基于大數據技術的智能高速公路系統應用

許春楊 李歡

（河南省高速公路聯網監控收費通信服務有限公司 河南省鄭州市 450000）

如今，我國的公路交通建設已經較為成熟，所構建的公路交通網絡不僅為我國國民的出行提供了極大的便利，更對我國的經濟建設產生了積極的影響。高速公路建設加快了物流運轉的速度，極大促進了國民經濟的發展，減輕了繁重的交通壓力[1]。但高速公路作為公路交通網絡極為重要的部分，因高速公路的快速發揮發展，高速路網所產生的交通信息日益增多，這些海量的數據就被稱為大數據，如何對智能高速公路系統進行大數據管理，提高高速公路管理質量，保障高速路網的有效運轉尤為重要[2]。大數據技術在建設高速公路中的應用，能夠整合高速公路的信息資源，可以有效地提高高速公路的管理和運營，因此正確將大數據技術應用到智能高速公路系統中是我國高速公路發展的重要內容[3～4]。

1 交通大數據的基本概念

社會經濟的快速發展提高了居民的生活水平，私家車的數量大幅度增加，交通數據倍增，原有的交通管理方式已經難以滿足當前的需求，必須尋找適合當下交通數據管理的方案。大數據技術的出現讓交通數據處理更加方便，交通管理的效率提高了數倍[5～6]，而且大數據技術還可以應用到交通卡口視頻、圖片等信息的采集、存儲以及分析工作中，與以往的交通管理辦法進行對比，其效率更高、成本更低，而且大數據技術處理下的交通信息準確性更高，與實際情況完全相符，雖然短時間內大數據技術的應用會增加交通管理成本，但從長遠的發展角度來看，大數據所帶來的成本節約是相當可觀的[7～8]。

2 智能高速公路系統大數據的來源及特點

2.1 高速公路大數據的重要來源

高速公路具有龐大的營運量，所有的營運信息都將組成大數據庫的一部分，對其進行大數據分析已經成為不可避免的發展趨勢，從高速公路大數據的數據來源可以看出，其主要包括收費數據、監控數據、調度數據、運營數據等，主要內容如下：

2.1.1 高速公路收費數據

高速公路上均設有收費站點，每個收費站點在運營過程中都將收取大量的收費數據，這些數據包括通行車輛的基本信息、車輛的通行情況、車輛的載貨情況等，這些數據都構成了收費數據，其蘊含著重要的價值，值得高速公路管理人員進行開發利用[9]。

2.1.2 高速公路應用系統數據

高速公路上相關的管理軟件如收費站管理軟件、復合卡動態管理軟件等均在營運過程中積累了大量的數據，這些數據包括高速公路上交通事故的發生情況、救援部隊的使用情況、違章違法時間的發生情況以及車輛黑名單的情況等，這些數據的存在也具有較強的使用價值[10]。

2.1.3 高速公路監控數據

高速公路上視頻監控較多，如收費站、服務區、隧道、收費站廣場等位置均設有視頻監控，正常情況下，視頻監控獨自運轉，當發生交通事故時，視頻監控的價值就發揮出來了，相關人員可以通過調動視頻監控來分析交通事故的發生原因，從而明確主要責任人。因此對于高速公路上的監控數據來說，有效的數據存儲尤為重要，常見的監控數據保存時間為一個月，隨著科學技術的迅速發展，各種現代化的視頻監控技術得以應用，提高了監控數據的精度和準確度，為后期數據的應用分析提供了基礎保障[11]。

2.1.4 高速公路傳感器數據

傳感器數據也是高速公路數據的重要來源，其包括微波車檢、路感線圈傳感器、氣象監測、環境檢測等多項組成部分，一般情況下上述設施分布在高速公路的互通立交匝道上或者標識站上，用于感知過往車輛的基本情況，對其進行分類統計，匯總到交通信息中[12]，除此之外，傳感器還連接了第三方信息，如公安交警數據、路政數據、地方道路數據等，這些數據同樣具有規模龐大、類型復雜的特點，值得借助大數據技術進行分析解決。

2.2 高速公路大數據的基本特點

從高速公路數據的來源可以看出，高速公路的數據來源復雜且規模龐大，因此高速公路大數據的基本特點可以總結為以下幾點：

2.2.1 數據規模龐大

數據規模龐大是高速公路數據的重要特點，一般情況下，在衡量高速公路數據時G 和T 已經難以滿足需求，常使用“艾字節”作為衡量單位，而且非結構化數據的占比在90%以上，近些年來，這一現象還在逐漸加重[13]。

2.2.2 數據類型繁多

高速公路數據的來源較多，直接導致高速公路數據類別繁多，其中從數據類別來看，分為圖像類、視頻類、文本類等多種類型，這些數據又可以分為圖像數據、視頻數據、養護數據、收費數據、管理與業務數據等。

2.2.3 數據價值密度低

高速公路數據種類繁多，且不集中，所有數據都具備較強的使用價值，因此高速公路數據價值密度低是其重要特點，一般情況下，一小時左右的視頻數據，只有幾秒鐘具有使用價值[14]。

