一種基于路網(wǎng)大數(shù)據(jù)的高速公路應(yīng)急處置系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

摘? 要：文章基于《數(shù)字交通“十四五”發(fā)展規(guī)劃》對(duì)交通運(yùn)輸應(yīng)急處置能力建設(shè)提出的要求，論述了一種基于路網(wǎng)大數(shù)據(jù)的高速公路應(yīng)急處置系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該方案通過(guò)采用湖屋技術(shù)構(gòu)建高速公路應(yīng)急處置“數(shù)據(jù)大腦”，并且將人工智能和數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于高速公路應(yīng)急處置的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，形成貫穿事前、事中、事后的應(yīng)急處置業(yè)務(wù)閉環(huán)。該方案適用于省、市兩級(jí)高速公路管理部門的應(yīng)急處置和疏堵保暢工作。

關(guān)鍵詞：路網(wǎng)大數(shù)據(jù);高速公路應(yīng)急處置;人工智能;數(shù)字孿生;交通流仿真

中圖分類號(hào)：TP18? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）23-0069-05

A Design Scheme of Expressway Emergency Disposal System Based on Road Network Big Data

WU Yinghui

（EVECOM Technology Co.， Ltd.， Fuzhou? 350003， China）

Abstract： Based on the requirements of Digital Transportation “14th Five-year Plan” Development Plan for the construction of transportation emergency disposal capacity， this paper discusses a design scheme of expressway emergency disposal system based on road network big data. The scheme constructs the “data brain” of expressway emergency disposal by using the lake house technology， and applies Artificial Intelligence and Digital Twins technology to the business scenario of expressway emergency disposal， forming a closed-loop emergency disposal business through pre event， during event and post event. The scheme is applicable to the emergency disposal and unblocking work of provincial and municipal expressway management departments.

Keywords： road network big data; expressway emergency disposal; Artificial Intelligence; Digital Twins; traffic flow simulation

0? 引? 言

2018年2月，交通運(yùn)輸部辦公廳印發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)新一代國(guó)家交通控制網(wǎng)和智慧公路試點(diǎn)的通知》（交辦規(guī)劃函〔2018〕265號(hào)），將“基于大數(shù)據(jù)的路網(wǎng)綜合管理”作為新一代國(guó)家交通控制網(wǎng)和智慧公路試點(diǎn)的六大主題之一，在福建、河南、浙江、江西四省實(shí)施?；诖髷?shù)據(jù)的路網(wǎng)綜合管理試點(diǎn)，要求“構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的高速公路運(yùn)營(yíng)與服務(wù)智能化管理決策平臺(tái)，應(yīng)用在區(qū)域路網(wǎng)綜合信息采集、運(yùn)營(yíng)調(diào)度、收費(fèi)、資產(chǎn)運(yùn)維養(yǎng)護(hù)、公眾信息服務(wù)、應(yīng)急指揮”，拉開(kāi)了以大數(shù)據(jù)賦能高速公路應(yīng)急處置工作的序幕。

2021年10月，交通運(yùn)輸部印發(fā)《數(shù)字交通“十四五”發(fā)展規(guī)劃》（交規(guī)劃發(fā)〔2021〕102號(hào)）。針對(duì)數(shù)字交通創(chuàng)新發(fā)展體系建設(shè)，規(guī)劃要求打造綜合交通運(yùn)輸“數(shù)據(jù)大腦”，“推動(dòng)行業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新，推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)行業(yè)應(yīng)用攻關(guān)”，以信息化服務(wù)交通行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展;針對(duì)交通運(yùn)輸應(yīng)急處置能力建設(shè)，提出應(yīng)“利用先進(jìn)信息技術(shù)提升交通運(yùn)輸本質(zhì)安全水平，提升預(yù)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急反應(yīng)能力”，“深化綜合交通運(yùn)輸調(diào)度和應(yīng)急指揮系統(tǒng)建設(shè)，完善智能協(xié)同應(yīng)用，滿足‘看得見(jiàn)、聽(tīng)得著、能指揮’需求，實(shí)現(xiàn)‘能推演、能聯(lián)動(dòng)’等功能，提升重大突發(fā)事件的應(yīng)急處置能力和安全保障能力”。該規(guī)劃進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)在高速公路應(yīng)急處置體系中的核心價(jià)值，同時(shí)也對(duì)新技術(shù)在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的融合應(yīng)用提出了要求。

遵循《數(shù)字交通“十四五”發(fā)展規(guī)劃》的工作要求，本文提出一種基于“大數(shù)據(jù)+行業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新”的高速公路應(yīng)急處置系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，適用于省、市兩級(jí)高速公路管理部門的應(yīng)急處置和疏堵保暢工作。

