交通运输业的快速发展及机动车辆的增多，使得人们对高速公路收费站的通行能力要求越来越高，如何提高收费站通行能力，解决收费站拥堵问题，是社会关注的热点问题。不停车收费系统（ETC）是解决这一问题的有效途径之一。论文介绍了ETC系统，包括其组成、性能要求及工作原理，然后分析了收费车道，设计适用于客运车辆和货运车辆的不停车收费车道。论文介绍了常见的各种交通检测技术，对各种技术进行分析，并比较其适用环境和优缺点。论文分析了无线射频识别技术（RFID）数据采集过程中的碰撞问题，对于标签碰撞，目前的解决方法主要是基于ALOHA算法和基于二进制算法及它们改进的算法，分析了各种算法的工作原理、适用环境及其优缺点。对于阅读器碰撞问题，首先简述了常见的基于调度和基于有效范围的防碰撞算法，比较其优缺点，提出了基于感知器的概率功率控制算法，该算法在简单概率功率控制算法的基础上，加入感知器对各阅读器功率进行判定，论文对该算法进行详细分析，在Matlab上进行了仿真验证。论文对于货运车辆动态称重数据处理问题，首先简要阐述了常见的几种算法，包括算法的原理及实现步骤等，分析了其优缺点，提出了基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法利用Kalman滤波器对原始信号进行单一尺度上的滤波，得到初始序列，将该序列在尺度上做修正，并进行小波多尺度变换，论文给出了算法的工作原理、流程及实验仿真结果。论文对RFID数据进行了预处理与融合分析，采用小波多尺度对RFID数据进行预处理，然后采用多级神经网络对多传感器数据进行融合，最后设计了不停车收费信息发布系统，将前面部分的研究结果进行综合利用，从客运车辆和货运车辆两个部分对该系统进行分析。