为贯彻落实推进数字赋能交通运输发展有关工作要求，省高速公路收费中心与长安大学开展了《基于ETC门架数据的高速公路交通特征分析与应用研究》、《基于高速公路图像与视频融合的云端事件检测方法研究》课题研究，近期两项课题已取得阶段性成果。

《基于ETC门架数据的高速公路交通特征分析与应用研究》立足高速公路路网规划、运行监测、行业服务发展所需，聚焦ETC门架系统数据深度挖掘及应用，基于高速公路ETC门架交易数据和收费数据展开分析，构建用户特征画像、行驶安全风险评估、路网流量预测、拥堵研判分析等模型，推动ETC门架数据在路网规划、拥堵识别、运行保障等领域的拓展应用,实现了单车安全风险防控数据计算时间小于1秒,区段安全风险防控数据计算时间小于1分钟,应急交通诱导方案的输出时间小于20秒并且单车安全风险评估模型准确率达90%以上,区段安全风险评估模型准确率达90%以上等技术指标。

《基于高速公路图像与视频融合的云端事件检测方法研究》立足于路网运行监测、出行服务管理等需求，基于视频云平台视频与图像资源融合，利用“潮汐调度”思维，建立云端网络带宽资源调度模型，通过优化配置检测资源快速检测高速公路突发事件，降低检测成本，利用现有视频云硬件资源提升检测效率，可实现1min-5min快速检测，并且事件检测准确率达到95%以上，为保障高速公路运行平稳、可靠运行提供支撑。

以上研究成果有利于提高高速公路行车安全、通行效率，为高速公路路产、养护、收费、应急、规划、出行服务等业务赋能，为我省高速公路智慧化发展迈出坚实的一步。