基于大數據的智慧高速管理體系建設分析

沈學黔

摘要 為建立完善智慧高速管理體系，可應用大數據、物聯網等技術，建立數據化智慧高速運維管理系統，增強高速管理效能，保障高速交通運輸安全。因此，文章從高速管理業務需求出發，分析了智慧高速管理體系建設思路，以明確大數據背景下智慧高速管理框架，打造可統一、集中管理的智慧高速運維系統，提升高速業務智能化管理水平，保障高速運維管理質量。

關鍵詞 大數據；智慧高速；高速管理；管理體系

中圖分類號 U495文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）08-0186-03

0 引言

2021年，交通運輸部先后印發《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案（2021—2025年）》《公路“十四五”發展規劃》，文件指出應致力于公路交通智能化管理，建設集服務、管理、運維、監測為一體的智慧高速交通網絡[1]。對此，可基于大數據、物聯網技術，挖掘高速交通數據流、網絡資源，開發高速交通業務功能，建設智慧高速管理體系，促進高速交通網絡智能化管理。

1 建設需求

（1）針對交通業務數據流分散、數據管理不統一問題，打造一體化數據系統，建立相同數據接口、數據處理模塊，促進數據共享、數據分析，為高速交通管理決策提供真實、標準數據支撐。

（2）解決高速運維管理中各類設備獨立管理造成的信息孤島問題，促進高速電氣設備設施集中監測與管理，加強設備聯動控制，構建一體化物聯網支持平臺，統一對接設備接口，保障高速交通設備設施管理質量。

（3）避免高速交通監測、信息分析、自動預警、養護管理等業務系統獨立運行，建立可統管業務模塊的“數據網”，統一指揮調度各業務系統，建設開放兼容、功能完善的智慧高速管理體系[2]。

（4）結合高速公路交通安全管理需求，為高速路政、交警、救援部門、其他合作企業建立統一、快速的信息交流渠道，促進各主體共同協作。

2 體系架構

結合智慧高速實際需求，建立智慧高速管理系統。該體系是基于大數據、物聯網技術，整合高速交通網絡安全監測、管理資源，應用多源數據處理、物聯網技術支撐手段構建高速公路管理服務體系，升級高速營運管理模式，如圖1所示。

（1）智慧決策層。具有智慧感知功能，由視頻技術、智能傳感器設備、GPS技術、數據接口組成，可應用ETC門架、車輛GPS、車流檢測器、車道流量傳感器建立智慧決策系統，分析高速交通運維管理決策可行性、效果。

（2）數據層。數據層是以大數據技術為支持進行數據采集、數據預處理、數據分析、數據存儲，可匯集高速路網交通數據，與高速公路數據中心、高速公路聯網營運管理中心數據對接，集中管理業務數據。各類數據融合分析后，為高速公路自動管控提供監測數據，具有數據采集、展示、統計分析、智能處理等功能[3]。

（3）應用層。按照智慧高速管理需求，擴大高速公路管理服務場景，提供高速路段交通運行狀態實時監控、高速安全保障管理、公路交通應急救援處理、高速收費等管理服務，可統一交通管理中心，匯總業務資源，執行智慧交通決策。

3 建設目標

基于大數據，智慧高速管理體系通過數據治理、數據分析技術，智能管理高速交通業務：

（1）加強數據治理，構建交通數據管理機制。智能處理高速公路基礎交通數據、業務數據、機電設備數據、地理信息數據、空間模型數據，控制高速公路運維管理成本。比如，應用數據庫，采集高速公路運行數據，實時傳輸后分類存儲數據信息，使管理者利用數據資產制定運營管理決策。集成標準化數據體系支撐下的業務管理系統，統一調度高速管理資源，降低高速運維風險。

（2）建設統一數據標準，促進高速公路智能化管理。數據標準是智慧高速管理體系的基礎，可通過數據分析滿足智慧化高速交通管理體系建設需求，搭建數字化應用場景，提升數據交互效率。

4 建設思路

智慧高速管理體系建設是依據大數據技術優勢、高速運維管理業務需求，搭建智慧高速應用場景，建立智慧高速數據中心，為高速公路提供安全支撐、組織管理、技術應用服務。

4.1 多源數據采集

應用室內外智能化感知設備，如智能傳感器，通過數據通信接口采集智慧高速交通多源數據，包括路網車輛數據、設備狀態信息、交通路況數據等。采集后自動存儲至數據庫服務器內，進行數據治理、數據信息智慧感知、業務數據互聯、數據監控預警[4]。某智慧高速多源數據采集是以ETC門架系統、車輛GPS終端設備、微波雷達設備為核心，運用大數據技術進行多源數據采集。

