交通大數據在智能高速公路中的應用

沈昱

（紹興市公安局高速公路交通警察支隊，浙江 紹興 312099）

0 引言

隨著現代科技的日益發展與壯大，傳統的交通運輸和管理方式已經無法滿足現代社會發展的需要。現代智能高速公路管理中的云計算技術和大數據分析技術應用，受到了人們的廣泛關注，同時也為更加現代化、智能化的高速公路建設提供了更多參與的機會與挑戰。所以，這也就需要高速公路建設者加大對大數據技術的重視力度。

1 交通大數據的概念

交通大數據技術旨在將通信技術、信息技術以及電子傳感技術等先進科學技術應用到現代高速公路建設與發展過程中，然后運用視頻監測系統收集道路有關數據與信息，進而將所收集到的信息進行深入研究和分析。就國內目前的高速交通狀況而言，大數據分析技術在國內現代交通運輸行業的運用更加普遍，這也極大地提高了國內高速交通的工作效率，在一定程度上減少了國內高速公路的擁堵狀況。大數據交通技術的應用，有助于打造高效先進的現代智能交通系統，從而為我國現代化道路產業更加高效、智能化的進步和發展做出貢獻[1]。

2 交通大數據在智能高速公路中的表現形式和特點

2.1 具體表現形式

交通大數據的具體表現形式為以下3 個方面。

2.1.1 出現在收費軟件中

眾所周知，高速公路上間隔一段距離就會建設一個收費站，這些收費站的主要作用就是對來往車輛收取通行費，這一行為具體是通過計費軟件來進行操作的。收費員收取的每筆通行費都記錄在計費軟件中，隨著時間的推移，計費軟件會生成大量與計費相關的數據。

2.1.2 出現在傳感器中

各種感應器裝置一般都被設置在公路上，其中傳感器包括進出感應器、道路線圈感應器等。傳感器本身可以對在高速上行駛的汽車實現持續而不間斷的感應，通過過往車輛數據的收集，最終生成大量的數據信息。

2.1.3 出現在監控系統中

高速公路上通常會安裝多個攝像頭，這些攝像頭的最初目的是實時監控場景。只有在發生交通事故時才會想起去查看視頻圖像。在存儲數據時，由于數據量比較方法且復雜，數據保留時間通常在一個月左右，而且這些數據又很少被應用。隨著圖像清晰度的不斷提高，圖像數據在跨界偵查、車牌識別等各個方面得到廣泛應用，這也為后期各項工作的開展奠定良好的基礎[1]。

2.2 特點

2.2.1 容量大

當今智能化高速公路上的大數據信息量是比較龐大的，工作人員在衡量高速公路數據時，不能用G 或T來進行衡量和判斷，而是用“艾字節”來進行精準衡量。通過有針對性的對比分析可以發現，非結構化數據通常占總數據的90%以上，而且近年來呈現快速增長的趨勢，隨著時間的推移，數據量也會不斷增加，這是分析師應該特別關注的重點內容。

2.2.2 類型多樣

智能高速公路上有規模龐大的數據，并且這些數據有多種多樣的類型，主要類型有視頻、圖像、文本、數據庫記錄等多種形式。高速業務系統主要使用各種類型的數據，例如圖像數據、服務數據和計費數據，在分析一個具體問題的過程中，需要對數據的每一個內容進行詳細、準確的分析。同時還要=必須要根據實際情況進行分析，分析之后再合理利用這些數據內容。

2.2.3 價值密度低

現階段我國大多數高速公路上的相關數據信息價值密度都較低，例如，高速公路中常出現的視頻流，一個視頻播放時間大概為1800s 左右，其中也就有短暫的幾秒數據是有價值的[2]。

2.2.4 處理速度快

對智能高速進行大數據分析研究時，不但對大數據交通分析結果的實時性要求很高，同時對高速的歷史通行數量、頻次、行為習慣、氣象數據等內容也會出現顯著變化的要求，這也是研發與技術人員必須時時重視的重要內容。

