基于大數據技術的智能高速公路系統應用

涂偉鍵

(廣西交科集團有限公司，廣西 南寧 530007)

0 引言

目前，高速公路交通堵塞或交通事故的發生屢見不鮮，嚴重威脅了居民的生活品質[1]。但是在科學技術不斷發展的今天，交通智能化發展成為趨勢，目前在智能高速公路系統中，大數據技術已被充分運用，通過運用大數據的信息優勢，有效地將數據處理融合在一起，進而實現智能交通管理控制體系的建設[2]。

1 基于大數據技術的智能交通

1.1 大數據技術

計算機技術的出現，對社會變革起到了一定的推動作用，并使大眾的生活條件得到了一定程度的改善，變化最為深刻的就是大數據的出現。其具體是指，如果數據有一定的規模出現[3]，無法由以往的數據庫對其進行處理，必須要掌握更好的處理能力，對數據進行一系列整體的有效操作，從而提取出有用資訊的過程[4]。正因為如此，大數據技術已在不同行業中被廣泛運用，并獲得高度重視。

1.2 大數據的特征

大數據的特征主要包括四方面內容：

(1)具有較大的數據體積。一般基礎的數據是TB級，而大數據基本為PB級，最大的體積會達到EB級。

(2)數據的處理速度非常快。將以往的數據與大數據做對比[5]，其挖掘技術相差很多，同時對數據進行處理時，也不必消耗倉儲，因此具有非常高效的數據處理速度。

(3)數據類型多樣。不僅涵蓋了以往的結構數據，同時也涵蓋了半結構及非結構數據，由于具有較多的類型，所以加大了大數據的復雜性[6]。

(4)數據具有實踐性能。雖然大數據中包含了非常大量的信息，但是將數據提交到平臺以后，仍可有效提取大數據有關的價值信息[7]。

在智能化的系統中，從數據的種類進行分類，可包括交通管理的有關數據及傳感器的數據等，數據的種類各種各樣，同時具有較大的數據體積，所以，研究和處理的過程中，仍舊有很大的難題存在。

1.3 交通大數據

當前，在各行各業的發展過程中，都已經在逐漸引進大數據技術，交通行業也是其一。城市發展日新月異，越來越多的家庭購買了1～2輛機動車，并且因為交通方式越來越多樣化、管理越來越現代化，交通行業中無法避免的大數據問題逐漸產生[8]。針對當前的交通現狀，交通運輸部門可通過大數據技術采集標本，根據主要需求進行及時有效的管理，并充分地研究城市道路、高速公路和不同地區的數據，對這些數據有效地分析和整合，使交通部門能夠準確掌握交通主要情況，進而對交通狀況進行有效預判，針對已有的問題，提出行之有效的合理建議。與傳統的管理模式相比，大數據能夠對信息進行更加精準地提取及處理，與實際情況也更相近，從而提高交通管理的效率[9]。雖然采用大數據進行管理成本是非常高的，同時也必須投入更多的信息管理人才資源，但是如果進行綜合考慮，采用該技術效果更好，有效節約管理成本。

2 智能高速公路系統中交通大數據的來源

高速公路營運過程中會產生大量的數據，其主要來源包括收費、交通監控、調度、視頻卡口及日常運營等[10]。

2.1 高速聯網收費軟件數據

在高速公路的不同站點，基本都已經加裝了科學合理的收費軟件，從而更方便地對用戶信息進行收集，其主要涵蓋了汽車的類型及分類、車輛來往的頻率及車輛行駛的區間位置等。經過長時間的累積，產生了非常豐富的數據，而這些數據迫切需要有關公司或者部門對其進行開發利用。

