交通物流GIS路網可視化管理研究

林興志（廣西經濟管理干部學院，廣西 南寧 530007）

交通物流GIS路網可視化管理研究

林興志
（廣西經濟管理干部學院，廣西 南寧 530007）

研究交通物流GIS路網可視化管理方案，從可視化GIS管理系統、交通物流物聯網北斗終端與監控中心對接并管理車輛的流程入手，在數據方面考慮GIS地圖數據存儲與熱點數據的聚類優化，分析車輛的軌跡頻率與歷史數據，實現動態路徑規劃。通過可視化的管理工具和管理方案實現物流智能化管理，加速實現“互聯網+高效物流”。

交通物流；GIS路網；可視化管理

物流作為傳統的服務業在“互聯網+”浪潮下迎來了新的歷史機遇，發展“互聯網+高效物流”要求要將整個行業與互聯網、物聯網等新一代信息技術結合起來，改變傳統的管理手段，提高物流運作效率。GIS（Geographic Information System，地理信息系統）是物聯網技術中一項實用的工具，通常與衛星導航系統結合起來，可以用在物流的交通運輸環節[1]。通過對交通路網的數據采集，可以把物流的活動路徑通過GIS地圖顯示出來，不僅能夠指引物流車輛的路徑選擇與導航，更能為物流企業或調度中心提供可視化的管理方案[2]。采集到的物流活動數據通過統計分析后，為物流決策提供有益的參考依據。

1 交通物流GIS可視化管理總體流程設計

交通物流GIS可視化管理主要集中在車輛管理、路網管理這兩個方面。可視化GIS管理系統與交通物流物聯網北斗終端遠程對接，交通物流物聯網北斗終端安裝在物流運輸各個車輛上，實現車輛定位、軌跡查詢、進度匯報、動態監控和任務預警等[3]。交通物流 GIS可視化管理總體流程如圖 1所示。

圖1 交通物流GIS可視化管理總體流程

可視化GIS管理系統負責GIS數據處理、GIS特征點聚類與優化、軌跡頻率分析、動態路徑規劃等。可視化GIS管理系統與交通物流物聯網北斗終端都與監控中心對接，從而使監控中心能夠實時掌握車輛與路網的狀態，并通過遠程處理保持對車輛的控制。

2 GIS數據處理

2.1 地圖數據處理

地圖數據處理包括矢量數據處理和柵格數據處理。矢量數據處理之前要進行壓縮，通過對采樣點進行數據細化，然后對矢量坐標數據重新進行編碼，以減少所需要的存儲空間，通常采用垂距法來進行矢量數據壓縮[4]。矢量數據的壓縮往往是不可逆的、數據壓縮后，數據量變小了，數據的精度降低了，然而并不會影響實際應用。柵格數據是遙感信息采用的存儲方式。遙感信息是GIS重要的信息來源，隨著GIS的發展，其對遙感信息的依賴會越來越強。這些數據的共同特點是內部信息量大，圖像多邊形復雜，規律不明顯，所以只能以柵格方式存儲。通過壓縮柵格數據存儲可以節省電腦的存儲空間。柵格數據是很重要的壓縮編碼方法。其基本思想是：對于一個柵格圖案，相鄰方向的行列了一些網格單元具有相同屬性的代碼，可以采用某種方法把其中一些重復的內容壓縮。四叉樹編碼是最有效的柵格數據壓縮編碼方法之一。四個象限的圖形區域的四叉樹的編碼是根據2 2N N× 個像素的一個遞歸陣列分割，形成過程是：2×2大小的圖像被分解為四個相等的部分，每個部分可以被分解成大小相等的四個部分，這樣一直分解下去，一直分解到正方形的大小恰好等于該象素的大小為止。

GIS地圖數據庫采用 1：5萬或更高規模的電子地圖，路網層采用空間坐標系統和公路里程系統路徑建立一個工作系統。為了進一步反應區域路網的地理特征，圖形數據還包括航空照片或衛星影像照片。對于網絡環境下使用數據的安全性、高效率，圖形數據的大量性的要求，采用ESRI的ArcSDE進行圖形數據的管理。它可以為所有地理數據庫類型（矢量、柵格、測量、地形、地理模型、數據庫架構、元數據等）進行綜合的地理信息管理。