1? 整體設(shè)計(jì)

本方案的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)嚴(yán)格遵循了交通運(yùn)輸部《公路網(wǎng)管理平臺(tái)技術(shù)規(guī)范》對(duì)公路網(wǎng)管理平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)的要求，采用“三縱七橫”結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

（1）運(yùn)行監(jiān)測(cè)層：主要包含高速公路沿線布設(shè)的物聯(lián)感知設(shè)備，實(shí)時(shí)采集路域內(nèi)的多維運(yùn)行態(tài)勢(shì)信息和設(shè)備自身運(yùn)行狀態(tài)信息。包括：視頻監(jiān)控（固定點(diǎn)位、移動(dòng)車載、無(wú)人機(jī)掛載）、交通流檢測(cè)（ETC門架、車檢器）、氣象環(huán)境監(jiān)測(cè)（氣象站）和設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)（ETC門架設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、機(jī)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)等）。

（2）基礎(chǔ)設(shè)施層：主要包含承載大數(shù)據(jù)、人工智能和業(yè)務(wù)應(yīng)用運(yùn)行的環(huán)境。

（3）數(shù)據(jù)資源層：實(shí)現(xiàn)高速公路信息資源的匯聚、治理、存儲(chǔ)、共享與開(kāi)發(fā)利用。其中的數(shù)據(jù)資源包括：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、主題服務(wù)和交換數(shù)據(jù)。通過(guò)建設(shè)數(shù)據(jù)資源層，能夠?qū)崿F(xiàn)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)的解耦，并且為應(yīng)用提供大數(shù)據(jù)分析的算法引擎。

（4）應(yīng)用支撐層：為整個(gè)系統(tǒng)的各個(gè)平臺(tái)提供公共、成熟、穩(wěn)定和標(biāo)準(zhǔn)化的軟件支撐服務(wù)引擎。

（5）應(yīng)用系統(tǒng)層：該層負(fù)責(zé)高速公路應(yīng)急處置業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)組織和邏輯實(shí)現(xiàn)，涵蓋突發(fā)事件應(yīng)急處置事前、事中、事后全業(yè)務(wù)流程。

（6）信息服務(wù)層：實(shí)現(xiàn)與行業(yè)內(nèi)、外各類用戶的信息交互的渠道。

（7）服務(wù)用戶層：本系統(tǒng)所服務(wù)的各類用戶。包括：行業(yè)行政主管部門、路網(wǎng)運(yùn)行管理部門、行業(yè)外的相關(guān)協(xié)同聯(lián)動(dòng)部門和社會(huì)公眾。

（8）標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范制度保障體系：以國(guó)標(biāo)和行標(biāo)為基礎(chǔ)，緊扣實(shí)際業(yè)務(wù)需求制定數(shù)據(jù)資源開(kāi)發(fā)利用規(guī)范和跨層級(jí)、跨組件接口規(guī)范，確保系統(tǒng)的開(kāi)放性、可服務(wù)性和分層解耦，滿足以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)應(yīng)用持續(xù)迭代和創(chuàng)新的要求。

（9）建設(shè)與運(yùn)營(yíng)管理保障體系：通過(guò)制定匹配業(yè)務(wù)目標(biāo)的長(zhǎng)效的運(yùn)營(yíng)管理機(jī)制，強(qiáng)化管理流程與責(zé)任，確保系統(tǒng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定、運(yùn)行與可持續(xù)發(fā)展;滿足《信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)基本要求》（GB/T22239-2019）定義的安全保護(hù)要求。

2? 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

在整體架構(gòu)中，數(shù)據(jù)資源層和應(yīng)用系統(tǒng)層是高速公路應(yīng)急處置系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)的核心，也是“大數(shù)據(jù)+行業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新”與高速公路應(yīng)急處置業(yè)務(wù)融合的集中體現(xiàn)。以下將著重圍繞這兩層的設(shè)計(jì)展開(kāi)說(shuō)明。

2.1? 數(shù)據(jù)資源層

數(shù)據(jù)資源層的建設(shè)融合應(yīng)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，滿足“一數(shù)一源、多源融合、按需使用、安全可靠、彈性伸縮”的要求，打通匯聚、治理、共享、應(yīng)用的數(shù)據(jù)流通價(jià)值鏈，打破數(shù)據(jù)壁壘，形成縱向貫通、橫向互聯(lián)的數(shù)據(jù)資源交互通道，搭建多維數(shù)據(jù)碰撞分析計(jì)算框架，打造“可知、可控、可聯(lián)、可取、可用”的信息支撐體系。

