華梅芳

(廣西交科集團(tuán)有限公司,廣西 南寧 530007)

0 引言

近年來,隨著機(jī)動車數(shù)量不斷增長,高速公路的發(fā)展也面臨擁堵增加、監(jiān)管困難等各類嚴(yán)峻的問題。因此,建立一個統(tǒng)一、綜合性強(qiáng)且具有智慧化能力的擁堵監(jiān)測平臺,讓相關(guān)監(jiān)管部門可以實時獲取高速公路擁堵狀況并及時進(jìn)行交通引導(dǎo),對提升現(xiàn)代高速公路出行體驗具有重要意義[1]。同時,基于對歷史交通數(shù)據(jù)的建模及分析,可達(dá)成對高速公路的擁堵預(yù)測及預(yù)警,便于相關(guān)部門提前做好交通預(yù)案,降低高速公路擁堵發(fā)生的概率。此外,對交通擁堵態(tài)勢的全面監(jiān)控及數(shù)據(jù)分析,可為研究擁堵產(chǎn)生機(jī)理、分析交通系統(tǒng)存在的問題、制定改善和治理方案等工作提供量化的分析手段和依據(jù)。本文立足于實際,提出借助大數(shù)據(jù)技術(shù)、地理信息技術(shù)及數(shù)據(jù)可視化等技術(shù),形成一套完備的交通擁堵監(jiān)測解決方案,達(dá)成對高速公路擁堵的實時監(jiān)測及智能分析預(yù)警,為高速公路擁堵問題的解決提供切實可行的思路。

1 現(xiàn)狀與問題

高速公路發(fā)生擁堵已經(jīng)成為家常便飯,然而高速公路相關(guān)監(jiān)管部門仍欠缺信息化的手段對道路擁堵的實時狀況捕獲進(jìn)行賦能和支撐,主要存在的問題可歸納為以下三個方面。

1.1 缺乏綜合性的高速公路交通擁堵監(jiān)測平臺

目前高速公路管理應(yīng)用中存在收費(fèi)系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化大屏等各類系統(tǒng),這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)較為分散,功能不集中,因而發(fā)生嚴(yán)重?fù)矶率录r,只能依賴前方現(xiàn)場工作人員報備相關(guān)信息,無法實時獲取路況數(shù)據(jù),準(zhǔn)確性低且時效性差。

1.2 底層數(shù)據(jù)分散

除了上層應(yīng)用的不統(tǒng)一,目前高速公路管理的各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)間采集的數(shù)據(jù)也大都獨(dú)立存儲、定義,數(shù)據(jù)孤島問題嚴(yán)重。分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),極大地增加了后期整合利用的難度,如對跨數(shù)據(jù)庫、跨網(wǎng)段數(shù)據(jù)的整合,技術(shù)復(fù)雜且實施成本高昂。而底層業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分散,也致使當(dāng)出現(xiàn)需要數(shù)據(jù)支撐的業(yè)務(wù)決策時,只能采用手工匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方法,數(shù)據(jù)質(zhì)量不能保障且容易造成信息差,大大地降低了數(shù)據(jù)的時效性。

1.3 缺乏對歷史交通數(shù)據(jù)的挖掘和利用

高速公路沿線部署了大量終端設(shè)備,可對通過的實時車流量、車速、現(xiàn)場監(jiān)控等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,且數(shù)據(jù)量級很大。然而,現(xiàn)有的交通信息化體系建設(shè),并未能結(jié)合業(yè)務(wù)對采集的大數(shù)據(jù)進(jìn)行沉淀挖掘和利用,自然無法對各道路的交通狀況進(jìn)行實時監(jiān)控,更不可能開展擁堵預(yù)測、預(yù)警等其他方面的探索。由于缺乏對歷史交通數(shù)據(jù)的挖掘和利用,導(dǎo)致當(dāng)前高速公路管控更多以低效的手工干預(yù)為主,被動接收信息且滯后采取應(yīng)對措施。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 總體架構(gòu)設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)的高速公路擁堵智能監(jiān)測平臺,其采用的總體架構(gòu)具體描述如下(見圖1)。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.1.1 數(shù)據(jù)源層

數(shù)據(jù)層主要對高速公路上各個終端系統(tǒng)采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚,包括收費(fèi)站數(shù)據(jù)、ETC門架數(shù)據(jù)、現(xiàn)場監(jiān)控數(shù)據(jù)及其他第三方數(shù)據(jù)等。對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的整合,可為計算各路段、各收費(fèi)站通行流量及擁堵情況等奠定良好的基礎(chǔ)。

