交通大數(shù)據(jù)在智能高速公路中的應(yīng)用分析

傅清丁

（江西錦路科技開發(fā)有限公司，江西 南昌 330038）

0 引言

社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展、各類車輛的迅速普及，使人們對(duì)高速公路的需求進(jìn)一步提高。高速公路建設(shè)里程、車輛通行量逐年上升，為加強(qiáng)高速公路建設(shè)、運(yùn)行管理控制，有必要完善智能高速公路體系，引入交通大數(shù)據(jù)，整合各階段、各部分?jǐn)?shù)據(jù)，將其納入管理進(jìn)程，可以有效調(diào)整管理過程、降低管理難度，充分發(fā)揮高速公路的實(shí)際價(jià)值，提供更良好的出行環(huán)境。

1 交通大數(shù)據(jù)概述

1.1 內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)資料巨大到當(dāng)前的主流工具難以計(jì)算的數(shù)據(jù)，但可在有效時(shí)間內(nèi)下載、整理為輔助企業(yè)決策的相關(guān)資訊。本文所探討的交通大數(shù)據(jù)，指的是可用于各個(gè)交通卡口的實(shí)時(shí)視頻與圖片的搜集、存儲(chǔ)等，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可以掌握高速公路在24h 內(nèi)的車流量、事故發(fā)生量、事故原因等的交通運(yùn)行狀況，并對(duì)運(yùn)營(yíng)管理過程加以分析，明確其中的漏洞、問題，安排專業(yè)技術(shù)人員及時(shí)處理，提升數(shù)據(jù)采集效率、質(zhì)量，對(duì)比傳統(tǒng)交通信息采集、管理手段，大數(shù)據(jù)分析過程更加真實(shí)、可靠，但前期投入成本會(huì)同比增長(zhǎng)[1]。

1.2 交通大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

1.2.1 體量大，交通大數(shù)據(jù)涉及多方面的信息，在對(duì)各類數(shù)據(jù)信息處理時(shí)難以依靠簡(jiǎn)單的公式來(lái)計(jì)算，且必須引入“艾字節(jié)”進(jìn)行分析。在交通大數(shù)據(jù)分析進(jìn)程中，大部分?jǐn)?shù)據(jù)呈非結(jié)構(gòu)化形式，處于逐漸上漲狀態(tài)，隨時(shí)間增長(zhǎng)而增加。

1.2.2 種類多，高速公路涉及多種類型的信息，如公路養(yǎng)護(hù)管理、收費(fèi)計(jì)費(fèi)、車輛監(jiān)控等，在對(duì)各類信息展開分析、處理、調(diào)度時(shí)，必須綜合考慮多方面因素。

1.2.3 價(jià)值密度低，海量高速公路信息中，有價(jià)值的數(shù)據(jù)較少，特別是部分有價(jià)值的視頻可能僅有數(shù)秒或數(shù)分鐘，需嚴(yán)控分析過程，進(jìn)行精細(xì)化處理[2]。

1.2.4 信息處理快，高速公路自身的特點(diǎn)，使其對(duì)信息處理速度有較高要求，進(jìn)行公路信息分析時(shí)，需對(duì)運(yùn)營(yíng)規(guī)律加以研究，再通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其中可能涉及的問題加以快速歸納、總結(jié)、處理。

2 交通大數(shù)據(jù)在智能高速公路中的應(yīng)用

實(shí)現(xiàn)交通大數(shù)據(jù)在智能高速公路中的靈活應(yīng)用，關(guān)鍵在于搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，將智能高速公路運(yùn)營(yíng)管理中的諸項(xiàng)要素納入平臺(tái)統(tǒng)一管理，形成一體化管理格局，提升管理質(zhì)量。以下為具體實(shí)踐探究過程：

2.1 平臺(tái)架構(gòu)

2.1.1 平臺(tái)搭建思路

明確交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)作為公路數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理承載體的核心地位，基于智能高速公路當(dāng)下所用的信息系統(tǒng)，進(jìn)行各類數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)，發(fā)揮整體化作用；重新梳理數(shù)據(jù)信息，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、建設(shè)數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的快速整合、計(jì)算；提供外部接口，對(duì)接公安、路政、交警、智能地圖導(dǎo)航APP（高德地圖、百度地圖等），引入各類數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合、分析、梳理、分類、評(píng)價(jià)、存儲(chǔ)、歸類、決策等，輔助客戶服務(wù)、指揮研判、預(yù)測(cè)預(yù)警、調(diào)度指揮等運(yùn)營(yíng)管理過程。

2.1.2 平臺(tái)整體結(jié)構(gòu)