2.1.1? 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

高速公路應(yīng)急處置業(yè)務(wù)橫向涉及的職能部門較多，所采集和生成信息量巨大;各縱向業(yè)務(wù)條線之間關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，存在著高頻的跨條線數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。本設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)資源層技術(shù)方案采用“存儲(chǔ)一體”的湖倉(cāng)一體技術(shù)方案，其架構(gòu)如圖2所示。

該方案將數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在專門的對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)中，用于代替數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的各自存儲(chǔ)，湖中建倉(cāng)，支持在數(shù)據(jù)湖中以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式進(jìn)行執(zhí)行和治理。分離后的存儲(chǔ)系統(tǒng)可獨(dú)立擴(kuò)展，不再與計(jì)算耦合，能夠快速應(yīng)對(duì)工作負(fù)載的變化，允許計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源互相獨(dú)立擴(kuò)容，確保資源按需分配，簡(jiǎn)化運(yùn)維管理，也為系統(tǒng)的穩(wěn)定性提供保障。

當(dāng)前存儲(chǔ)一體的湖倉(cāng)一體方案主要有三種框架結(jié)構(gòu)：Hadoop體系架構(gòu)、Lambda結(jié)構(gòu)和Kappa架構(gòu)，以Hadoop為代表的離線數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施更符合當(dāng)前國(guó)內(nèi)大多數(shù)高速公路管理部門的信息資源發(fā)展現(xiàn)狀，可依托現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施層環(huán)境，搭建開(kāi)源Hadoop架構(gòu)，原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在HDFS系統(tǒng)上，引擎以Hadoop和Spark開(kāi)源生態(tài)為主，存儲(chǔ)和計(jì)算一體。該架構(gòu)方案能實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)信息資源的高質(zhì)量存儲(chǔ)，特定的計(jì)算引擎和湖中建倉(cāng)可滿足應(yīng)急處置業(yè)務(wù)開(kāi)展的需要，同時(shí)具有良好的可拓展性，能適應(yīng)未來(lái)的信息資源需求。

2.1.2? 融合數(shù)倉(cāng)構(gòu)建

數(shù)據(jù)治理的過(guò)程就是數(shù)據(jù)流動(dòng)的過(guò)程。在DAG分布式調(diào)度引擎的調(diào)度下，分散零亂、標(biāo)準(zhǔn)不一、來(lái)源各異的異構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)由不同的管道流向各自規(guī)劃的目標(biāo)存儲(chǔ)位置，完成信息從“數(shù)據(jù)源”向“數(shù)據(jù)湖”匯聚并構(gòu)建融合數(shù)倉(cāng)，是湖倉(cāng)一體數(shù)據(jù)湖建設(shè)的重要步驟，主要包括平臺(tái)和數(shù)據(jù)兩個(gè)層面的建設(shè)。

在平臺(tái)層面，本設(shè)計(jì)以數(shù)據(jù)安全管控和數(shù)據(jù)敏捷開(kāi)發(fā)理念出發(fā)，以Flink和Hudi等主流技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合Datax、FlinkSQLCDC、DolphinScheduler等成熟的開(kāi)源組件，研發(fā)湖倉(cāng)一體的數(shù)據(jù)治理平臺(tái)，能夠提供包括批流一體數(shù)據(jù)處理引擎、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)集成、數(shù)據(jù)智能開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)等在內(nèi)的全棧數(shù)據(jù)智能。

基于Flink流批一體的能力，結(jié)合CDC機(jī)制實(shí)時(shí)捕獲數(shù)據(jù)庫(kù)變化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步，提供全增量的一體化數(shù)據(jù)集成。具備增強(qiáng)的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)一致性檢測(cè)和斷點(diǎn)續(xù)傳能力，能并行檢測(cè)上下游數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一致性，對(duì)異常寫(xiě)入進(jìn)行主動(dòng)預(yù)警，問(wèn)題修復(fù)后可從斷點(diǎn)恢復(fù)數(shù)據(jù)同步。解決了以往離線數(shù)據(jù)集成和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成兩套技術(shù)棧的問(wèn)題，并可在批流之間切換時(shí)保證數(shù)據(jù)一致性。

基于AC自動(dòng)機(jī)算法、積累沉淀的敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)則和數(shù)據(jù)分類標(biāo)簽，可快速自動(dòng)發(fā)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能化數(shù)據(jù)分級(jí)分類。

