不要仅仅把目光聚焦在路面摄像头之上，借助高速公路现存的收费站以及ETC门架数据，便能够以低成本计算出每一条路段的实时车流量。这一套方法不但省去了大量硬件采购以及埋线施工的费用，而且数据更加稳定，覆盖更为全面。
数据来源全靠现有设施
收费站，乃是进出高速公路的全然唯一通道，ETC 门架，却是每隔一段便架设于道路之上的龙门架。当车辆行经这些点位之时，车牌识别和 ETC 扣费系统会自然而然地记录下车辆信息。将这些数据有效利用起来，等同于未曾花费一分钱去增添设备，便已然铺开了一张覆盖全省路网的监测网络。
云南省交通科学研究院所拥有的这项专利，其核心之处在于并不依赖新增传感器，到了2025年全国ETC门架系统已然极为完善，但每个门架均能精准抓拍车牌以及通过时间，这为低费用方案打造具备了绝好的基石，并且日常运维范畴是由高速管理部门予以负责的，并不需要单独去承担维护成本。
车辆行程数据精准配对
同一台车经过两个相邻的用以核查的地点，例如从一个收取通行费用的站点至下一个电子不停车收费相关的门架，又或者是处在两个门架其中的区间里，系统会自主自动将这个里面的两条有关情况的记录缔结合成归类成一起变成呈现出关联的一个数据组合成群组集成体。如此这般就如同针对车子赋予了接连不断的所在位置的标识标签，能够精准确切地跟踪追寻它在高速公路上的时候的移动行走的路线。
在具体操作层面，系统会将牌照数据用作唯一身份标识。举例来说，于2026年2月18日凌晨1点的时候，有一辆车牌是云Axxxxx的轿车先是经过了昆明西收费站，过了20分钟以后又通过了安宁东ETC门架，如此这两个记录便会构成一个数据组。像这般的配对方式其逻辑较为简单，并且数据处理量相对而言是可控的。
三大关键行驶数据提取
依照配好的数据组，能够算出三个核心指标，分别是行驶路段，行驶时间以及平均车速。行驶路段是两个检测点之间的具体区间，时间数据精确至秒，车速是通过区间距离除时间差而得出。这些数据是后续分析交通状况的基础。
比如说，从楚雄收费站至南华ETC门架这段路程的距离为30公里，车辆行经这两个地点所产生的时间差是18分钟，如此一来平均车速便是100公里每小时。这般数据并非再是估算所得，而是依据实际记录的真实数值。在2025年春运期间，众多交通研判系统已然运用这类数据去发布拥堵预警。
核心目标路段流量计算
于检测时间粒度范畴内，像每5分钟或者每15分钟这般，系统会去统计究竟有多少辆车完整地穿过了任意两个检测点之间的那段路段。这并非再是去数某个断面的车辆，而是要计算通过整个路段的车辆的总数，如此更契合实际道路使用的情况。
要是打算监测G56杭瑞高速大红田隧道出口直至下一个出口的路段，只需要在5分钟之内，统计那些所有数据组表明起点是大红田门架、终点是下一个门架的车辆就行。依据2026年春节的数据，这样的计算方式能够精确到每分钟，从而为应急车道开放或者匝道管控提供实时的依据。
时间粒度转换生成流量报表
原始数据所记录的，乃是车辆经由之时点，然而交通流量一般依照小时或者天作为单位予以汇报。系统会按照标准时间段，针对刚才计算得出并处于短时间之内的车辆数目，予以累加以及转换操作。举例而言，把历经24小时期间里，每5分钟所获取的数据加以汇总，便能够得出一天的总体流量。
数据显示，2025年云南省交通运输厅发布的数据显示采取此类办法后，节假日流量统计准确率约提升了15%。以前靠人工统计或者用线圈统计，常有漏报或者多报的情形，现在借助门架数据转换，得出的报表更契合实际车流高峰与低谷的波动状况。
异常车辆补充计算更精准
存在一些车辆，有可能在途中进入服务区去休息，又或者在中途收费站驶出后马上再次驶入，进而致使通过相临近检测点的时间变得过长。针对于这些呈现异常情况的车辆，系统有着专门的一种算法来进行二次判定，去计算它们是不是于统计时间段之内实际上经过了目标路段，以此来避免数据出现遗漏。
就好比有一辆货车，它是从曲靖出发前往昆明的，在中途的时候，于读书铺服务区停顿了40分钟。单纯的门架数据会认定其行驶时间存在异常，然而算法会把首次出现时间与末次出现时间相结合，并且还会考虑它在路网里的位置，进而重新判定出它究竟是在何时通过关键路段的。2026年的新算法已然能够处理这种复杂情形了，可使得流量数据变得更加真实可靠。
你当下运用这套办法处理数据之际，碰到的最为棘手的难题，乃是门架数据上传存在延迟，还是异常车辆的判断逻辑不够明晰？欢迎于评论区留言予以分享，要是觉着本文颇具价值，那就请点赞并转发给更多的同行。