結(jié)合智能高速公路運(yùn)營(yíng)管理基本需求，按照三層結(jié)構(gòu)模式搭建平臺(tái)：數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層作為模型算法、系統(tǒng)平臺(tái)基礎(chǔ)部分，是保障交通大數(shù)據(jù)分析結(jié)果科學(xué)真實(shí)的基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)采集、處理進(jìn)程中，篩選有效數(shù)據(jù)接入平臺(tái)大數(shù)據(jù)中心，實(shí)施數(shù)據(jù)串聯(lián)、共享；模型層主要用于數(shù)據(jù)融合、算法模型搭建，將得到的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析，納入系統(tǒng)分析模塊，保障數(shù)據(jù)可視化；基于以上兩個(gè)層級(jí)，應(yīng)用層結(jié)合高速公路氣象、路網(wǎng)、路況等信息，提供安全隱患排查、智慧出行服務(wù)、機(jī)電智能運(yùn)維、道路科學(xué)養(yǎng)護(hù)、交通趨勢(shì)評(píng)估、綜合稽查、交通分析等各類應(yīng)用功能[3]。

2.2 數(shù)據(jù)層搭建

2.2.1 確定數(shù)據(jù)來(lái)源

高速公路數(shù)據(jù)來(lái)源相對(duì)廣泛，如分布于高速公路各個(gè)區(qū)段的高清攝像裝置，可收集車輛抓拍圖片、視頻等；又如車輛進(jìn)入收費(fèi)站后，經(jīng)過地下埋設(shè)的地板線圈，地感線圈切割磁力線，產(chǎn)生微弱電流，由定焦在地感線圈的攝像機(jī)拍攝一張圖片，產(chǎn)生車輛的相關(guān)數(shù)據(jù)，遞交收費(fèi)卡、讀卡、寫卡等過程也會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。歸納總結(jié)數(shù)據(jù)來(lái)源，包括但不限于：高德地圖、出行服務(wù)、養(yǎng)護(hù)施工、移動(dòng)通信、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、路政管理、收費(fèi)、視頻監(jiān)控等[4]。

2.2.2 大數(shù)據(jù)類型分析

智能高速公路大數(shù)據(jù)包括以下部分：一是基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)信息：服務(wù)區(qū)、停車區(qū)、收費(fèi)站、橋梁、隧道、路段等。二是收費(fèi)數(shù)據(jù)信息：免通車、征費(fèi)稽查、入口承重、出站收費(fèi)、ETC 監(jiān)測(cè)等，主要用于運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)管理、收費(fèi)管理等。三是運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)信息：指揮調(diào)度、行駛路徑、進(jìn)出站點(diǎn)與時(shí)間、繳費(fèi)類型、車流量、車牌號(hào)、車速、車型等。四是運(yùn)維數(shù)據(jù)信息：路產(chǎn)巡查、道路養(yǎng)護(hù)、維修經(jīng)費(fèi)、機(jī)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、交通事件等。五是出行服務(wù)數(shù)據(jù)：收費(fèi)站開閉、路況、道路問詢、氣象監(jiān)測(cè)等[5]。六是交警車管數(shù)據(jù)：車駕信息、事故處理、執(zhí)法糾違等，主要用于基礎(chǔ)采集、指揮調(diào)度、運(yùn)營(yíng)管理等。七是路政運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)：施工管理、超限執(zhí)法、?；\(yùn)輸、救援與災(zāi)控。八是公安管理數(shù)據(jù)：黑名單、涉車犯罪等。

2.2.3 數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)

智能高速公路體系中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)進(jìn)入交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)加以存儲(chǔ)、處理，各類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、形式多樣，對(duì)存儲(chǔ)、處理過程有較高要求，表現(xiàn)在：其一，交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)兼容Teradate、DB2、Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)，可直接將數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)架構(gòu)中遷移，便于技術(shù)人員完成數(shù)據(jù)處理核心設(shè)備的轉(zhuǎn)型升級(jí)[6]。其二，TDH 支持高吞吐、低時(shí)延的實(shí)時(shí)計(jì)算場(chǎng)景，可進(jìn)行流數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，結(jié)合實(shí)際條件無(wú)縫擴(kuò)容，存儲(chǔ)在平臺(tái)數(shù)據(jù)管理庫(kù)。

2.3 模型層搭建

2.3.1 基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型

該模型針對(duì)的是智能高速公路已獲取的、尚未能投入使用的數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)在精度、類型豐富度方面欠佳，將得到的數(shù)據(jù)納入模型，搭建各類數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化模型，維持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)一致，對(duì)各類數(shù)據(jù)展開校核、相互驗(yàn)證，提升大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)分析過程的利用率、準(zhǔn)確性。