通過(guò)內(nèi)置的統(tǒng)一語(yǔ)義層（MDX）屏蔽底層數(shù)據(jù)源的差別，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一建模，結(jié)合自研的數(shù)據(jù)虛擬化引擎，為用戶提供統(tǒng)一SQL開(kāi)發(fā)接口，可在不移動(dòng)數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的融合分析計(jì)算。解決以往異構(gòu)數(shù)據(jù)源需使用不同語(yǔ)言的技術(shù)復(fù)雜度，并縮短數(shù)據(jù)加工鏈路，使平臺(tái)具備敏捷的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力。

采用歐拉操作系統(tǒng)（EulerOS），能同時(shí)適配國(guó)產(chǎn)化的ARM架構(gòu)和X86架構(gòu)。具備增強(qiáng)的數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)能力，基于國(guó)密SM4硬件加速器，結(jié)合字段級(jí)細(xì)粒度權(quán)限控制，在HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層面增加國(guó)密SM4透明加解密功能，確保僅有訪問(wèn)權(quán)限的用戶能讀取出密文數(shù)據(jù)且不降低性能。

有了平臺(tái)的支撐，還必須持續(xù)、扎實(shí)做好數(shù)據(jù)層面的工作。本方案采用了數(shù)據(jù)治理行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的方法和流程，主要包括如下步驟：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)：由業(yè)務(wù)部門的“業(yè)務(wù)需求”和信息化系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)需求”共同驅(qū)動(dòng)的，制定數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)、存儲(chǔ)、交換和共享的標(biāo)準(zhǔn)。

（2）治理體系建設(shè)：建立從組織架構(gòu)、管理制度、操作規(guī)范、IT應(yīng)用技術(shù)、績(jī)效考核支持等多個(gè)維度對(duì)組織的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等各方面進(jìn)行全面的梳理、建設(shè)及持續(xù)改進(jìn)的體系。

（3）數(shù)據(jù)質(zhì)量提升：通過(guò)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和問(wèn)題原因分析，尋找影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素并制定有針對(duì)性的彌補(bǔ)方案，提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

（4）數(shù)據(jù)架構(gòu)建設(shè)：在充分考慮數(shù)據(jù)資源層技術(shù)架構(gòu)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合業(yè)務(wù)應(yīng)用的特點(diǎn)，規(guī)劃符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)架構(gòu)方案。

（5）數(shù)據(jù)治理實(shí)施：利用平臺(tái)層面建設(shè)形成的能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資源的全生命周期管理，服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)用，包括：數(shù)據(jù)采集、處理（提取、清洗、關(guān)聯(lián)、比對(duì)、標(biāo)識(shí)、加載）、管控（標(biāo)準(zhǔn)管理、元數(shù)據(jù)管理、目錄管理、質(zhì)量管理、分類分級(jí)、血緣管理、模型管理、標(biāo)簽管理和運(yùn)維管理）、組織、安全、應(yīng)用和服務(wù)。本設(shè)計(jì)的融合數(shù)倉(cāng)構(gòu)建數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)如圖3所示。

2.2? 應(yīng)用系統(tǒng)層

有了數(shù)據(jù)資源層和應(yīng)用支撐層提供的信息和能力支持，應(yīng)用系統(tǒng)層能夠更專注于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的具體實(shí)現(xiàn)。本設(shè)計(jì)的應(yīng)用系統(tǒng)層包括資源管理、事件監(jiān)測(cè)、協(xié)同處置和評(píng)估歸檔四個(gè)子系統(tǒng)，共同構(gòu)成了高速公路應(yīng)急處置的業(yè)務(wù)閉環(huán)。以下將重點(diǎn)介紹本設(shè)計(jì)中新技術(shù)在高速公路應(yīng)急處置業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用的創(chuàng)新點(diǎn)。

2.2.1? 資源管理

資源管理主要用于輔助交通事件處置指揮人員對(duì)突發(fā)交通事件處置所需的各類物資、裝備、人員和知識(shí)文獻(xiàn)等進(jìn)行數(shù)字化管理。

應(yīng)急預(yù)案管理是資源管理的核心，橫向銜接各類應(yīng)急資源。本設(shè)計(jì)中，利用數(shù)字孿生引擎提供的交通流宏/微觀仿真能力，對(duì)應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行事前仿真推演，評(píng)估不同預(yù)案的處置效率以及對(duì)交通流的影響。基于時(shí)段、路段、事件類型、響應(yīng)等級(jí)等維度分別制定最優(yōu)的應(yīng)急預(yù)案，包括物資、裝備和人員的前置部署預(yù)案。

2.2.2? 事件監(jiān)測(cè)