（1）ETC門架系統。該系統可智能識別ETC車道車輛信息，識別車牌，記錄車輛數量，精準采集高速交通路網內車輛行駛軌跡、路面車流量、路段斷面流量等數據。同時，根據車道流量、斷面車速等交通參數，整理高速交通監測管理信息，使管理中心辨識路段交通運行狀態，制定管理決策。

（2）車輛GPS終端設備。加裝GPS終端設備，采集GPS定位數據，獲取終端設備啟用后車輛行駛時間、位置信息；獲取數據后，整理車輛經度、緯度、海拔、行駛時間等數據，并通過統一數據接口進行交通數據通信，完成數據采集及共享，為高速交通運維提供數據支撐。

（3）微波雷達設備。基于視頻、微波雷達技術，實時采集高速公路沿線微波雷達交調設備、攝影攝像設備，通過“實時五分鐘”級別的數據采集模式，獲取高速通行路段的車輛數計算、分析路段交通量數據，匯總交通事件數據。同時，采集車輛平均行駛速度、各時間段車流量、平均車距等交通量指標，以及占用應急車道、壓實線、超速、低速行駛等交通異常數據，提升高速交通運維管理效率。

4.2 信息自動采集

（1）數據定向參數。設置專用數據接口，定向采集高速服務、路政、養護、交通安全管理相關數據，提供巡查信息采集服務。高速路網以物聯網為基礎，與各高速管理服務中心進行數據對接，網絡系統、數據系統、管理系統由統一網絡框架進行管理，手機、電腦、顯示屏等業務終端形成統一管理體系，并根據定向數據，分類不同等級管理業務，高效處理高速交通問題。

（2）關聯數據采集。基于大數據和路網中心對接，加強沿線景區、企業、政府部門共同協作，拓寬信息采集范圍，重視數據關聯，構建以沿線交通地理信息為基礎的數據共享體系，加強各主體合作，為高速網絡安全管理、突發事件數據分析提供信息保障服務[5]。

4.3 智慧高速管理

（1）高速日常營運管理。升級高速公路“圖像稽查管理系統”，集中處理路網圖像稽查數據、車道數據、營運管理信息，使高速公路日常營運管理業務數據化、流程化。比如，收費業務考核時，利用智能數據管理中心自動化分析收費人員、管理人員的行為信息，智能評分考核后匯總考評數據。或是全面分析收費管理數據，優化收費數據處理程序，為日常營運管理決策提供數據支持。為促進公路營運、路政業務數據交互，可應用大數據技術，對接高速公路管理中心數據庫、路政執法移動終端數據庫，實時處置高速營運期的業務信息，更新管理數據，提升高速營運管理智能化水平。

（2）高速網絡信息服務。建立統一市級、省級高速出行網絡信息服務平臺，聯合公眾出行網絡、微信公眾號、高速監控數據中心、手機或電腦等移動終端App，為用戶提供高速網絡信息服務，分權限推送高速服務信息。以“交通出行便民信息服務”為例，建立公眾、交通管理主體的溝通渠道，實時發布、推送高速營運信息，配合公眾線下服務查詢設備、室外大屏顯示設備，多渠道傳送高速服務信息。公眾可及時查詢高速沿線交通信息、氣象信息、旅游信息、地理位置信息，感知智慧高速信息服務價值，強化智慧高速運維管理效能。

（3）高速公路應急管理。高速公路應急管理是智慧高速管理體系中的基礎安全管理平臺，具有統一調度、安全保障、智能管控、風險評估功能，包含“高速交通安全預警”“信息采集及處理”“應急資源調度”“交通信息發布”等子系統。智慧高速運行后，相關系統會自動采集道路安全、突發事件信息，整理數據資源，協助管理者調度救援物資，提供高速公路交通事故緊急救援保障服務，以減少事故損失，快速響應，恢復高速路段通行能力。

4.4 交通監測評價

高速交通監測評價是在多源數據采集基礎上，建立數據融合、數據決策模型，實時處理高速交通數據、道路運輸數據、路政執法數據，綜合分析高速營運狀態。

（1）通過表格、立體圖像、AI視頻等形式，直觀呈現高速運行狀態，如是否暢通、有無擁堵、路段飽和度。管理者可在線查看高速路網數據，開展高速公路資源調度工作。

（2）統計分析高速交通流程數據，預測各路段交通流速、車輛營運距離、路網營運成本。

（3）評估高速管理方案的可行性，分析現有建設項目、管理方案、養護計劃的合理性，綜合應用道路交通數據，挖掘數據價值，為各個高速公路交通網絡節點提供數據支撐服務。

（4）專項處理高速收費站、服務區相關數據，包括高速公路路網節點的流量數據、天氣數據、車流數據（收費站/服務區），預測、監測收費站、服務區交通態勢，提供流量預警、流量控制、服務區營收分析所需的數據服務，可視化展示管理信息。比如，實時評估高速公路網節點交通承載力，預測分析節假日高速交通路網節點交通流量，給出交通流量管理建議，分析服務區經營現狀及不同車輛的停留時間。

