自2019年李克强总理在全国两会上提出要求后,我国对高速公路电子不停车收费ETC系统进行了全国范围的大规模部署和联网,ETC系统成为了全球最大的物联网系统之一。不同于传统的区域性物联网系统,ETC门架系统存在设备种类多、分布范围广、设备运行维护经验不足等行业共性问题,且设备要求24小时在各种恶劣的户外环境不间断运行。目前,各省高速公路公司对于ETC设备和系统的健康状态监测效率不足,难以有效实现故障的动态跟踪和管理,如何科学有效监测ETC门架系统的运行健康度,成为亟待解决的关键技术问题。本文基于ETC交易数据的挖掘分析,围绕省级高速公路ETC门架系统运行的健康状态监测开展深入研究。具体研究工作主要包括:（1）首先深入研究了ETC大数据的基本属性与特性,针对ETC大数据中存在的数据错误、数据冗余等问题,设计和采用不同的策略方法进行清洗和修正,并提出了结合“两客一危”车辆轨迹数据和ETC大数据的门架位置信息校正方法,为进一步的研究准备好数据基础。（2）高速公路路网蕴含丰富的路网拓扑信息且持续更新,如何针对各行程起始OD对,快速有效地提取和更新高速公路路径集,成为ETC大数据校验亟待解决的关键问题。本文提出了一种适用于高速路网结构特性的路网模型构建方法,基于高速公路路网拓扑构建了收费站和ETC门架节点的节点矩阵,然后采用Dijkstra算法对各OD对构建路径门架序列集,从而有效支撑ETC大数据的轨迹特征快速提取。（3）设计了一种动态搜索步长的DTW算法,通过对各OD对的ETC交易数据轨迹和路径门架序列进行相似度量与异常寻址,实现了ETC大数据中漏交易与误交易的快速检测。实验结果表明,该模型检测准确率高达99%以上,同时相对于行业内主流算法DTW、Hausdorff以及EDR的检索时间效率提升了7倍和10倍以上。（4）基于上述工作,设计了一种基于大数据的ETC门架健康度动态监测方法,首先利用Kafka和Flink技术构建ETC门架健康状况监测模型,然后通过前端Web技术设计了某省ETC门架健康度动态监测系统,实现ETC门架健康状态的动态监测,提高了ETC门架系统运维的智能化水平。