基于大數據和GIS 的高速公路車輛監控系統設計

王少賓

（河北首都新機場高速公路開發有限公司，河北廊坊 065000）

0 引言

近年來高速公路車輛數量大幅度提升，車輛監控系統具有較高的實用性，可以利用車輛監控系統獲取車載終端GPS 信號，將所接收GPS 信息轉換為位置信息，通過GIS（Geographic Information System，地理信息系統）技術在電子地圖中展示車輛位置坐標，更新位置信息，明確車輛實時運行軌跡，便于針對車輛運行狀態制定管理規劃[1]。

車輛數量的不斷增多，車輛監控管理數據增加，車輛運營數據呈現海量化，傳統的車輛監控系統已無法滿足龐大數據流處理需求，因此，國內外學者對此展開了研究，如季高等[2]人研究基于多功能車輛總線的地鐵車輛遠程監測系統；張俊峰等[3]人研究基于Web GIS 的神華機車實時狀態遠程監測系統，這兩種系統可實現地鐵車輛以及機車的遠程監控，但局限性過強，無法處理海量車輛數據，存在響應時間長、定位精度低的缺陷。對基于大數據和GIS 的高速公路車輛監控系統進行設計具有重要的意義。

1 基于大數據和GIS 的高速公路車輛監控系統設計

1.1 系統總體結構

通過充分分析車輛監控系統需求，結合車輛實時監控深度需求以及業務特點，設計基于大數據的GIS 車輛監控系統總體結構（圖1）。系統主要包括物理層、大數據實時處理層、服務層以及客戶層4 個部分。系統可實現車輛行駛過程的實時監控，控制車載終端指令發布，利用電子地圖的可視化功能監控車輛狀態以及車輛位置；系統可針對車輛行駛過程中的突發情況提前預警，保障車輛安全行駛；利用GIS 技術提供地圖服務[4]；可以實時監控車輛油耗以及里程問題，便于車輛管理者綜合分析車輛運行軌跡；系統采用Hadoop 大數據云計算平臺處理海量車輛數據，為系統提供優質的數據服務。

圖1 系統總體結構

1.2 GPS 車載終端

車輛監控系統將GPS 車載終端作為系統的車輛定位信息采集裝置，選取中必達GPS 車載終端作為系統的物理設備。中必達GPS 車載終端屬于GPRS 增強型車載終端，相比普通車載終端增加GPRS 數據傳輸功能，通過添加64 GB 內存卡提升數據傳輸速率，綜合來說，其具有強大的GPRS 實時在線傳輸性能，有效提升數據傳輸質量以及數據傳輸容量。GPS 車載終端是獲取車輛實時狀態信息以及GPS 信息的重要硬件設備，所選取GPS 車載終端主要功能包括：①GPS 信息接收：車載終端可實時獲取車輛GPS 信息，利用所獲取GPS 信息實現車輛實時監控；②數據I/O：車載終端可實時設置以及檢測車輛繼電器開關情況，提升車輛實時監控性能；③模數轉換：車輛終端可實時提取車輛水溫、油量以及電壓數據，將所采集數據實時轉換為數字數據，監控車輛狀態信息；④系統控制：車載終端可處理以及搜集車輛所接收命令數據，實現車輛監控系統的控制；⑤數據存儲與通信：車載終端可以將車輛終端的實時數據備份以及存儲，還具備與應用服務器的通信功能。

1.3 大數據實時處理

車輛監控系統中的大數據實時處理平臺占有重要地位，大數據實時處理平臺改變以往數據處理先存儲后處理而導致的分析周期過長的缺陷，提升車輛監控系統實時性。大數據實時處理技術可滿足車輛監控系統處理海量數據的需求[5]，令系統具有高響應、低時延、高吞吐性能。大數據實時處理層數據處理流程如圖2 所示。

圖2 大數據實時處理流程

大數據處理流程包括數據采集接入、實時分類計算以及數據存儲與應用3個部分，數據采集接入過程中利用kafka 分布式消息隊列實現數據流采集，利用Storm 實時處理系統實現數據分類計算并發送至數據應用與存儲層，并將處理完成的數據分別存儲以及在車輛實時監控平臺顯示界面顯示。

