隨著信息技術和數據科學浪潮的興起，依靠海量數據支撐的高度智能化交通管理系統越來越受到研究者和交通行業管理者的重視。實時、精確及高覆蓋度的交通信息采集網絡是高效交通管理及信息服務的重要基礎[1]。目前，道路交通狀態檢測的方法主要有傳感器檢測、GPS浮動車法、視頻圖像檢測等，以上幾種方法在實際場景中都應用比較廣泛，技術也較為成熟，但也存在一些缺點和局限性。GPS信號傳播延遲，多徑衰落，地形與建筑物遮擋等原因也會導致定位誤差。傳感器獲取法所需設備精度要求高，后期維護難度和成本也相對較高，對擁堵時的檢測精度低。利用視頻與圖像監控法設備成本也較高，識別效果會受光線和天氣狀況影響，且視頻圖像的上傳、壓縮、存儲、識別都比較復雜，效率有待提升[2]。近幾年來，國外開始逐步推廣基于無線探針的交通數據采集技術。無線探針作為一種新興交通檢測技術，國外已經有多名學者開展相關研究，通過獲取的行程時間與傳統檢測方式比較，評估行程時間的可靠性。王祥雪等[3]將無線探針獲取的車輛行駛時間與車輛自動識別技術獲取的車輛行駛時間進行了對比;楊珍珍等[4]進行了與浮動車數據的對比;何兆成等[5]用GPS探測車數據作為標準數據，在加拿大安大略省進行了大規模的數據采集對比研究。研究的結果表明，無線探針技術可以采集到高質量的行程時間，可代替傳統探測手段所獲得的行程時間數據。欒翔等[6]認為隨著道路上智能設備攜帶者的增多，檢測器安裝和維護的靈活性提升，行程時間估計精度的可接受性提高，無線探針技術已引起了研究者對進一步評價這種技術作為行程時間估計方法的興趣。因此，從無線探針數據的可靠性來看，可以捕獲車輛信息作為車輛的標識符，研究者利用這一特點獲取行程時間并深入分析是完全可行的。

　　1系統原理

　　4G無線探針主要是實時采集經停手機的IMSI碼(IMSI為國際移動用戶識別碼，是全球唯一的)，并將采集的數據傳輸到后臺數據處理中心。手機終端(UE)從一個小區(指4G探針設備能夠探測覆蓋的區域，下同)移動到另外一個小區時進行登記，空閑狀態的UE鎖定于一個已定義的無線頻率上，即某一小區的BCCH載頻上。當UE向遠離該小區基站的方向移動時，信號強度會減弱;當移動到兩小區理論邊界時，UE就會因當前小區信號強度太弱而決定轉移到鄰區小區。為了正確選擇小區，UE要對每一個臨近小區的信號強度進行連續測量，當發現新的小區信號強度優于原小區時，UE將駐留到新小區，在此過程中，新小區可以指令手機上報IMSI，并繼續接收廣播消息及可能發給它的尋呼消息，UE根據接收到的尋呼消息做出相應的回應。4G無線探針誘使經過探針設備覆蓋區域的手機進行位置更新，采集手機IMSI信息，結合設備自身時間(GPS位置、GPS時間或者系統同步時間)以及其他信息上報給后臺，其工作原理如圖1所示。4G無線探針采集的原始用戶數據包括IMSI碼、信號強度、時間戳、地理位置信息;IMSI碼對應不同的設備;時間戳為采集模塊采集到此原始用戶數據的時間點;地理位置信息為無線探針的地理位置信息，即為此原始用戶數據對應的設備所在監測區域的地理位置信息。無線探針W0采集到用戶數據的時間戳為t0，無線探針W1采集到的同一用戶數據的時間戳為t1，可以計算得到兩個無線探針之間的車輛行駛時間，包括這段距離車輛的行駛平均速度。通過在某一路段布置的多個4G無線探針，分別檢索出行數據中IMSI碼相同的用戶數據，對IMSI碼為相同的用戶數據中時間戳進行比較，最早時間戳所對應用戶數據中的地理位置信息為出行起點，最晚時間戳所對應用戶數據中的地理位置信息為出行終點，更新OD矩陣中的該路段出行起點和出行終點的交通量。分析點、線(路段)、面(區域)的發出流出量、流入量數據，可以進行交通流量的來源、去向分析。

