大交通量高速公路智能化建設研究與設計

吳宏伊，汪正勇

（四川省公路規劃勘察設計研究院有限公司，成都610041）

1 引言

傳統的高速公路機電工程僅完成路網營運所必需的收費、通信及基本監控建設，未設置較為完善的感知、傳輸和分析處理系統工程，配以“煙囪”式數據管理模式，數據和應用都相對獨立，難以實現跨系統的數據應用。相應的路網管控，主要依靠傳統手段，發現和處理事故效率不高。隨著大數據、云計算和通信技術的發展，高速公路運營、養護智能化已經成為高速公路建設發展的大趨勢。在公路主體條件難以短時間進行顯著提升的前提下，通過智慧交通管理措施，提升道路管理水平和道路使用者舒適度，是智慧交通的內涵之一，也是現階段可實現的技術方案。

成都繞城高速是四川高速路網最重要的轉換中心，全線交通轉換節點密布；同時，繞城高速還兼具成都市交通快速通道功能，車流量密集。作為全省路網最核心一環，其結構復雜，全線構筑物密布，巨大的車流量要在短短85 km的路段上進行頻繁的交通轉換，一旦發生事故，易造成擁堵、二次事故等不良影響，管理難度極大。

高速公路的智能化建設，在不同區域、不同特點的路段具有不同的需求。路段特點可以簡單分為3類：（1）交通量大、區域影響大，主體工程線形條件較好路段；（2）交通量小、區域影響有限路段；（3）橋隧比高、地質或氣象災害頻發路段。針對第1類路段，即以成都繞城高速為典型代表的路段建立了成套技術方案，對現有高速公路的外場基礎設施、信息傳輸系統、后臺分析系統進行全面升級，配合大數據平臺的建設，實現高速智慧化提檔升級。

2 總體建設思路

綜合運用云計算、大數據及人工智能技術，構建高速智慧管理系統，其體系架構包括：基礎設施層、數據融合層、應用支撐層、應用系統層和門戶層[1]?；A設施層通過研究高速公路不同場景的感知需求及監控設備性能特點，通過多種點位形式，形成多維度高速公路外場感知及發布系統成套方案，并建立滿足智慧運營需求的高帶寬傳輸條件；數據融合層融合利用高速公路基礎信息，創建高速公路主題數據倉庫；應用支撐層主要包括大數據工具、GIS平臺工具、數據共享及融合通信等支撐工具；應用系統層拓展高速公路信息化新的應用場景，對流量、出行、收費、養護、實時路況等可提供預測和預警服務；門戶層是各種管理平臺及公眾服務平臺。

3 基礎設施成套建設方案

為了建設全程、全面覆蓋的基礎設施點位，實現對道路車輛運行狀況的全面監視和主動提示，應針對公路不同場景，采取多種形式的點位創新。通過對感知和發布體系的全面提升，使傳統的機電外場設備真正成為公路的基礎設施。同時，應盡可能采取“多能合一”的點位形式，既實現多種監測手段有機結合以適應公路需求，也有助于提高桿件、光電纜和傳輸設備的利用率，進而可提高點位設備的有效覆蓋范圍及使用效率。

4 組建高帶寬通信傳輸系統

傳輸系統是整體智能系統的骨架，對省級高速公路專用通信網，可以進行干線層和接入層建設，在干線層采用光傳送網（Optical Transport Network，OTN）技術體制，OTN光層可以采用先進的40波100 G級別；數據交換設備采用高性能路由器，路由器遠程通信端口帶寬按10 G配置。接入網為了支撐大量外場感知設施的信息傳輸，采用分組傳送網（Packet Transport Network，PTN）或以太網交換機組網，帶寬至少達到10G以上。通信系統面向智慧交通發展方向，能夠滿足未來一段時間高速路網信息傳輸需求。

對具體路段的接入網建設還可以采用合理規劃、適度超前的思路，分2個階段建設雙機虛擬化傳輸節點，第一階段采用萬兆光網絡技術組建環網，滿足第1階段外場接入需求；第2階段建設雙機虛擬化傳輸節點，利用第1階段建成的光纖資源，建成雙環網，將帶寬擴展到20 G。

5 數據資源建設

5.1 數據匯聚

建設不同層級的高速公路數據中心，實現運營、養護、應急處置、辦公和公眾服務各項業務數據的全面匯聚，解決高速業務數據的資源化問題。數據中心的建立可以以區域路網為單位，集成區域路網的全量業務數據，直接支撐路網級別的管控和服務；也可以以路段為單位，建設小型數據中心完成數據的采集和清洗，并依托上級路網數據中心，完成數據融合，形成路網數據資源。

數據總體上可分為靜態數據和動態數據2類。靜態數據主要是基礎數據，包括管理公司資產數據、路產資源、人力數據等，也包括公路基礎設施數字化生成的數據，例如，電子地圖、公路設計數據等。動態數據主要是在系統運行過程中不斷產生的實時數據，比如高速公路過車數據、收費數據、各項監控監測數據、信息發布數據等。