4.5 路網營運支持

智慧高速路網營運支持是對高速交通管理提供運營管理、數據支撐服務。通過采集高速公路各區域、各時間段交通信息流，建立路網級高速營運預測模型，包括交通流量實時監測模型、交通短期預測分析模型、突發交通事故預測模型、交通擁堵黑點分析模型、異常擁堵溯源模型、擁堵時長預測模型等。可以實現路網級的智慧交通主動管理決策，分析路網運行態勢，提升高速交通應急監測與調度管理水平。同時推送、發布高速出行信息、交通事故信息，治理高速擁堵路段，為交通事故與擁堵快速處理提供預案支撐、關聯數據分析服務。

（1）利用大數據技術，建立高速公路BIM模型，打造完整的高速路網營運信息服務體系，在其基礎上對高速路網進行數據應用、運行管理、信息展示。

（2）運用微波車檢、激光雷達、智慧交通感知設備全方位采集高速路網營運數據，24 h監控全路段的交通指標，包括車輛平均速度、各區域擁堵里程、車輛時空占有率，并在5 min內更新交通指標，發現交通指標數據超標、異常波動時立即發出警告，及時提醒。

（3）采集、整理高速公路ETC、綠色通道、火車專用等門架的流量數據，預先排除施工、惡劣天氣造成的異常數據后篩選車輛流量數據，對比分析歷史數據后判斷車流量走勢。

（4）為高速調度監控中心提供數據信息服務、數據處理、路網監控等決策輔助服務。調度監控中心管理人員可實時查看交通路況信息、交通事件事故信息、交通管制信息、高速路段沿線氣象信息，查看高速養護時間，分析車輛歸屬地、車流方向、客車類型、貨車類型，分析擁堵原因。

4.6 運行效果分析

智慧高速管理體系是應用大數據、物聯網技術，建立可進行多源數據采集的智慧交通管理系統，該系統具有決策支持、數據信息服務、安全保障、技術支撐等功能，能夠實現高速公路的主動交通管控目標，確保高速公路管理成效。

（1）有助于加強高速公路智慧感知，為使管理主體采集不同維度高速交通大數據，支持高速路網信息智慧分析，輔助調度管理決策。

（2）準確評估高速公路交通運行情況，識別、分析交通擁堵現象，為主動交通管控提供依據。

（3）解決高速公路運維管理面臨的業務分散、系統獨立運行、信息交互難題，統一調度管理資源，挖掘數據價值，促進各主體協同管理。

（4）提供可視化顯示界面，分級提供路網數據，方便管理人員指揮調度高速公路管理資源，因地制宜地進行交通流量控制、主線動態限速、貨車限制。

（5）提升高速道路交通監測管理水平，實現科學預測、精準分析，確保高速營運管理決策執行效果。

5 結語

綜上所述，大數據可實現高速管理智能化、數據化，打造“智慧高速”管理體系。各地區應結合高速運維管理需求，整合業務活動中的數據資源，分析高速交通管理中的各類問題。結合具體問題開發數據資源，以大數據技術為支撐，升級高速管理系統，構建智慧交通管理系統，拓展高速運維服務范圍，促進高速交通管理現代化發展。

參考文獻

[1]楊學禮. 智慧高速大數據運營分析平臺的研究和設計[J]. 電腦編程技巧與維護， 2022（3）： 110-113.

[2]李寧， 劉晶， 曹陽. 基于多源大數據的高速公路智慧主動管控平臺建設[J]. 中國交通信息化， 2021（11）： 102-105.

[3]沈超， 楊俊飛， 鐘秋， 等. “互聯網+”智慧高速公路養護管理技術的研究與實踐[J]. 運輸經理世界， 2021（20）： 111-113.

[4]曹一飛. 淺析在大數據背景下智慧交通在高速公路的研究[J]. 公路交通科技（應用技術版）， 2020（11）： 316-317+375.

[5]周文. 智慧高速公路交通大數據應用研究[J]. 北方交通， 2020（2）： 92-94.