2.2 應用系統數據

在高速公路監督控制結算中心也積累了非常多的數據，主要包括呼叫系統、清分系統、收費站管理軟件等，主要包含了救援保障、違法違章、交通事故及車輛通行量等數據。

2.3 視頻監控系統的數據

高速公路中設置了非常多的視頻監控攝像頭，主要設置在服務區、存在危險的黑點路段、收費站等，最開始設置監控攝像頭的主要目的是為了及時對現場進行有效的監控，車輛在正常運行的過程中，并沒有人注意視頻圖像，但是若有交通事故出現，或比較特別的情況下，才能把數據調出來，然后進行查看。在保存數據的過程中，由于數據信息量大，基本可以保存30 d，對數據的利用率甚少[11]。逐步升級或者提檔視頻及圖像質量時，通常都會使用攝像機，使數字化更加高清，進而對所產生的圖像進行分析，因此人臉偵測及車牌捕獲等數據不斷產生，進而為之后有效地運用數據提供了保證。

2.4 傳感器數據

高速公路互通立交匝道上、標識站及收費站的出入口分布了微波車檢、氣象檢測、環檢測及化學危險品專用檢測等設備，對往返的汽車車輛進行準確的感知，然后按照類別進行統計，生成有效數據。另外，也涵蓋了相關的第三方數據，比如路政、公安交警以及地方道路數據等，同時還包括了維修車輛的地點及周圍醫院的定點等。這些數據具有種類多、數量大的特點，通過大數據能夠對存在的問題進行有效解決[12]。

3 高速公路大數據的特點

3.1 數據體量巨大

智能高速公路所包含的數據是非常龐大的，所以用G或者T進行衡量是完全不夠的，必須要將“艾字節”作為單位，其中，非結構數據占比有90%之多，與此同時，其特征還表現為增長快速。

3.2 數據類型繁多

智能高速公路大數據形式多樣，包含了視頻、圖像、數據庫記錄及文本等。此外在該道路的管理系統中，還包括了視頻數據、收費數據及養護數據等不同類型的數據。

3.3 數據價值密度低

高速公路視頻流，一般視頻可能長達1 h，但是能夠運用的數據只有幾秒。

3.4 數據處理速度快

智慧交通的發展要求交通大數據的分析結果具有實時性，因此，對于以往的交通及氣象數據等的處理過程要求也更為嚴格。

4 智能高速公路系統中交通大數據的實際應用

4.1 智能交通平臺的建設

在大數據背景下，交通系統必須要建立特殊的數據平臺，其必須要能將數據大量容納，并能對數據進行快速分析，智能交通云平臺應運而生。該平臺涵蓋三種功能：

(1)實踐性數據。信號燈、停車線及車牌號碼及行動軌跡等都屬于大數據云平臺的數據。

(2)數據的保護管理。智能交通平臺能抓拍到關卡不一樣的行駛車輛，同時也能把抓拍到的數據及時傳輸到平臺上，進行保護管理。

(3)智能數據分析。首先是獲取數據，之后比較、研究及推測數據，根據模擬及研究數據為道路交通提供有效的參考。

4.2 智能化營運管理

對高速公路交通進行管理，對相關數據進行有效分析，為高速公路交通提供了一定便利，主要包括五方面：

4.2.1 預測交通形勢

在高速公路上出現的往返車輛，根據其頻率以及載貨等重要數據，能有效研究其行駛的具體變化。同時由于社會的發展，高速公路逐漸出現了法定節假日免費的現象，為了降低出行的成本，自駕出行增多，道路擁堵及車禍的現象也屢見不鮮。而智能交通平臺的出現，可有效地使大眾更好地掌握道路的交通情況，從而確保道路的暢通無阻。

4.2.2 加強執法能力

監控系統可以全方面監測道路的具體情況，從而有效地處理交通事故、車輛逃票以及超速等現象。針對不按規章制度行駛的車輛，可以分析相應的數據，找到相關信息進而對存在違法行為的現象進行嚴厲的打擊。通過對監控系統的運用，還可實時監控車輛繳費的現象，預防其不繳費擅自通行，從而確保營運的收入水平。