數據的匯集應當聚焦高速公路運營管理業務，有針對性地收集交通管控、養護、應急處置及公眾服務所需要的業務數據。

在數據采集的基礎上，建設半結構化數據庫系統，例如，郵件、超文本標記語言（Hyper Text Markup Language，HTML）、報表等；以及非結構化數據庫系統，例如，視頻、音頻、圖片、圖像、文檔、文本等形式數據庫。另外，還需配置數據挖掘工具，從半結構化、非結構化數據中提取數據和信息，完成半結構化、非結構化數據的結構化。

另外，考慮到高速公路的聯網管控需求，還應當實現外部數據的采集，例如，公路行業數據、公安交警管理數據、旅游及氣象等其他相關行業數據和行業企業提供的外部數據。

5.2 數據管理

對不同來源的數據進行統籌管理，打破“煙囪式”的信息系統，在保障數據完整性、一致性和正確性的前提下，實現數據的融合應用。

在實現有效的數據質量管理的基礎上，建設數據倉庫。數據倉庫的建設應針對業務應用進行建設。例如，可以劃分交通運行數據、營收數據、稽核數據、應急指揮調度數據等主題倉庫，向上級應用提供數據服務，供決策輔助、數據分析和預測使用。

5.3 大數據應用服務

要形成數據資源，還應當配置大數據應用工具，以大數據融合、大數據分析服務平臺為基礎，面向道路運行綜合監測、應急處置、管理業務及可視化等方面，通過數據深度分析和挖掘，例如，聚類、回歸、因子分析、算法函數等工具，形成面向業務的分析應用體系。

針對區域數據中心和路段小型數據中心，可以配置不同的大數據應用服務。區域數據中心可以支持各路段的數據需求，通過在各路段配置邊緣計算資源，完成路段級數據處理，而將路網層面的大數據分析放在區域數據中心完成，可以有效節約計算資源，并滿足路網聯合管控的數據需求。

6 高速公路場景創新應用

在數據支撐的前提下，可以針對高速公路應用場景開發相應的應用功能，并通過多種門戶形式實現，包括監控中心、廣播、網站、電腦終端、手機App、工作平板等。

針對大交通量的重要路段，緩堵保暢、應急調度和養護調度是最重要的運營業務。因此，其應用開發可以包括（但不限于）以下服務：

1）交通組織協助。本項業務應用軟件應包括以下功能模塊：交通運行監測模塊、資源調度模塊、交通組織決策支持模塊等。其功能是綜合歷史數據、實時采集數據和共享數據，開展可視化分析和展示、路網運行狀態評估、路網運行態勢分析和預測、惡劣氣象預測等大數據分析；協助公安交警部門，調動人力物力資源，執行交通管理決策，并對具體的執行過程進行全程監控和記錄。綜合歷史數據、實時采集數據和共享數據，利用大數據分析手段，分析并提供可行的交通組織措施，并以圖形化的方式，預測具體措施的時間效應和對路網交通情況的影響，以供決策參考。

2）信息報送服務。軟件應能綜合歷史數據、實時采集數據和共享數據，提供數據定制和配送服務；并利用大數據分析手段進行數據挖掘，根據用戶的需求生成各種信息統計和分析報表，提供信息定制和配送服務。

3）公眾服務。主要包括路況、指路、氣象及地方特色信息發布；提供個性化路網信息查詢；選擇性提供多種支付手段、服務區銀行服務等金融服務；還能夠提供報警、救援人員與車輛調度等救援服務。

4）應急響應配合。軟件應能實現應急值守、風險監控、預測預警、指揮調度、應急資源管理及應急處置評估等功能。能夠綜合利用實時數據資源、歷史數據及氣象等外部數據進行風險評估和預測預警，同時在發現風險后能夠提供應急人員和資源的調度方案供輔助決策，還能對應急處置進行后評估。

7 結論與分析

針對以緩堵保暢為主要管理需求的大交通量高速公路，提出了一套智能化管理系統建設方案。部分研究成果已在成都繞城高速公路上應用并取得良好成效。

建設方案結合科技進步及行業需求，利用“互聯網+”、大數據、云技術、物聯網、移動網絡等新一代技術+人工智能技術，實現透徹全面、實時準確的智慧感知；寬帶泛在、穩定可靠的智能傳輸；協同共享、強大高效的智慧管理；跨界融合、及時精準的智能服務。

針對其他類型高速路段的應用場景，仍在持續研究中。例如，以四川藏區高速公路為典型代表的山區路段，將進行復雜地址條件下高橋隧比場景綜合管控試點。同樣可以應用本文提出的框架體系、感知和傳輸系統，以及數據架構等關鍵技術，并根據需求補充需要的感知系統和開發不同的應用場景。

針對不同類型高速公路，需要通過悉心分析、精心設計，解決海量數據帶來的網絡傳輸、存儲等問題；在系統平臺設計方面，應深入調研管理需求，分析業務流程，解決管理痛點，使系統建成后能夠極大改變高速公路管理業務模式，提升管理效率。全面的智慧高速建設，能夠為廣大出行者提供全面的、優質的服務體驗，吸引公眾更多地選擇高速公路出行，具有對產業發展和經濟內循環的促進作用。相關應用項目，還有利于促進我國電子設備智能化、當代通信網絡技術推廣應用、高速公路智能化管理水平與時俱進以及助力內向經濟發展。