為提升系統處理實時性以及響應速率，將所采集海量原始數據利用Storm 實時處理系統依據固定規則過濾，Storm 實時處理系統進行數據過濾的核心是Topology，Topology 通過讀取數據、解析數據以及過濾數據3 個部分實現數據過濾。

系統過濾數據過程中，需封裝過濾規則滿足系統擴展規則需求。系統過濾數據依據兩個規則。

（1）異常車輛狀態數據過濾：系統采集車輛數據過程中，容易錯誤采集車輛異常數據以及空數據，空數據以及車輛異常數據上傳容易造成Storm 計算出現錯誤情況，數據丟失容易造成常規數據跳動過大情況，同時容易造成重復發送過期數據情況。

（2）車輛定位跳躍數據：車載數據在網絡信號波動較大區域容易出現無法及時回傳情況，導致車輛無法依據定位點形成軌跡，需設定固定臨界值。在臨界偏移情況下，車輛軌跡異常數據被丟棄，而定位數據則被保留。

1.4 GIS 數據庫

利用SuperMap 平臺建立車輛監控系統的GIS 數據庫組成結構如圖3 所示。構建車輛監控系統的GIS 數據庫主要包括4個部分：①SuperMap 平臺：利用SuperMap 平臺存儲與編輯地圖數據；②參照底圖：設置衛星地圖作為GIS 數據庫底圖輸入，衛星地圖分辨率精度為0.3 m，利用衛星地圖繪制車輛監控系統的“道路網絡”；③網絡數據集：由線數據集和點數據集構成網絡數據集。道路網絡中交叉口入點、十字路口點、車輛轉向點等各類型節點由點數據集提供；道路網絡中各類型路段由線數據集提供，不同節點間所存在具有相同道路屬性的道路即路段；④先驗信息：先驗信息主要包括節點屬性、交通信息以及道路屬性。道路長度、寬度、車道線數量、道路ID 號、變道信息等屬于道路屬性；道路起點、路口點、終點、交叉口以及立交橋的入點、出點、拐彎點、停車點等均屬于節點屬性；交通標識、交通燈位置、交通管制區域以及限速區域屬于交通信息。

圖3 GIS 數據庫結構

1.5 地圖匹配算法

選取最近臨法作為系統的地圖匹配算法，對車輛中的GPS車載終端與GIS 空間地圖進行匹配。將車輛視為散點數據，利用預先設定閾值將錯誤匹配點過濾，實現從點至線的匹配。最近臨法是直觀、基礎的匹配方法，匹配速度較快，可實現車輛信息與GIS 空間良好匹配，最近臨法匹配過程為：搜索道路，令其中一點與投影間距最短，所獲取距離最短投影點即待獲取的匹配點。為提升地圖匹配算法匹配速度，設置候選道路為固定區域范圍內路段。將給定的初始狀態設置為搜索過程，利用該算法搜索全部可實現狀態空間圖，直至獲取目標狀態。

2 系統測試

選取某車輛作為實驗對象，將中必達GPS 車載終端安裝于車輛中，從而進行車輛監控實驗。選取某市某區域作為測試路線，將系統測試車輛行駛路段劃分為10 個路段共11 個節點。采用系統實時監控車輛過程中，車輛行駛路段監控長度與路段實際長度差距較小，說明系統可滿足車輛行駛路段實時監的高精度需求。

系統定位車輛精度不受并發請求數量影響，一直保持著較高的車輛定位精度。主要原因是系統將大數據技術應用于車輛監控系統中，大數據技術可在數據量較大情況下仍具有較高的數據處理性能，可同時處理多個任務，實現眾多車輛同時監控，所以在并發請求增加情況下仍具有較高的監控性能。

系統在加載電子地圖、車輛定位、數據查詢等各項操作的響應時間均低于0.5 s，系統的響應時間較短說明系統具有較高的實時性，可滿足車輛監控系統實時性需求。

3 結束語

將大數據技術與GIS 技術相結合，設計高速公路車輛實時監控系統，并通過測試證明該系統的綜合性能較優。所設計的監控系統可將有效的車輛實時數據提供至車輛管理者，利用大數據分析技術提升車輛實時監控性能，管理者可依據系統監控結果規劃車輛行駛路線，明確車輛運行的實時狀態，進一步提升車輛管理水平。