基于大數據分析技術的高速公路綜合安全管理平臺設計研究

作者簡介：劉 濤（1987—），碩士，工程師，主要從事安全管理、安全評價等方面工作。

摘要：傳統的高速公路安全管理平臺存在評價指標單一、信息量巨大、信息展示方式簡單、信息價值浪費等現象，致使安全管理者認知效率低。文章提出構建一套系統、綜合的高速公路安全評價指標體系，全面識別影響高速公路安全狀態的信息，通過大數據技術分析數據背后隱含的規律、規則和知識，實現對信息價值的最大化利用，提煉深層的安全知識，與之對應的信息可視化，輔助安全管理者采用更加科學的決策行為，從而減少直覺判斷和經驗帶來的局限性和錯誤。研究成果既解決了信息孤島問題，又實現了對高速公路狀態的深度感知、智能處理、提前預測，實現安全管理工作關口前移。

關鍵詞：安全管理平臺；指標體系；大數據分析；可視化

0 引言

《廣西壯族自治區推進交通強國建設試點實施方案（2021—2025年）》（以下簡稱《方案》）中指出，著重推廣廣西綜合交通運輸大數據應用平臺在智慧公路、港口、鐵路等6個領域推進12個項目應用示范^[1]。近期高速公路交通事故頻發，事故傷害造成的人員傷亡、財產損失和社會影響較大。高速公路交通擁堵、交通事故是全國道路交通所面臨的共同問題。因此，如何有效遏制和預防高速公路交通安全事故的發生已成為亟待解決的問題。

基于物聯網、云計算、大數據分析和可視化等技術手段的綜合運用，高速公路安全管理平臺建設將會從信息“感知”到知識“智慧”層次的升級。通過高速公路綜合安全平臺的運用，既可解決信息孤島問題，又可實現對高速公路狀態的深度感知、智能處理、提前預測，實現安全管理工作關口前移^[2-3]。

1 廣西高速公路信息平臺現狀

（1）高速公路安全管理涉及多個環節及職能部門，涵蓋的內容繁多。受“人、車輛、環境、道路、交通流”等因素的影響，安全管理工作是一項綜合復雜的系統 。至今尚未建立一套系統性的高速公路安全狀態評價指標體系（后續中簡稱“系統”），不能全面辨識“系統”中存在的安全隱患信息（本文中定義：超過設定預警閥值的數據稱為隱患信息），無法及時采取有效的控制措施使“系統”達到最佳的安全狀態。

（2）針對不同觀測對象的高速公路監控系統，未能實現數據互聯，存在信息孤島現象。同時管理者對“系統”感知的片面化，無法預先發現事故的先兆狀態，更難避免事故的發生。

（3）監控系統給管理者帶來了海量的數據，這些數據局限于表面的直觀應用。未使用大數據分析技術手段，難以提取蘊含其中的信息價值。

2 廣西高速公路安全綜合監控平臺模塊設計

運用大數據分析技術對高速公路綜合安全監控平臺進行設計及實現，架構“四橫兩縱”的模型體系。根據數據生成、處理、分析、展示的過程，“四橫”分為感知控制層、信息互聯傳輸層、數據支撐層、智能應用層?！皟煽v”是對數據的約束、保護，分為信息標準、信息安全保障系統。如圖1所示。

（1）感知控制層是各類傳感器、監測器、射頻識別設備。既能實時采集高速公路安全狀態的數據，提供數據資源，也可接受管理者進行各種操作功能。

（2）數據互連傳輸層起著信息傳輸的作用。將高速公路道路、橋梁及隧道的狀況、機電設備運維等數據采集，通過網絡（4G、5G、GPRS、CDMA、GSM、光纖、TCP/IP、政府專網等）將數據傳輸到云計算平臺和辦公網絡，實現數據的匯集、融合和共享。

（3）數據支撐層進行著數據資源儲存及算法模型處理。其中虛擬化數據中心利用虛擬化技術按照“系統”需求虛擬出計算機資源。云計算服務平臺采用云計算數據處理技術實現綜合信息共享數據庫，打破信息孤島閉鎖。

（4）智慧應用層是高速公路安全信息資源綜合應用的最終實現。其中工程數字化將隱患信息地理坐標映射在三維地圖上，實現真實地理位置的模擬管理。綜合自動化主要是在線監控信息，通過各類圖形圖表展示“系統”關鍵參數的變化趨勢，并實現預警及異常分析和自動預測功能。管理可視化展示實現了隱患信息的可視化分析、區域風險的可視化評價、安全知識的可視化共享等功能。

3 基于大數據分析技術的廣西高速公路綜合安全平臺設計

在實現高速公路綜合安全平臺的大數據特征分析和知識可視化過程中，分為指標體系建立、數據處理、數據挖掘、指標體系評價、數據預測、信息可視化應用六個階段。目前，依托項目開展到指標體系建立階段，故對后面幾個階段未做詳細的應用描述。