3 目前我國高速公路發展現狀

近年來我國高速公路企業呈現穩步向前發展的態勢。但現階段高速交通發展存在一些問題。常見問題主要有：高速交通車流量的迅猛增加，汽車經常在收費站長時間排隊等候。一旦排隊時間過長，就會出現車輛擁堵現象，無法將具體的交通信息實時傳遞給駕駛員，造成高速公路上發生不必要的交通擁堵。特別是在近年來，經濟的迅猛發展促使私家車的總量穩步上升，這就明顯加重了高速道路擁堵的情況，尤其是在節假日時期，高速的車流量明顯加大，嚴重限制了高速正常行駛。

4 交通大數據的具體應用

4.1 在運營管理方面的應用

高速公路的運營管理上基本都需要借助監控系統來輔助完成，基于這種技術，可以在較短的時間內查看過往車輛信息，然后直接辨別這些車輛是否存在違法或者正在躲避一些違規行為。在實時監控模式下，還可以看到很多道路都有抓拍功能。因此，不僅可以解決一些違規問題，還可以提高車輛管理效率，以及對車輛運行周期進行科學合理的分析。此外，相關工作人員還可以根據需要對具體的時間偏差進行科學預測，為下一步公路交通規劃奠定良好的基礎。

4.2 在安全管理方面的應用

近年來汽車已經落戶到每個家庭中，同時車數量的增加也給交通行業帶來一定挑戰，交通負荷和安全性也亟待提高。現階段需要借助交通大數據來幫助車主對交通路況進行精準分析，并對可能發生的自然災害或者潛在安全風險進行預測。另外，相關部門不僅要對偷逃通行收費的情況進行鑒定，還需要對超載超速的情況進行管理。開發出了相應的逃費稽查管理系統，并通過定期的對高速公路收費數據的逐條識別，來檢查出那些駕駛可疑的機動車。而目前針對于超載超速機動車的管理，主要是利用計算機云平臺和交通管理系統互助，以形成一條更加完善的關于超載或超速行駛的黑名單記錄。近年來ETC 的自動收費系統也應該在各大地區得以普及開來，這種方式不僅能夠在一定程度上緩解交通擁堵的情況，也極大的便利了人們的出行，同時服務水平也得到顯著提升[3]。

4.3 在道路保護方面的應用

在新時代快速發展的大背景下，道路養護是現代化公路建設的核心。現階段可以利用大數據對當前高速公路路段進行科學合理的分析和評估，探索全方位適合當地經濟發展的建設路徑，對公路盡心科學的維修與養護，智能采集數據，結合實際情況進行合理調整，并利用先進技術和施工工藝對公路進行建設。在分析大數據時，重要的是要整合基礎，確保公路暢通無阻，并為未來的發展提供重要建議。此外，基于運營質量，要持續保持服務的質量和力度，提高安全出行效率，為未來的服務和發展提供有力的支持。

4.4 在智能交通管理終端方面的應用

雖然交通監控管理系統在高速公路建設中的應用比較廣泛，但是許多路段仍然采用傳統的建設方法，耗費了大量的人員、物力和財力，卻達不到理想的建設效果。正是因為這些問題，覆蓋區域還處于負載狀態，其有效性也嚴重不足。所以有必要應用智能交通管理終端，這種管理模式相較于人工處理而言，具有省時省力的特點，同時也節省了大量的資金投入，以及一些失誤的人為操作。此外，借助大數據，可以根據車載模塊等內容，在車內安裝標準化的電子信息卡，隨處采集，然后將收集到的信息進行共享。此外，在應用射頻識別技術時，可支持動態監控和精準檢測的施工，智能采集擁堵路段信息并及時提醒駕駛員。在實時性的基礎上，駕駛員可以根據當前情況智能選擇合適的出現路線。此外，如果一些肇事汽車發生事故后逃逸，也可以使用大數據智能定位展開搜搜，并能夠大幅度提高搜尋速度[4]。

4.5 交通大數據應用技術

數據庫性能擴展基本可以從橫向和縱向兩種類型進行分析，并在此基礎上，找到關鍵節點。但是，在延伸的道路上還有經常出現一些其他不可控的因素，這些因素不可能無限期地改善。云計算技術作為技術整合的一部分，有效地補充、加工、使用和提供一些服務。這些動態資源可以在人們需要時及時出現。云計算主要包括分布式、并行和網格三種計算方式，這些技術可以以較低的成本保持節點的可擴展性和可用性，并提高差異化性能。此外，通過良好的治理，就能夠建立基于任務的分布式編程模塊，以保證合理的時間、科學的信息處理方式和邏輯結構，為未來的可持續發展打下了良好的基石。而高速智能化、自動化也是社會發展的必然趨勢，而這些形式將有助于高速公路的管理與經營，從而產生更多的經濟效益與社會效益。

