淺談高速公路服務區大數據應用管理平臺的設計與應用

吳文茂　覃宏秋

【摘 要】文章分析了高速公路服務區大數據的顯著特征，探討了當前高速公路服務區大數據在應用管理過程中存在的問題和需求，從數據采集、數據存儲、數據治理、數據挖掘分析和可視化展示5個大數據關鍵流程，設計了高速公路服務區大數據應用管理平臺的總體架構和主要功能，對高速公路服務區的信息數據進行科學有效的統一管理和深度挖掘分析應用，支撐高速公路智慧服務區建設。

【關鍵詞】高速公路服務區;大數據;應用管理平臺

【中圖分類號】TP311.13 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2020）07-0049-02

大數據時代，數據已經成為一種重要的戰略資源，通過運用大數據可以提升國家、社會及企業的治理現代化能力和水平，甚至是可以培育新的業態，培育新的經濟增長點，壯大數字經濟產業。高速公路服務區是高速公路的重要組成部分，隨著信息技術的普及和發展，高速公路服務區也逐步發展成為以互聯網、物聯網、信息化為特色的經營管理、休閑娛樂、增值營銷、電子商貿等業態豐富、功能齊全的新型服務區。在不斷持續的信息化投入和建設下，高速公路服務區建設了業務系統，系統中積累了大量的數據，迫切需要對這些數據資源實施科學有效的治理和集中管理，成為企業的數據資產和戰略資源，通過應用大數據和人工智能技術挖掘分析應用，有效地支撐高速公路服務區的數字化、智慧化、現代化的建設。

1 高速公路服務區大數據的特征

大數據泛指無法用傳統信息技術和軟硬件工具對其進行獲取、管理和處理的巨量數據集合，具有海量性、多樣性、時效性及可變性等特征，高速公路服務區大數據作為重要的大數據應用領域，其主要特征如下。

（1）數據規模龐大。除商業經營及日常事務管理系統的數據外，還有大量的監控攝像頭、傳感器占據大量的數據空間，一般每天的數據量可以達TB級以上。

（2）數據類型多樣。數據來源多樣，數據類型豐富，包括各類監控攝像頭采集的視頻、抓拍的照片，以及各類文本、表格等結構和非結構化數據。

（3）數據價值較低。盡管高速公路服務區每天的數據量都呈現海量的增長、積累、沉淀，但是能夠發揮出價值的數據非常少。以監控攝像頭采集的視頻為例，其中能夠利用的一般也就幾秒，但是占據大量的數據空間。

2 高速公路服務區大數據的現狀

近年來，隨著政府越來越重視智慧公路建設，高速公路服務區信息化也得到快速的建設發展，信息化建設在高速公路服務區的經營管理、商業運營、應急服務、安全管理、公眾出行信息服務等層面發揮著越來越重要的作用，同時高速公路服務區業務信息化系統、智能感知設備設施等不斷完善，積累了大量的數據。通過調研發現，雖然高速公路服務區建設了各類業務系統并積累了大量的數據，但是在高速公路服務區數據管理和應用方面由于各種原因，還存在著較大的問題，具體表現如下。

（1）數據孤島嚴重。高速公路服務區的信息化建設缺乏頂層和整體的規劃設計，都是采用積木式的迭代演進，系統比較零散，系統各自孤立，數據架構、標準等不統一，數據信息難以共享。需要整合高速公路服務區內部及其與交通、氣象、旅游等其他單位部門的數據資源，實現跨部門、跨系統、跨域的數據共享與交換，解決各系統各自獨立、信息孤島分布、信息難以共享的問題，實現高速公路服務區信息數據的互聯互通和融合共享。

（2）數據質量較差。由于數據孤島及缺乏有效的治理，因此高速公路服務區的數據存在質量參差補齊、標準缺失、信息安全突出等問題，沒有足夠的高質量、可靠有效的數據。

（3）數據應用不足。由于數據質量、數據孤高及缺乏大數據解決方案等因素，因此高速公路服務區設施狀態數據、人流及車流量、運營管理和商業經營等數據資源價值還沒有得到很好的發掘，還不能很好地滿足高速公路服務區運營監管、安全管理、公眾出行信息服務、“服務區+旅游”等方面的大數據應用。

3 高速公路服務區大數據應用管理的需求

綜合分析目前高速公路服務區大數據存在的現狀問題及對數字化、智慧化、精細化的現代高速公路服務區建設需求，高速公路服務區大數據應用管理的總體需求和要求是構建統一的高速公路服務區大數據平臺，滿足如下需求。