3.1 指標體系分析

依據國家、行業、企業標準和廣西高速公路的特點，構建設計線形、公路技術狀況、交安機電及服務設施、交通流量、工程地質水文、地域氣候、養護及涉路作業、交通安全信息化、特殊通行影響條件、應急救援條件、交通安全事故發生率、管理責任體系等指標。如圖2所示。

通過比較分析，結合“功能驅動”主觀賦值法和“差異驅動 ”客觀賦值法的集成運用，形成最優的綜合評量表和評價等級判定預警閾值。初步構建高速公路綜合安全評價指標體系，結合Delphi法和優選法完成專家意見和權重賦值。路基評價指標如表1所示。

3.2 數據處理方法分析

高速公路綜合監控平臺運行中會產生巨量的數據，數據采集方式主要采用傳感器自動獲取和人工錄入等方式。其中，人工錄入、半自動采集數據具有較強的主觀隨意性，普遍存在數據的缺失值、噪聲數據、數據格式與內容錯誤、數據冗余等問題。在進行數據分析和挖掘前需要進行平穩性、復雜性、線性、周期性、突變性的識別判斷。表2所示為數據特征的識別方法。

在對數據進行辨識后，為了對各數據集有個全面直觀的了解，可以通過對錄入數據的詞頻進行分析，繪制詞云來直觀展現數據的整體概況。同時探索一種數據結構化表達方式，對不同來源的數據要進行規范和量化。為了確保數據抽取過程的全面性，采用系統工程中的“六何分析方法”，建立一套綜合性的信息描述模型。如圖3所示。

3.3 數據挖掘算法分析

根據所研究的數據屬性和數據類型差異來確定數據分析方法。對于人工錄入、半自動化數據，可進行文本分析，包括詞云、詞頻分析、文本分類、文本聚類、主題挖掘、語義網絡、關聯規則、情感分析。對于全自動化采集的數據，可進行分類、聚類、關聯性分析、預測。分類可選用決策樹、貝葉斯、KNN、ANN、SVM中的一種或者組合方法；聚類分析根據數據的劃分、層次、密度、網絡類型選擇不同的方法；關聯性分析選擇Apriori、FP-Growth算法、預測根據數據的連續性選擇離散或回歸分析；對于社會網絡分析可選擇Ucinet、NetDraw、Gephi、Pajek等算法，如圖4所示。不同的數據分析與挖掘對應用多種算法，因此還需要進行算法對比試驗，以確定最優算法，從而建立知識可視化模型。

3.4 指標評價方法分析

根據研究對象的自有特點，對評價方法有不同的選擇，選取評價方法的可靠性直接關乎評價結果的準確度。高速公路運營時期的各影響因素處于動態的變化中，因此選用的安全評價方法應考慮到各方面因素特性及其獲取方法，做到全面、系統、實用、突出重點并具有動態性

連續性，也要兼顧評價方法自身的特點及應用方便性。目前常用于交通安全評價領域的方法大致主要有層次分析法、模糊綜合評價法、貝葉斯估計法、神經網絡法、灰色理論法、統計決策理論等。各種評價方法的優缺點及適用范圍如表3所示。

3.5 數據的預測分析

高速公路綜合安全平臺的數據預測主要是基于歷史數據預判未來某時間段特定區域影響高速公路不安全狀態的各指標信息。數據的識別、分析和預測存在內在的聯系，即數據的識別是基礎，分析是對識別出的安全隱患進行深層次關聯及規律的挖掘，數據的預測則是對未來數據的發展趨勢進行預估。常用的預測分析模型有ARMA模型、多元回歸模型、灰色預測模型、系統動力學模型、神經網絡模型、支持向量機模型等，其優缺點如表4所示。根據管理要求和評價指標的特點，選擇一種或多種組合預測方法。

3.6 信息的可視化分析

高速公路綜合安全平臺信息可視化是安全管理研究的最終落腳點，無論是信息還是知識或者是評價結果都要通過可視化信息系統展現在管理者面前。如何能極大地提高管理者對龐雜信息的認知效率，有效減輕管理者對海量信息的識別負擔，同時提高信息獲取效率和信息傳遞效率，使管理者從被動接受向主動預判轉變，本項目通過利用折線圖、樹形圖、雷達圖、折線圖、平行坐標圖、GIS、BIM、三維立體軟件等方式展示了最終的效果。

4 結語

本文基于大數據分析技術的綜合安全平臺的建設與實現，推動廣西高速運營管理路段內的傳感器、監測技術、大數據信息化技術的提升和發展。同時響應國家、自治區號召，提升科技興安水平，推進交通安全管理模式的升級，避免安全事故發生和最大程度減少事故造成的各種傷害損失。

參考文獻：

[1]廣西壯族自治區交通運輸廳.廣西壯族自治區推進交通強國建設試點實施方案（2021—2025年）[R].2021.

[2]譚章祿，方毅芳，呂 明，等.信息可視化的理論發展與框架體系構建[J].情報理論與實踐，2013，36（1）：16-19.

[3]吉根林，趙 斌.面向大數據的時空數據挖掘綜述[J].南京師大學報（自然科學版），2014，37（1）：1-7.