成图
2.2.2系统工作原理
当车辆进入通信范围时，首先压到触发线圈，启动读写天线；读写天线与电子标签（车载机+CPU卡）进行通信，判别车辆电子标签是否有效，如有效则进行交易，无效则报警并保持车道关闭，直到车辆离开检测线圈；如交易成功，系统控制栏杆抬升，通行信号灯变绿，费额显示牌上交易信息；车辆通过抓拍线圈时，系统进行图像抓拍，字符叠加器将过车信息叠加到抓拍图像中；车辆通过落杆线圈后，栏杆自动回落，通行信号灯变红；系统保存交易记录，并将其上传至收费站服务器中，等待下一辆车进入[7]。具体过车流程如图2-2所示。
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2.3 ETC系统的主要技术
ETC系统采用的主要技术包括：射频识别技术、车型和牌照识别技术、信息融合技术、射频IC卡加密和网络数据传输安全技术、专用短程通信技术等[8]。
2.3.1 RFID技术
RFID（Radio Frequency Identification），即射频识别，俗称电子标签。 RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。
RFID是一种简单的无线系统，只有两个基本器件，该系统用于控制、检测和跟踪物体。系统由一个询问器（或阅读器）和很多应答器（或标签）组成[9]。
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一套完整的RFID系统, 是由阅读器（Reader）与电子标签（TAG）也就是所谓的应答器（Transponder）及应用软件系统三个部分所组成，其工作原理是Reader发射一特定频率的无线电波能量给Transponder，用以驱动Transponde电路将内部的数据送出，此时Reader便依序接收解读数据，送给应用程序做相应的处理。
射频识别是应用于自动车辆识别的主要技术之一，通常通信距离8～30m，我国选定的5.8GHz通信频率具有传输速度快、载波比高、抗干扰强、支持设备多等特点。通过射频天线读取电子标签中的车辆信息，然后通过RS232串口将数据传输给DSP；车辆信息处理完毕后，DSP将通行信息再通过串口由射频天线写入电子标签中。通常选用两片式电子标签，由固定安装的车载机和可插拔的双界面CPU卡组成。车载机里存储了车牌号、车型等车辆物理参数，用户的消费帐号、余额等信息则存储在CPU卡内。电子标签具有防拆功能，采用不同颜色区分车型，避免换卡作弊。射频卡电子标签为TCPU型无源电子标签，是由读写器发出的无线电波作为能源对其供电，不需要安装电池[10]。
2.3.2车型识别技术
车型识别的研究主要针对基于视频的车型识别技术，通过对动态图像处理获得车辆的轮廓，并用Freeman链码表示轮廓，通过对Freeman链码的统计和计算获取了车长、车高、周长、面积、车长高比、圆形度、外接矩形与面积比等7个特征，同时还提取了车型图像的7个不变矩特征。然后应用SVM技术和决策树多类分类器相结合的策略进行分类，使得分类器具有良好的分类性能和鲁棒性，在选择合理参数的前提下，可达98%以上的识别率。系统流程如图2-3所示。
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