（1）打通數據，實現數據融合共享。通過梳理和建立統一的系統數據架構、建立統一的數據標準與接口等方式，打破高速公路服務區數據連接，實現高速公路服務區數據的互聯互通、融合共享。

（2）治理數據，提供大量高質量數據。通過開展全方位的數據治理工作，提高數據的質量，為高速公路服務區大數據的挖掘分析應用提供結構化、高質量的數據集。

（3）挖掘數據，支撐智慧服務區建設。通過大數據、人工智能技術的應用，結合高速公路服務區各場景應用，充分挖掘分析數據，為高速公路服務區的各項智慧化管理和服務提供大數據解決方案。

4 高速公路服務區大數據應用管理平臺的設計

（1）總體架構。高速公路服務區大數據應用管理平臺遵循先進、實用、開放與共享的設計原則，從數據采集、數據存儲、數據治理、數據挖掘分析和可視化展示的邏輯構建系統平臺，建立管、控、視一體化智能管理體系，實現高速公路服務區數據整合、管理、挖掘分析、輔助決策等應用服務。平臺的總體架構如圖1所示。

高速公路服務區的數據來源多樣，包括商業經營、日常事務管理等業務系統的結構化數據，通過視屏監控采集的人臉、車臉和各類物聯網設備采集的數據，以及來自交通、氣象、旅游等其他單位部門的數據資源，如氣象數據、旅游景點數據等。①數據采集層。采用Flume/Kafka的混合數據采集架構，構建分布式、多源、多維的高速公路服務區數據采集能力，滿足高速公路服務區監控、物聯網數據及基礎業務數據庫數據的實時和離線采集。②數據存儲層。采用關系型數據庫服務器MPP集群、非關系型Hadoop服務器集群，搭建統一的高速公路服務區大數據存儲平臺，分別對高速公路服務區海量結構化數據和非結構化數據進行存儲，實現高速公路服務區數據的集中管理。③數據治理層。數據治理是保證數據質量和分析結果準確的前提。通過數據治理實現不同來源、不同類型高速公路服務區數據的數據修復、統一規范、萃取及標準轉換任務，降低數據信噪比，提高數據質量，向上提供結構化、高質量的高速公路服務區數據集。④數據挖掘分析層。基于大數據技術對高速公路服務區設施狀態數據、人流及車流量、運營管理和商業經營等資源數據進行匯聚整合、分析挖掘，滿足服務區運營監管、安全管理及公眾出行服務需求的高速公路智慧服務區大數據分析應用。⑤展示層。展示層主要通過微信公眾號公眾服務平臺前端、觸摸查詢一體機前端、網頁端等，將通過大數據建模和分析的成果等以大數據可視化進行整體展示，滿足高速公路服務區管理者、公眾等不同主體的關注點和信息需求，讓高速公路服務區的管理運營一目了然。

（2）主要功能。①采集功能。支持攝像頭、傳感器等數據的實時、離線采集，支持傳統數據庫數據的采集。②數據存儲功能。支持TB級別的數據存儲，并提供數據的安全管理、容災備份、訪問權限控制等。③數據處理功能。支持數據抽取、轉換、分類、清洗等預處理，將數據轉化為結構化、高質量的大數據集。④數據治理功能。支持數據標準、數據調度、數據生命周期、數據共享（發布）、數據質量、數據安全及數據操作等數據管理。⑤數據分析應用。支持經營分析報表、車流客流實時熱地圖、能耗預警分析圖、車隊實時運營監控圖、應急指揮調度動態圖等大數據挖掘分析應用。⑥數據基礎查詢和展示。對所采集和存儲的數據進行基礎的查詢，并利用基礎的數據統計/挖掘功能，通過可視化技術將有用的信息展現于大屏幕或WEB界面中，便于實時掌握服務區狀況及合理調度資源，輔助決策，真正做到大數據服務于高速公路服務區。

5 結語

黨的十九大提出交通強國建設，其中一點重要建設內容是“大力發展智慧交通。推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通行業深度融合”。無論是智慧交通還是智慧服務區建設，其中都以數據為關鍵要素，數據貫穿建設的各個環節。高速公路服務區大數據應用管理平臺能夠為高速公路服務區的各類數據提供采集、存儲、治理、挖掘分析等功能應用，推動建設高速公路服務區大數據中心，加速高速公路服務區大數據的挖掘分析應用，加快大數據、人工智能、物聯網等新一代信息技術與交通運輸行業的深度融合，加快高速公路智慧服務區建設，建設人民滿意的交通。

參 考 文 獻

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