目前，12122救援熱線仍然是高速公路上最主要的交通事件信息獲取渠道，屬于被動(dòng)采集方式。本設(shè)計(jì)在此基礎(chǔ)上增加了多種新的監(jiān)測(cè)手段，主動(dòng)被動(dòng)方式相結(jié)合，多渠道互為補(bǔ)充，提高發(fā)現(xiàn)交通事件的及時(shí)性。

首先，依托人工智能視頻和圖像結(jié)構(gòu)化技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)覆蓋路段內(nèi)7×24小時(shí)事件監(jiān)測(cè)和定位，主動(dòng)識(shí)別交通事件;其次，通過(guò)對(duì)接互聯(lián)網(wǎng)圖商和高速出行公眾服務(wù)APP采集交通事件信息并獲取精準(zhǔn)GNSS定位;第三，利用數(shù)字孿生系統(tǒng)的交通流仿真能力，通過(guò)數(shù)據(jù)脫跳模型、區(qū)域流量連續(xù)性模型、歷史數(shù)據(jù)分析模型等進(jìn)行交通流數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)比對(duì)，作為其他監(jiān)測(cè)手段的有益補(bǔ)充。一旦識(shí)別出疑似突發(fā)交通事件，系統(tǒng)將通過(guò)視頻監(jiān)控分級(jí)匹配算法自動(dòng)選取不同優(yōu)先級(jí)的視頻監(jiān)控點(diǎn)位，由值守人員進(jìn)行核實(shí)確認(rèn)。

2.2.3? 協(xié)同處置

傳統(tǒng)方式的高速公路突發(fā)事件協(xié)同處置主要依靠值守人員通過(guò)電話和短信等通信手段進(jìn)行指揮調(diào)度，人工工作量大，效率較低。

本設(shè)計(jì)在協(xié)同處置中，首先通過(guò)應(yīng)急預(yù)案匹配算法、歷史事件匹配算法選擇最優(yōu)的應(yīng)急預(yù)案。其次，針對(duì)相關(guān)管理部門，采用人工智能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)跨單位、跨部門多路并發(fā)協(xié)同調(diào)度并接收、匯總反饋信息，自動(dòng)關(guān)聯(lián);針對(duì)社會(huì)公眾，基于應(yīng)急預(yù)案實(shí)現(xiàn)與可變情報(bào)板、隧道應(yīng)急廣播、交通媒體和互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)航APP等信息發(fā)布渠道的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)，主動(dòng)誘導(dǎo)。對(duì)內(nèi)、對(duì)外雙線并行，可極大地提高協(xié)同處置效率。在通信手段上，除了傳統(tǒng)的電話和短信，還增加互聯(lián)網(wǎng)富媒體即時(shí)通信調(diào)度渠道，支持采用文字、語(yǔ)音、圖像和視頻等多種方式準(zhǔn)確傳遞信息，低成本、高效率。

2.2.4? 評(píng)估歸檔

高速公路突發(fā)交通事件處置完畢后，應(yīng)用將外部采集和內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)同步到數(shù)據(jù)資源層的歸集庫(kù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)治理進(jìn)入交通事件主題庫(kù)、標(biāo)簽庫(kù)、知識(shí)庫(kù)，并生成應(yīng)急處置“一事一檔”。其中的應(yīng)急處置過(guò)程信息將被發(fā)送到數(shù)字孿生引擎提供的交通流宏/微觀仿真模塊進(jìn)行推演復(fù)盤，并與實(shí)際過(guò)程比對(duì)，評(píng)估處置過(guò)程的執(zhí)行指標(biāo)，同時(shí)將實(shí)際過(guò)程與預(yù)期過(guò)程的差異信息反哺給資源管理子系統(tǒng)，用于應(yīng)急預(yù)案的持續(xù)迭代和調(diào)優(yōu)。

3? 結(jié)? 論

應(yīng)急處置工作是全省各省、市高速路網(wǎng)保暢通、保安全的核心任務(wù)，具有高頻度、高價(jià)值、高要求的特點(diǎn)。以“大數(shù)據(jù)+行業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新”高速公路應(yīng)急處置業(yè)務(wù)創(chuàng)新是《數(shù)字交通“十四五”發(fā)展規(guī)劃》確定的發(fā)展方向。本文描述的是在此發(fā)展方向指引性下的一種業(yè)務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新設(shè)計(jì)，能夠顯著提高省、市兩級(jí)高速公路管理部門的應(yīng)急處置效率，也具有很好的適應(yīng)性和擴(kuò)展性。

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作者簡(jiǎn)介：吳迎暉（1978—），男，漢族，山東棲霞人，中級(jí)工程師，工學(xué)碩士，研究方向：交通運(yùn)輸應(yīng)急管理信息化頂層規(guī)劃與信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)。