2.3.2 交通流量預(yù)測(cè)模型

以數(shù)據(jù)層為基礎(chǔ)，收集高速公路各時(shí)段的交通流量數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)相關(guān)維度的數(shù)據(jù)分析，如車流量、路段、時(shí)間段、天氣、節(jié)假日、工作日等，進(jìn)行多維度的交通流量變化預(yù)測(cè)，以圖表形式呈現(xiàn)，清晰準(zhǔn)確地呈現(xiàn)不同時(shí)段的交通流量，作為交通調(diào)控的基礎(chǔ)參考。

2.3.3 運(yùn)營(yíng)管理模型

對(duì)車流、路況、ETC 門架等相關(guān)數(shù)據(jù)的收集，獲得高速公路斷面車流量、路面損耗、均車速等運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，實(shí)施交通組織優(yōu)化，制訂應(yīng)急處置預(yù)案，引入交通仿真模型，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理過程，如交通事故的提前預(yù)防、事故責(zé)任的正確判定、事故處理時(shí)間的大幅度減少等，保障高速公路的正常通行。

2.3.4 綜合稽查分析模型

進(jìn)行入口承重、征費(fèi)稽查等收費(fèi)數(shù)據(jù)及車型、車牌號(hào)、行駛路徑、繳費(fèi)等運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的收集、篩選，實(shí)現(xiàn)稽查分析、問題總結(jié)與處置、數(shù)據(jù)上報(bào)、跟蹤反饋等功能，完善稽查閉環(huán)管理體系。

完善的灌溉管理制度可以加速農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的推廣，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在灌溉管理制度中，要重視對(duì)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的宣傳，使更多的農(nóng)民可以更加了解農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)，調(diào)動(dòng)農(nóng)民采用農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的積極性。

2.3.5 突發(fā)事件評(píng)估模型

統(tǒng)計(jì)高速公路路政交通事件歷史數(shù)據(jù)，從地點(diǎn)、路段、天氣、時(shí)間、原因、發(fā)生頻次等不同維度，搭建突發(fā)事件評(píng)估模型，進(jìn)行突發(fā)、多發(fā)事故的提前預(yù)判與處理。

2.4 應(yīng)用層搭建

應(yīng)用層按照模塊化方式布置，實(shí)現(xiàn)各模塊間數(shù)據(jù)信息共享的同時(shí)，減少模塊間的相互影響，保證對(duì)數(shù)據(jù)層的高效應(yīng)用。主要包括：

2.4.1 公路健康監(jiān)測(cè)模塊

在高速公路沿線布置若干傳感器、攝像頭，對(duì)接大數(shù)據(jù)平臺(tái)，持續(xù)采集路面高程、風(fēng)速風(fēng)力、溫度等參數(shù)，對(duì)比設(shè)定的額定值、現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)值，若監(jiān)測(cè)值大于額定值，或在監(jiān)控畫面中出現(xiàn)槽坑、麻面、裂紋等質(zhì)量缺陷，平臺(tái)發(fā)布報(bào)警信息，提示運(yùn)營(yíng)管理部門遞交高速公路健康監(jiān)測(cè)報(bào)告；在安排路面維修的同時(shí)，發(fā)布路況信息、安排路段封閉工作，恢復(fù)公路結(jié)構(gòu)狀態(tài)。

2.4.2 交通流量預(yù)測(cè)模塊

交通流量預(yù)測(cè)，主要表現(xiàn)在：其一，依靠平臺(tái)進(jìn)行車流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理，與歷史數(shù)據(jù)展開對(duì)比分析，設(shè)定流量排名，依托相應(yīng)算法輸出決策建議；相關(guān)建議被采納后，預(yù)測(cè)交通流量變化趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各階段車流密度精準(zhǔn)預(yù)測(cè)[7]。其二，擁堵預(yù)警，節(jié)假日期間，部分高速公路會(huì)出現(xiàn)擁堵，可結(jié)合交通流量相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)某階段某路段車流量變化情況，發(fā)布預(yù)測(cè)圖，如在勞動(dòng)節(jié)，可發(fā)布如圖1 預(yù)測(cè)圖與類似“某日9 時(shí)至13時(shí)、16 時(shí)至21 時(shí)某路面車流量將達(dá)到峰值”等預(yù)警信息，提示車主錯(cuò)峰出行。