2.2 GIS關鍵信息與熱點

現代交通物流運輸過程中需要對地理信息系統中的關鍵信息與熱點進行精準的管理，并能夠準確迅速地獲取運輸路線的地形路況、環境氣候、交通補給等GIS關鍵熱點信息，第一時間為物流管理企業的判斷和決策提供高效、準確的信息數據輔助，縮短運輸距離，減少運輸成本。此外結合地理信息系統把收集的GIS關鍵信息與熱點標在GIS地圖上，使其更加生動形象，實現可視化管理。其部分熱點主要有：

交通指示牌：通過收集各類交通指示牌，標注在地圖中，可以更詳細了解地理路況信息，為車輛行駛安全提供保障。

標志性建筑物：把實體標志性建筑物記錄到地圖上，有助于查找未記錄在地圖界面上的地名，對運輸車輛途經的地域初步認識。

加油站服務區：在地圖中有加油站、服務區的詳細標注，方便車輛隨行人員根據車輛實際情況在合適的時間進行交通補給。

電子攝像頭：通過記錄交通路線沿途的電子攝像頭，有利于行車人員在經過安裝有電子攝像頭地段以安全速度行駛，避免車輛超速。

對這些關鍵熱點信息可以通過人工采集或 RFID電子標簽、各類傳感器、攝像頭采集，經過聚類優化處理后顯示在地圖上，形成具有豐富內容的導航地圖。在地圖中通過不同圖層的疊加，可以自主切換不同的熱點類別數據。通過采用聚類優化算法，有效識別出熱點集中的區域，并對其提前進行相關路網的分析。當運輸任務途徑這些區域時，就能快速實現最優運輸路線的搜索，以及特殊熱點的查找和避讓，使得車輛運輸通順流暢，縮短運輸時間。

3 軌跡頻率分析

隨著交通信息采集設備的自動化，智能化水平的不斷提高，全球定位系統GPS、射頻識別RFID、無線通信、視頻監控、車牌自動識別、無線傳感器網絡等技術，都可以用于跟蹤、識別車輛在路網中完整的出行軌跡[5]。通過對所有車輛的公路網行駛軌跡有關路網進行科學處理，可以到詳細、準確、可靠的交通運行現狀信息，為獲得各種交通狀態信息提供了新的解決思路。GIS具有空間數據管理，圖形處理性能，輔助決策等功能，這使得它在交通運輸領域有著良好的優勢。因此，利用GIS技術建立車輛行駛軌跡分析系統，為軌跡分析處理提供了一個直觀的可視化表示形式和決策支持。

在交通道路方面，現有的軌跡識別技術分析，常常是分析在監視器畫面上的道路移動物體的軌跡，并能檢測車輛禁止左轉、逆向行駛等異常行為，而軌跡預測需要分析包含多個路段部分，并且在所述道路網絡的交叉點的車輛路徑，從相關信息中預測車輛選擇的下一個道路。如在城市的調度中，如果可以通過一定的處理方法預測車輛要經過的下一段道路處理擁堵狀況，則可以發送道路擁堵的信息給司機，這樣司機就可以及時地更改路線，以避免進一步的交通擁堵。同時也可以將這種情況提交到服務器通知相關部門來及時處理。

圖2 車輛狀態分析與頻率預測

在物流作業過程中，對在途車輛的軌跡頻率分析要結合車輛的現有狀態進行。將車輛的狀態劃分為正在裝車、正在運輸和空車返回三種狀態，不同的狀態所行走的路線不一定相同，這是軌跡頻率分析需要重點注意之處。如果能夠合理規劃空車返回的路徑，通過有效的調度使車輛正好途徑其他等待運輸的裝車處，則能夠減少空車率，降低時間成本和經濟成本。

4 歷史數據統計分析

物流活動復雜多樣，在交通運輸過程中會產生大量的數據記錄，有的數據能夠及時被用上，而更多數據則直接被存進數據庫，成為歷史數據。歷史數據如果不重新進行分析歸整，則毫無用處。反之，如果能夠從歷史數據中發現某些規律或問題，就能夠對今后的物流活動、甚至是物流決策起到參考作用。采用針對GIS數據的數據挖掘方法，將分析的過程、結果顯示在GIS地圖上，能夠更直觀、更有效體現歷史數據的價值。

在交通物流GIS路網可視化管理系統中，采用聯機分析處理技術來處理海量的交通物流歷史數據，通過計算數據立方體、建立視圖、優化查詢、數據集成等方法提高數據處理的效率[6]。與交通物流相關的數據分析如表1所示。