4.2.3 提高高速公路市場營銷的便利性

經過對車流量的數據進行研究，可以獲取消費者的基礎信息，保證高速公路市場營銷的便利。

4.2.4 加強道路交通安全管理的水平

高速公路極易有事故現象發生，這與氣象災害及車流量等有密切聯系。經過大數據分析，將事故的不同原因找出來，制定有效的預防和控制策略，保障人民群眾生命財產安全。例如：監督不同時段的往返車輛及車輛的類型，為匝道分流等方面提供相應的數據作為設計依據。某些地區已優先使用了該系統進行監督管理，并獲得了充分的數據信息，從而采取了客車與貨車分離、控制匝道入口等措施，有效地解決了高速公路道路擁堵的現象。與此同時，通過已經檢測到的數據，可在合適的地方投放救援的電話，發布重要的道路交通信息，提高高速公路運營服務質量。

4.2.5 提高道路養護過程的精細化管理

由于高速公路往返車輛行駛速度非常快，并且車流量大，因此需要運用大量的資金進行維護，比如修理整治公路、保證監控系統的完善性以及對路燈的檢修等。在以往的高速公路管理中，由于施工材料保存并不完整，所以無法很快將內容查詢到，使修復的最佳時機被延誤。但是通過大數據運用，能有效整合沿線的道路信息及監控設備，進而建立統一的信息檔案，并登記在冊，同時還可以將每一次的檢修工作進行記錄，非常容易將存在的問題找出來并進行有效維修。同時，安裝必要的監督控制系統，能將有效的信息傳遞出來，并及時進行處理。

5 大數據在智能交通中的作用和發展

5.1 有效提高交通運營能力

在智能交通中運用大數據技術，能夠有效提升道路交通的通行能力，使道路基礎設施的作用得到最大程度的發揮，有效調節和控制交通。交通基礎設施建設所涉及的工程量是非常巨大的，投入也比較大，大數據技術的運用，例如在堵車地段，通過傳感器提前通知駕駛員，可以提供具體的解決辦法，極大地縮減時間及經濟成本。

5.2 加速發展大數據在智能化交通中的分析技術

在智能化交通服務技術領域中，我國的研發相對比較欠缺。尤其在個性化的交通服務技術領域，還需要進一步地研究和開發。要加大數據分析、云計算及數據挖掘等技術的發展力度，并將所收集的不同信息進行有效的分類匯總，提升其價值，而不僅僅只是數據信息的堆積。其服務對象應該逐漸從小汽車向公共交通及行人轉變，并不只是定位在一種交通工具上，而是應用在綜合的交通系統中。

5.3 發展前置應用并擴大建設規模

(1)智能前置，之前抓拍相機只是單純的抓拍，而以后的智能分析必須要與其他設備聯合才能一起完成，但是當前抓拍單元已經實現了一體化，可通過相機有效地將交通情況顯示及數據智能分析完成。(2)具有較大規模的建設，即便是在比較小的一座城市，其設備的數量及抓拍圖片的數量都是非常巨大的，因而大數據平臺的建設規模還將進一步擴大。

5.4 有效提高交通預測水平

之前改善交通堵塞的方法，基本是通過道路加寬及里程增加等方式進行。但這些方式受到多種因素的影響，例如土地資源的限制、基礎設施的建設規劃方案及其前景預測等，并且所投入的人力、財力及物力也是比較大的。運用大數據技術，對各部門的數據及交通的預測模型進行提取之后，可以合理地模擬交通行業未來的運行現象，從而有效驗證技術方案的可行性。該技術在車輛碰撞現象的處理，以及實時監測駕駛員的行為特征等方面，具有非常高的可靠性和安全性。

6 結語

總而言之，隨著時代的不斷發展，傳統的交通管理模式已越來越不符合社會的發展趨勢。在智能化交通系統不斷發展的趨勢下，通過對大數據技術的運用，對交通管理模式的變革起到了推波助瀾的作用。運用該技術是交通行業發展的必然方向，也是科學技術的進步，是大眾生活水平提高的根本要求，能有效提升高速公路的管理水平，提高高速公路的經濟效益。