圖1 “勞動(dòng)節(jié)”日均交通量（萬(wàn)輛）預(yù)測(cè)圖

2.4.3 事故管理模塊

2.4.4 逃費(fèi)稽查模塊

結(jié)合車輛信息、CPC 卡交易記錄等數(shù)據(jù)，靈活應(yīng)用逃費(fèi)稽查分析模型，歸納總結(jié)人工經(jīng)驗(yàn)的分析結(jié)果，展開智能科學(xué)分析，在各類異常數(shù)據(jù)提取、篩選、對(duì)比中，展開逃費(fèi)稽查，制作稽核工單，鎖定嫌疑車輛，確認(rèn)后對(duì)其違法行為加以處理。具體情況如下：其一，違法逃費(fèi)，按照我國(guó)法律，在春節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、國(guó)慶節(jié)等節(jié)假日期間會(huì)對(duì)小型車輛實(shí)施免費(fèi)通行政策，但部分不滿足條件的車輛，仍會(huì)選擇免費(fèi)車道通行，針對(duì)這一情況，稽查分析模型引入既定算法，進(jìn)行免費(fèi)通行標(biāo)準(zhǔn)座位數(shù)、車型座位數(shù)對(duì)比分析，判斷其有無(wú)違法逃費(fèi)行為。其二，“大車小標(biāo)”判定，利用稽查模型對(duì)降低車型行為展開分析，參考ETC 辦理與繳費(fèi)信息、承重?cái)?shù)據(jù)、車型等信息展開分析，若有以下現(xiàn)象可判定其屬于大車小標(biāo)：噸位大，座位多的二型車甚至三型車、四型車，在ETC 通行卡上記錄的車型比實(shí)際車型小的車輛；針對(duì)貨車、客車、拖掛車輛違法使用其他車輛ETC 的行為，給予嚴(yán)懲。其三，套牌分析，借助稽查模型，對(duì)車牌號(hào)、車型、車身顏色、違法信息、出入站時(shí)間等數(shù)據(jù)展開綜合分析，若顯示同一車牌在不同車輛上使用，初步判定為套牌行為，在提取車輛信息后展開跟蹤調(diào)查，發(fā)出預(yù)警信息。

2.4.5 道路狀況分析模塊

該模塊主要包括以下功能：一是路況信息提示，在線獲取交通信息，如氣象預(yù)警、事故多發(fā)路段、擁堵路段、繞行方案等，提示臨近車輛。二是服務(wù)區(qū)提示，距離服務(wù)區(qū)小于2km 時(shí)，結(jié)合駕乘人員需求，提示服務(wù)區(qū)相關(guān)信息，包括服務(wù)區(qū)距離、基礎(chǔ)設(shè)施、空余車位與其他相關(guān)服務(wù)等。三是收費(fèi)站提示，在即將抵達(dá)收費(fèi)站時(shí)，提示收費(fèi)站相關(guān)信息，如開閉情況、車輛匯聚情況、是否可通行等信息。

2.4.6 收費(fèi)管理模塊

該模塊包括：其一，收費(fèi)額預(yù)測(cè)，結(jié)合交通流量確定各階段收費(fèi)額，對(duì)相關(guān)高速公路路段展開月度、季度、年度交通流量預(yù)測(cè)，獲取計(jì)算時(shí)間段內(nèi)預(yù)測(cè)收費(fèi)額，預(yù)測(cè)高速公路收費(fèi)情況。其二，收費(fèi)人員配置，預(yù)測(cè)未來(lái)交通量后，分析車流量規(guī)律，尤其是日間與夜間、工作日與節(jié)假日間的車流量區(qū)別，作為調(diào)整各個(gè)收費(fèi)站人員配置的參考，避免出現(xiàn)“車多人少”“車少人多”的情況。其三，車道開閉，綜合相關(guān)信息，合理安排ETC、人工車道數(shù)量，減少運(yùn)維費(fèi)用。

2.4.7 其他

除了上述功能模塊外，應(yīng)用層包括其他功能：其一，路徑識(shí)別，結(jié)合駕駛員不同駕駛習(xí)慣、道路情況、收費(fèi)分析結(jié)果等信息，推薦不同路徑，提升通行體驗(yàn)。其二，路網(wǎng)營(yíng)銷，結(jié)合車牌數(shù)據(jù)，依據(jù)車輛歸屬地、行駛路徑、所屬單位、消費(fèi)行為等展開大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷，如針對(duì)旅行社、客運(yùn)站、大中型物流等，實(shí)施按月、按季包繳的收費(fèi)制度；針對(duì)運(yùn)輸業(yè)務(wù)靈活，可達(dá)到相應(yīng)趟數(shù)的車輛推行按次包繳制度。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，文章就交通大數(shù)據(jù)在智能高速公路中的應(yīng)用展開綜合分析，提出交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建思路。要求給予整個(gè)探究過程足夠的重視，明確其中的優(yōu)勢(shì)與不足，持續(xù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)的調(diào)整、優(yōu)化，滿足不同階段智能高速公路運(yùn)維格局的需要，發(fā)揮大數(shù)據(jù)在不同層面的最大功效，輔助高速公路建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管理進(jìn)程，推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展。