2.1.2 數(shù)據(jù)加工層

數(shù)據(jù)加工層主要考慮通過對底層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源進(jìn)行抽取匯聚,并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、加工及規(guī)則化,形成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用倉庫。

2.1.3 算法層

算法層主要基于數(shù)據(jù)層收集的各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),進(jìn)行統(tǒng)一清洗及規(guī)則化,并依據(jù)不同的應(yīng)用場景,建立恰當(dāng)?shù)哪Ｐ?對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析,以支撐應(yīng)用層的各項服務(wù)。該層主要包括擁堵計算、擁堵預(yù)測及擁堵預(yù)警等。

2.1.4 服務(wù)層

服務(wù)層主要是將算法層反饋的業(yè)務(wù)計算結(jié)果封裝成獨(dú)立的服務(wù),便于不同的業(yè)務(wù)場景調(diào)用。

2.1.5 應(yīng)用層

應(yīng)用層主要包含數(shù)據(jù)可視化大屏、擁堵預(yù)測、擁堵預(yù)警、監(jiān)控視頻、交通誘導(dǎo)、擁堵登記、數(shù)據(jù)報表及移動端等各項功能;同時基于底層構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫及算法層,可依據(jù)后續(xù)不同業(yè)務(wù)場景的需求,對上層應(yīng)用進(jìn)行靈活拓展。

2.2 功能模塊設(shè)計

為了切實滿足高速公路管理部門對路段擁堵情況的感知及監(jiān)控管理等需求,本平臺的設(shè)計應(yīng)具備以下功能點(diǎn)。

2.2.1 實時車流量地圖

實時車流量地圖以數(shù)據(jù)可視化大屏的形式,結(jié)合地理信息化技術(shù),對高速公路各路段的擁堵情況進(jìn)行直觀展示及數(shù)據(jù)分析。(1)通過后臺對車流量、車輛通過門架平均車速等指標(biāo)的實時計算,對各路段擁堵等級以不同顏色進(jìn)行標(biāo)記,便于用戶快速定位擁堵路段。(2)地圖中對分布于各個路段的高速公路門架、收費(fèi)站等站點(diǎn)分布進(jìn)行刻畫,支持用戶進(jìn)一步查詢當(dāng)前各高速公路路段門架、收費(fèi)站通過車輛的流量、通過車型分布等不同維度的具體明細(xì)數(shù)據(jù),從而輔助用戶更好地判斷引發(fā)當(dāng)前路段擁堵的原因[2]。此外,為了讓用戶更好地感知整體交通態(tài)勢,地圖輔以多視角的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,為用戶開展交通調(diào)度提供更強(qiáng)大的決策依據(jù)。

2.2.2 擁堵預(yù)測

為了改變當(dāng)前被動接收擁堵信息、滯后處置的現(xiàn)狀,平臺提供對擁堵路段的預(yù)測。該功能通過大數(shù)據(jù)建模,對歷史通行數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合學(xué)習(xí),從而可預(yù)測出未來多個時間段內(nèi),不同路段的交通擁堵情況,并將該信息及時傳達(dá)給相關(guān)的路段監(jiān)管部門,以提前做好交通預(yù)案及交通誘導(dǎo),對減少高速公路擁堵狀況的發(fā)生具有一定的現(xiàn)實意義。

2.2.3 智能預(yù)警分析

智能預(yù)警分析功能致力于通過大數(shù)據(jù)手段,辨識高頻發(fā)生擁堵的路段信息,并及時推送預(yù)警信息[3]。接收到預(yù)警信息后,相關(guān)監(jiān)管部門可聚焦分析預(yù)警路段的特情事故、擁堵事件及通行車流量等數(shù)據(jù),展開對擁堵機(jī)理的深入研究,定位交通系統(tǒng)存在的問題,從而更加科學(xué)合理地制定改善和治理方案。

2.2.4 擁堵登記

擁堵事件發(fā)生后,關(guān)于現(xiàn)場的部分詳情數(shù)據(jù),如擁堵發(fā)生的具體時間點(diǎn)、最長距離、時長及擁堵原因等,無法通過終端設(shè)備直接采集而來,對此平臺提供擁堵登記操作,支持事后對數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入。該部分?jǐn)?shù)據(jù)可作為建模學(xué)習(xí)的補(bǔ)充,可對模型的訓(xùn)練進(jìn)行糾偏及補(bǔ)充強(qiáng)化學(xué)習(xí),從而進(jìn)一步提升擁堵預(yù)測及擁堵預(yù)警的準(zhǔn)確性。

2.2.5 交通誘導(dǎo)