4.6 在路產維權中的應用

一方面，可以有效改善高速公路上車輛擁堵現象，進而減少不必要交通事故的發生。這基本上是通過以下兩種工作方式來實現的：①通過大數據技術的合理使用，可以對高速公路上的道路狀況、交通量和天氣狀況等各類信息進行準確的收集，將其整合后以便能夠及時傳達相關信息。衷心提醒駕駛員們提高警惕，防止危險事故發生。②通過高速公路主干道控制、出口控制、人貨分離、長距離管理等措施，通過高速公路上的車流、車輛設計和道路特性，減少高速公路擁堵，改善公路交通狀況，提供車輛通行的效率。另一方面，提升了道路運營企業處置緊急事故的能力水平。這一能力的提升主要是為了通過建設統一的應急管理平臺，來更好的提升企業應急處置能力，如果出現重大安全事故，可以通過應急管理平臺發出的消息警示大家，作出相應的提醒，并督促有關部門人員盡快出動所有人員趕赴事發現場，并進行相應救助和指揮等工作。

4.7 在運營成本系統中的應用

一方面，當運營成本被高速公路運營商進行把控時，主要控制基于目標成本管理方法，該方法本質上基于運營商的業務經營管理目標，從而把目標成本傳遞到了現實經營中。當采用這種目標成本管理方式時，還需要重新追溯計算現實的經營成本。但是，它在獲取性能數據方面卻十分有效，因為企業的自動化辦公體系中，從企業內部人員到外部資源，全部的業務信息、工作過程、業務流程審批、知識共享，以及業績評價都在一個簡單的數據管理平臺上完成。而這些復雜的信息系統都是為企業人員活動和員工生活所設定的，是為分析、獲取和改善企業提供了有效數據基礎的組織。而通過直接利用這種數據，績效管理流程減少了效率低下的手動數據收集流程以及評估者的協調和組織以進行評估。

4.8 實時交通分析

大數據系統具體包括業務監控、運營業務、收費業務等多種業務。利用大數據系統，可以對車輛的交通情況進行精準預測。目前，高速交通系統的數據采集方法具有多種特點，包括浮動車輛、攝像頭、蜂窩基站等。但由于上述方式受收集站點數量、覆蓋率等各種因素的影響，交通數據收集質量并不高。要想進一步提高信息收集與檢索的有效性，可使用大數據系統，通過監測道路沿線攝像頭的視頻流，實現深度數據分析與信息可視化運算，提高信息采集的時效性。例如，在收集有關流量的信息時。可在重要路段安裝監控攝像頭，通過7×24h 連續檢測分析采集的數據量，獲取詳細的交通數據、平均車速、負載水平等參數。

5 交通大數據在高速公路中應用的前景

5.1 加大數據文化建設力度

對于高速公路運營企業的相關管理人員而言，他們身上的任務比較繁重，需要在日常工作中加強對交通大數據技術的重視力度，并掌握其相關技能應用。在實際運用過程中，加大對大數據文化的建設力度，只有這樣才能更好的推動我國高速公路經營企業的良好發展。所以高速公路未來發展形式必須要加強對大數據文化的重視力度和建設能力[5]。

5.2 加強對專業人員的培養

交通大數據理念在公路發展與建設過程中的廣泛運用，已是大趨勢。所以，高速公路經營企業就應該順應新時代的發展潮流，進一步加強對技術和管理人才的培訓力度，使新鮮血液源源不斷的投入企業建設與發展當中，并以此為大數據管理技術的良好運用打下了扎實的基礎。

6 結語

通過文章分析得知，公路交通大數據分析技術在高速交通運輸中應用正日益受到人們的廣泛認可與重視，這將有利于實現公路的有效運作，實現公路價值最優化，并通過最合適的大數據分析方法，積極推動公路工程建設，并逐步地向智能化和自動化的方向發展。