　　2人車對應關系系統原型的開發

　　通過在某國道和某高速公路安裝多個4G無線探針進行多次長時間的室外實際測試，并用攝像機進行全程視頻錄像。通過智能視頻檢測技術，檢測到測試期間通過車輛的數量和車牌信息，與4G無線探針采集的IMSI碼數量進行比對。4G探針采集的是車上人員的手機IMSI碼，攝像機采集的是車牌信息，這兩種數據的關系可能是一對一、多對一的關系，連接的紐帶是采集的時間、地點。如果同一位置的4G探針、攝像機在一定時間段內同時采集到手機IMSI和車牌，且發生多次，則該IMSI和車牌是對應關系。通過多次測試，經過統計算法和機器學習算法等，能夠建立IMSI碼數量與車輛數量之間對應關系的數學模型。在對測試數據進行融合和質量清洗的基礎上，通過特定算法，對行人與車輛進行分類，經過多次迭代優化，建立比較完善的人車對應關系的系統原型。某高速公路6次測試記錄如表1所示。

　　3系統平臺設計和開發

　　3.1系統總體架構

　　系統總體架構如圖2所示。系統主要由4G無線探針(4G熱點采集設備)、數據傳輸網絡、探針采集管理平臺、交通狀態識別應用研究平臺組成。4G無線探針主要安裝在高速公路門架或者監控立桿上，充分利用現有系統的基礎設施，數據傳輸通過機電系統的有線網傳到探針采集管理平臺。前端4G熱點采集設備支持任意多載波(B38/B39/B40/B41/B1/B3)，熱點設備功能主要是采集4G手機IMSI碼，通過4G或者有線回傳數據，供后臺綜合分析;只要設備啟動，主動對接入范圍內的4G手機進行采集，無須干預，持續穩定工作。采集數據回傳至后臺進行數據處理，完成數據清洗、整理、號碼比對翻譯，形成完整的數據。管理平臺由服務器與軟件系統組成，主要功能是處理和分析前端采集回傳的數據，提供串號查詢、軌跡分析、碰撞分析等功能;同時提供設備管理及用戶管理，如遠程配置、重啟、參數優化等;支持多個采集前端，支持擴容。交通狀態識別研究應用平臺根據需要可以與探針采集管理平臺、視頻、ETC等系統進行數據交換，能夠實現多源異構數據的融合分析。

　　3.2系統平臺軟件開發

　　開發了系統平臺軟件，利用探針檢測數據，還原車輛行駛軌跡，通過無線探針獲取數據，在地圖上實時顯示路段的道路交通情況。從路線狀況、行程速度、路段實時車速這3個方面對路段的交通狀態進行識別及展示，能夠初步實現對高速公路交通狀態的識別與實際分析應用。

　　4結語

　　高速公路的各種信息感知設備為交通數據采集提供了基礎和海量的數據。由于實際環境中各種干擾因素的存在，單一設備采集的數據往往帶有偏差，因此，對多種異構數據源的數據進行融合和糾錯是有必要的。利用多種設備采集數據的關聯性分析，建立多源數據映射，通過AI方法，快速判別和剔除失真數據，提高分析結果的準確性。通過4G無線探針采集的數據并結合如ETC、卡口視頻等數據，能夠進一步感知高速公路運行狀態;進行交通狀態的判別和預測具有重要的作用，可以對高速公路的管理決策提供科學的依據。

　　參考文獻

　　[1]戚湧，張偉斌.交通信息智能感知與數據分析理論與方法[M].北京：科學出版社，2020.

　　[2]楊兆升，于德新.智能運輸系統概論[M].北京：人民交通出版社，2015.

　　[3]王祥雪，許倫輝.基于深度學習的短時交通流預測研究[J].交通運輸系統工程與信息，2018(1)：81-88.

　　[4]楊珍珍，郭勝敏，李平，等.基于浮動車數據的交通流變化趨勢提取方法[J].公路交通科技，2013(12)：125-132.

　　[5]何兆成，盧瑞琪，聶佩林.基于浮動車定位數據的高速公路區間平均速度估計[J].公路交通科技，2011(6)：128-135.

　　[6]欒翔，陶莎，暨育雄，等.基于無線探針的國省干道交通信息感知系統[J].交通科技，2019(4)：95-99，104.

　　[7]李穎宏，劉樂敏，王玉全.基于組合預測模型的短時交通流預測[J].交通運輸系統工程與信息，2013(13)：32-41.

　　《4G無線探針在高速公路交通狀態識別中的應用》來源：《江蘇科技信息》，作者：盧毅 杜向進