随着路网结构的快速扩大以及收费规模的不断扩大,高速公路上出现大量存在偷逃费行为的车辆,传统的以路段为单位各自防止逃费、打击逃费已经无法适应新形势下的运营管理的需求,成为高速公路运营管理部门的难点。现有的高速公路稽查偷逃费车辆大多以事后稽查为主,对大量离线历史数据进行数据挖掘所产生高延时,不利于及时处理逃费车辆,且低质量的原始数据会造成稽查结果的不准确。为了有效的利用高速公路收费数据,发现偷逃费车辆,本文针对稽查效率和准确率低的问题,针对业务场景下的特例展开了偷逃费车辆发现方法的研究。论文主要工作包括:1.提出了基于海量历史数据并行处理计算模型的偷逃费车辆离线检测方法。高速公路联网运营系统会记录下高速公路上每天进出收费站车辆的收费信息,形成一份离线的收费数据。针对高速公路历史收费数据,本文设计离线检测方法,对历史收费数据进行分析和处理,稽查出可疑的逃费车辆,实现了事后稽查。2.提出了基于实时连续数据的偷逃费车辆在线检测方法。车辆在高速公路驶出车道时,会经过传感设备实时采集获取收费信息,形成实时收费数据流。针对高速公路实时收费数据,本文设计的在线检测方法,对实时收费数据流的信息进行计算,即时发现可疑逃费车辆,实现了当场稽查。3.设计实现了高速公路偷逃费车辆稽查系统。根据不同的逃费手段,细化了不同的页面,将所设计的离线检测方法和在线检测方法,应用于实际的事后稽查和当场稽查场景中,实现了偷逃费车辆稽查系统,展示了事后稽查和当场稽查的结果,提供了本文偷逃费车辆发现方法研究的可视化结果。