表1 交通物流歷史數據統計分析內容（部分）

歷史數據統計分析不是實時進行的，而是按照一定的時間間隔進行。由于有的統計內容需要長時間的大量數據為基礎，而有的統計只需要短期的部分數據即可分析出來，因此在系統中必須能夠設定自定義的統計時間，并隨時抽取對應時間范圍的數據。

5 動態路徑規劃

對實際的道路網解決最優路徑的問題，要考慮道路的實際情況，如道路寬度，交通流量的大小，以及在道路網絡中更復雜的情況，因此要考慮一種動態的而不是靜態的時間最優政策的問題。以時間作為權值的基于道路網進行最優選擇是時間最優路徑算法。因為道路上的交通狀況和行程時間都是動態變化的，但是交通參數檢測和預測分析的技術會有一些限制，這樣得到行程的時間就是不準確和可用的。當時間變化時，經過離散處理，把這些工作時間分為幾個事端，認為單一時間段里的行程時間無變化且交通狀況也是穩定的，一旦路程發生變化行程時間也有可能不同。在動態最佳路徑選擇過程中，線路行程時間和車輛經過路段的時刻有關，而搜索開始時車輛到達路段的時刻是未知的，所以需要確定該車輛通過部分路段的時刻和搜索過程中所需要的行駛時間。動態路徑優化效果如圖3所示。

圖3 動態路徑優化效果

由圖 3可知，系統提示的最優路徑未必是最短路徑，但一定是最快的路徑。然而需要考慮到距離的增加會帶來油耗的增長，時間成本的降低與運費成本的增加是否符合預期，不能忽略的問題是道路的擁堵同樣會造成油耗增長。系統需要在三者之間綜合對比，在時間最短的算法基礎上進一步改進，得出真正的最優路徑并實時發送給車輛。采用了最優路徑運輸的車輛沿路采集的數據信息也同步回傳系統進行分析，以便系統獲得更精準的判斷。

6 結語

通過GIS地圖數據存儲與處理、熱點信息識別與聚類優化、車輛軌跡頻率分析、歷史數據統計分析以及動態路徑規劃等方面研究交通物流GIS路網可視化管理，實現物流車輛運輸過程中的狀態監控、最優路徑導航、熱點提示，以及交通調度的可視化管理。以此為原理建立的交通物流GIS可視化管理系統將是一套智能化的“互聯網+高效物流”實現工具，其有效的應用將會大幅提升物流效率，降低物流成本，改善物流企業的管理方式，從而為提升區域經濟發揮物流行業自身的有效作用。

[1] 潘翔.移動 GIS 多層空間非線性抽稀回溯算法分析[J].河池學院學報,2015(35):62-67.

[2] 潘翔.基于 GIS的交通物流預警圖像傳輸優化[J].河池學院學報,2014(34):65-69.

[3] 祝偉.基于BD/GPS/GIS的物流車輛管理系統的設計與實現[D].長春:吉林大學,2016.

[4] 原世偉,景海濤,李偉.基于 GIS的現代物流管理系統設計與實現[J].測繪地理信息,2016,41(1):82-86.

[5] 劉強.基于GIS的在線物流管理信息系統研究[D].石家莊:河北科技大學,2015.

[6] 景海濤,李偉,周琳,等.高速公路物流運輸管理系統設計[J].地理空間信息,2015,13(3):87-90.

Research on visual management of GIS road network of traffic logistics

This paper studies on the visual management scheme of GIS road network of traffic logistics from the flow of vehicles management by the monitoring center which is docked with visual GIS management system, transportation and logistics networking Beidou terminal. In the aspect of data, the data storage of GIS map and the clustering optimization of hot spot data are considered. It analysis the track frequency and historical data of the vehicle, and the dynamic path planning is implemented. The logistics intelligent management can be achieved through visual management tools and management programs, which can speed up the realization of "Internet + Efficient Logistics".

traffic logistics; GIS road network; visual management

U4;F208

A

1008-1151(2016)12-0006-03

2016-11-10

廣西高校科學技術研究項目“交通物流物聯網地理信息特征點聚類優化技術研究”（KY2015YB350）；廣西哲學社會科學規劃研究課題“物聯網服務業新業態下中國—東盟物流生態環境建設研究”（13FJY010）；廣西高等學校高水平創新團隊“中國—東盟物流物聯網關鍵技術研究”（桂教人[2014]65號）。

林興志（1973－），廣西北流人，廣西經濟管理干部學院教授，從事物聯網與智能系統研究。