2.2.4 數據處理速度快

高速公路數據的處理速度較快，因為交通數據對實時性的要求較高，需要在數據出現的第一時間進行處理，確定方案對策。

3 大數據技術在智能高速公路系統中應用的關鍵技術

3.1 并行數據庫

智能高速公路積攢了大量的數據，并行數據庫難以滿足海量數據的處理，性能擴展也無法改善現狀。就并行數據庫而言，性能擴展方式有橫向擴展和縱向擴展兩種，縱向擴展是指對某個節點自身的性能進行優化，例如提高硬盤內存等，因此縱向擴展會受到節點提升的限制。橫向擴展則是增加節點的數量，讓節點成為一個巨大的集群，進而得到性能的提升，這種方式最大的缺陷是耗費資源較多，智能高速公路中并行數據庫的應用已經逐漸被淘汰，新型存儲模式逐漸得到認可和應用。

3.2 云計算

云計算在并行數據庫被淘汰后逐漸成為大數據技術的核心，其包含網格計算、分布式計算以及并行計算多個組成部分，云計算可以讓節點集群在更低成本的服務器上完成任務，與傳統的并行數據庫運作模式進行對比，其具有擴展性高、可用性高以及性能好的特點，國內云計算于2004年起步，在應用期間發揮了巨大的作用。

4 基于大數據技術的智能高速公路系統

4.1 智能交通云平臺

4.1.1 海量的數據存儲

智能交通系統能夠對城市的交通情況進行實時監督，各個路口所拍攝的交通數據都會被傳輸到大數據云平臺中進行存儲，由大數據云平臺進行分類、整理，得到有效的交通信息。

4.1.2 實時數據查詢

大數據云平臺開放了查詢入口，其中包含了車輛行駛信息、運行軌跡、違章情況等信息的查詢，所拍攝照片清晰度較高，能夠辨別車牌號、車型以及車體顏色等，在查詢數據的過程中，所有存儲在云平臺中的數據會被完全調取出來，以佐證車輛的違章情況。

4.1.3 智能數據分析

智能數據分析也是智能交通云平臺的重要功能，其可以對云平臺內的所有數據進行對比、分析以及預測，從而結合實際情況規劃出最合適的行進路線，以便車輛能夠平穩有序地運行[15]。

4.2 營運管理中的應用

4.2.1 增收堵漏

偷逃通行費行為較為常見，大數據技術作用下可以將收費數據進行統計，找出超時行駛的車輛及車輛換卡信息，也可以高速公路上的抓拍信息，將出入口車牌信息進行對比，鎖定逃費問題嚴重的車輛，在隨后的高速公路運轉過程中加強檢查力度，確保這些逃費情況嚴重的車輛合理繳費，進而實現增收。大數據分析有利于高速公路管理人員掌握公司的整體收入情況，并作出未來收入情況的預測，為公司制定未來的發展方向提供數據支持[16]。

4.2.2 營運的分析與預測

導入周邊區域的各項數據，如經濟情況、人口分布情況以及產業分布情況等，可以預估高速公路車流量的變化量。收費者車流量數據分析可以預估出節假日的車流量情況，對于合理規劃工作，保證收費站通暢運行具有積極影響。

4.3 道路交通安全管理中的應用

考慮到高速公路管理主體的差異，高速公路數據具有一定的廣泛性，需要對高速公路的路面情況、天氣狀況、車流情況等進行綜合評估，找到其中的關聯性，從而制定改善措施和預防計劃，保障高速公路道路交通安全。除此之外，還可以對高速公路上的車流量情況、車型結構情況以及道路鋪設情況等數據進行統計，得出高速公路的路線控制計劃圖，如主線、匝道等，讓高速公路的車輛通行質量得到提升，為司乘人員提供優質的服務。以重慶的高速公路管控方法為例，其根據內含高速公路的路面情況和車流量情況[17]，設置了客貨分離以及限時段禁行的條款，有效避免了高速路段內堵車情況的出現。最后在高速公路內設置了有效的信息發布路徑，使高速公路的安全信息能夠快速傳達給所有在高速公路上的旅客，在提高高速公路服務質量的同時也保障了道路交通安全。

4.4 道路養護過程中的運用

高速公路路網迅速發展成熟的今天，通車里程日益增大，高速公路的養護工作也變得尤為重要。高速公路養護也要建立在有效的高速公路數據庫上，如高速公路的里程數、運營時間、日常維護時間等，目前在進行高速公路道路維護時，常常由外部的施工單位來完成，不同的外部施工單位在提交養護數據時存在數據處理中的差異，導致養護數據參差不齊、零零碎碎，一些養護數據保存在電腦上而另一些養護數據則保存在紙質資料上，這些養護數據在處理過程中查詢難度較大，很難進行高效、精準的管理，在大數據運作模式下，道路的維修保養能夠在當地氣象環境、路面載荷以及車流量等多種因素的影響下合理開展，有利于道路養護周期的科學、合理設計。

5 結束語

智能高速公路系統在高速公路迅速發展的今天，引入大數據技術對龐大的交通數據進行處理已經成為不可避免的發展趨勢，在明確交通大數據概念、來源、特點的基礎上，借助云計算信息技術提高運算效率，優化道路安全管理和養護流程，可以讓大數據充分服務智能高速公路，為智能高速公路的發展提供有力的支持。