"本书系统地探讨了ETC大数据在智慧交通领域的价值创新与技术升级。全书共8章，围绕ETC数据质量的提升、门架设施运维的保障、路况智能感知、超视距感知、车路协同整体方案及仿真系统等方面进行了深入研究。通过融合机器学习技术实现ETC数据质量管理，构建动态测速模型和多维碰撞风险评估框架，提出一系列创新性技术方案与应用模型，为加速ETC智慧化发展、打造智慧交通中枢提供理论支撑与实践指导。 本书适合智能交通、车路协同、人工智能等领域的科研人员，高校交通类相关专业师生及交通运输行业工程技术人员阅读参考。 "

前言 近年来，在新一代信息通信技术的浪潮下，交通运输领域正经历着由数字化、网联化向智能化的深刻变革。作为交通基础设施的关键组成，电子不停车收费(Electronic Toll Collection，ETC)系统在提升通行效率、缓解拥堵、优化体验等方面发挥了重要作用。以我国为例，ETC系统已实现全国联网，普及率持续攀升，日均交易量突破千万级，积累了海量多维数据。如何充分挖掘ETC大数据系统这一独特禀赋，推动ETC从单一支付工具向智慧交通数据中枢的升级跃迁，是摆在业界面前的紧迫课题。 在此背景下，ETC大数据驱动的智慧交通应用成为新的研究热点。利用ETC门架广泛覆盖、高频采样的优势，可感知全时空尺度的交通运行状态。通过对海量ETC交易数据的分析挖掘，能够还原车辆出行的时空轨迹，洞察交通流的时变分布规律，为路况预测、异常诊断、行为优化等智能化应用提供数据根基。将数据、算法、平台深度融合，ETC有望成为支撑未来智慧交通的核心支点。本书正是基于这一思路，系统地探讨了ETC大数据在智慧交通领域的价值创新与技术升级。 全书共分为8章。第1章在梳理ETC发展现状的基础上，剖析了ETC大数据在智慧交通中的独特禀赋，凝练了需重点攻克的关键技术方向。第2、3章围绕ETC数据质量提升和门架设施运维保障这两大基础支撑展开。一方面，研究融合机器学习的多源异构数据质量诊断、数据修复等技术，实现ETC数据全生命周期质量管理； 另一方面，提出门架故障的智能诊断、位置自校正方法，确保感知数据持续可靠供给。第4章聚焦ETC数据驱动的路况智能感知，构建、融合ETC数据与服务区...