基于平臺輸出的對高速公路各路段的擁堵實時監(jiān)測、預(yù)測及預(yù)警分析等信息,可幫助交通管理部門及時采取合適的處理方式和處理預(yù)案,并通過交通誘導(dǎo)顯示屏發(fā)布相關(guān)擁堵信息,告知路面駕駛員和行人,進(jìn)行有效的交通疏導(dǎo)及分流。

2.2.6 數(shù)據(jù)報表

平臺提供不同時間顆粒度下,如月、天、小時、分鐘等,不同路段、各ETC門架、各收費(fèi)站通行情況的數(shù)據(jù),進(jìn)行多維度、多字段的報表查詢及導(dǎo)出,作為后續(xù)制定路段政策、發(fā)布指令的數(shù)據(jù)依據(jù)。

2.2.7 監(jiān)控視頻

用戶可依據(jù)不同時間段、不同路段的需求,對實時視頻及歷史高速公路監(jiān)控視頻進(jìn)行查詢及回放,其主要目的在于輔助用戶對不同路段的現(xiàn)場擁堵情況、事故發(fā)生及通行車流量等進(jìn)行求證。

2.2.8 移動端應(yīng)用

為適配不同用戶、不同操作場景的需求,平臺提供移動端功能,支持用戶隨時隨地開展交通擁堵監(jiān)測、登記等業(yè)務(wù),進(jìn)一步提高監(jiān)管的效率。

3 待解決的技術(shù)難點(diǎn)

由于高速公路擁堵監(jiān)測存在數(shù)據(jù)來源復(fù)雜、數(shù)據(jù)量級大、實時性、準(zhǔn)確性要求高,基于大數(shù)據(jù)的高速公路擁堵智能監(jiān)測平臺設(shè)計,仍存在以下技術(shù)難題需要攻克。

3.1 網(wǎng)絡(luò)因素復(fù)雜

高速公路的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大都存儲于收費(fèi)網(wǎng),同時也有部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲在其他網(wǎng)段,網(wǎng)絡(luò)的限制,增加了底層業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的遷移整合及上層應(yīng)用調(diào)度的困難度,從而影響了功能的用戶體驗。而網(wǎng)絡(luò)問題的解決,不僅僅是技術(shù)上存在困難,還牽涉到不同部門、基礎(chǔ)設(shè)施布局等多種復(fù)雜因素的考量,會進(jìn)一步增加成本。

3.2 數(shù)據(jù)安全要求高

由于高速公路門架、收費(fèi)站、車輛通行等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)直接體現(xiàn)了不同運(yùn)營公路的營收情況,同時也涉及車輛車主個人隱私信息,數(shù)據(jù)較為敏感,因此對數(shù)據(jù)的安全性要求極高。而大數(shù)據(jù)建模需要用到各種開源工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚抽取以及數(shù)據(jù)上云等,都存在較多不可控的不安全因素。出于數(shù)據(jù)安全的考慮,功能的設(shè)計也會受限。

3.3 預(yù)測分析建模難度大

本平臺功能的應(yīng)用,其核心大于大數(shù)據(jù)建模分析的結(jié)果。而大數(shù)據(jù)建模分析的過程,對于基礎(chǔ)設(shè)施及算力的要求極高,投入成本大。如何建立科學(xué)合理的模型,使其對擁堵情況的刻畫更為契合,對業(yè)務(wù)人員及技術(shù)人員本身的素質(zhì)及二者間的高度協(xié)同也提出了嚴(yán)苛的要求,而缺乏實戰(zhàn)經(jīng)驗的人才,無法建立科學(xué)合理的預(yù)測分析模型,也是平臺設(shè)計及實現(xiàn)面臨的最大困境。

4 結(jié)語

基于大數(shù)據(jù)的高速公路擁堵智能監(jiān)測平臺,結(jié)合高速公路門架通行車流量、收費(fèi)站及監(jiān)控視頻等數(shù)據(jù),通過算法層對高速公路進(jìn)行擁堵計算、交通擁堵預(yù)測、預(yù)警分析等,達(dá)成對高速公路擁堵路況的實時監(jiān)控及整體交通態(tài)勢的分析感知,從而為研究擁堵產(chǎn)生機(jī)理、分析交通系統(tǒng)存在的問題、制定改善和治理方案等工作提供支撐?，F(xiàn)階段雖面臨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、數(shù)據(jù)安全及人才缺失等方面的困難,但后續(xù)會在不斷探索及技術(shù)進(jìn)步中取得進(jìn)展,為緩解高速公路交通擁堵提供更強(qiáng)有力的支持。