多源數據融合智能公路管理平臺設計與實現

摘 要：【目的】為了解決公路智能管理中的信息孤島問題，將BIM技術提供的三維視覺模型與其他技術信息及多源數據進行融合，設計并實現一體化的、面向公路的BIM路面信息調查資料管理系統平臺。【方法】采用數據挖掘技術和模式識別算法技術來改進數據融合策略，利用云存儲技術建立數據庫，并使用機器學習算法協助完成功能的模塊化設計，最終搭建系統平臺。【結果】成功設計并實現了一個集成BIM技術的多源數據融合智能管理平臺，該平臺包括數據管理、分析和預測、決策支持等多個模塊，旨在優化公路工程項目的管理和運營。該平臺的應用顯著提升了數據處理效率和決策質量。【結論】證實了BIM技術和多源數據融合在公路智能管理中的有效性。未來，將致力于提高平臺的技術性能，增強用戶體驗，并擴大其應用范圍，同時探索新的數據融合方法和技術，不斷提升系統的智能化水平。

關鍵詞：多源數據；智能管理；平臺研究；BIM技術；系統構架

中圖分類號：U495" " "文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2024）20-0037-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.20.007

Design and Implementation of on Multi-Source Data Fusion Intelligent Highway Management Platform

Abstract：[Purposes] In order to solve the problem of information silos in intelligent management of highways， this study aims to integrate the three-dimensional visual model provided by BIM technology with other technical information and multi-source data， forming an integrated BIM pavement information survey data management system platform for highways. [Methods] The data mining technology and pattern recognition algorithm technology are used to improve the data fusion strategy， the cloud storage technology is used to establish the database， and the machine learning algorithm is used to assist in the modular design of the function， and finally the system platform is built. [Findings] A multi-source data fusion intelligent management platform integrating BIM technology was successfully designed and implemented. The platform includes multiple modules such as data management， analysis and prediction， and decision support， aiming to optimize the management and operation of highway engineering projects. This application significantly improves data processing efficiency and decision quality. [Conclusions] This study confirms the effectiveness of BIM technology and multi-source data fusion in intelligent management of highways. Future work will focus on improving the technical performance of the platform， enhancing user experience， and expanding its application scope， while exploring new data fusion methods and technologies to continuously enhance the intelligence level of the system.

Keywords：multi-source data; intelligent management; platform research; BIM technology; system architecture

0 引言

在現代公路工程的建設與管理過程中，各種技術的進步與應用已成為推動行業發展的關鍵因素。其中，建筑信息模型（BIM）技術為工程項目管理提供了全新的視角和工具，使得項目的設計、施工和后期維護更加高效和精確。

目前，國內已存在或開發的路面管理系統有20多種［1］。不同路面管理系統的需求各不相同，因此系統的構成也有極大的差別［2］。我國的路面管理系統發展大致可分為三段里程。第一段是路面信息管理系統，主體是路面數據庫系統，在數據庫基礎上有路面使用性能評價、預測和決策子系統，系統功能和結構都較為簡單。第二段是路面管理系統的構架，系統的決策方法既有經驗性的方法，也有一些數學規劃方法［3］，但整個系統缺乏分析功能。第三段是網級路面管理系統的體系結構，包括路面性能評價、路面性能預測和路面性能養護決策三部分，但是對每一部分的模型沒形成一致的認識，一些理論還需要數據庫系統，在數據庫基礎上形成路面使用性能評價、預測和決策子系統，系統功能和結構基都較為簡單。雖然在第二階段已初步形成了路面管理系統的構架，系統的決策方法也形成經驗性深入研究，但一些模型算法尚需進一步驗證和改進。而基于地理信息系統（GIS）的路面管理系統就是第三代養護管理系統的主要代表［4-6］。

本研究通過設計與實現一個綜合利用BIM的多源數據融合智能管理平臺，旨在整合來自不同數據源的信息，包括但不限于建設資料、運維數據、環境監測數據及實時反饋，以解決當前公路工程管理中存在的數據孤島問題和信息利用不足的問題，支持公路工程項目的全生命周期管理。本研究設計的平臺成功構建了一個高效處理和整合不同數據源的數據融合架構，開發了一個用戶友好的界面，使工程師和管理人員能夠輕松地訪問和操作管理平臺，有效地改善了項目執行，提升了安全性，增加了經濟效益。

1 BIM技術概述

建筑信息模型（BIM）技術是現代工程管理領域中的一個革命性技術。BIM不僅是三維建筑繪圖軟件，還是一個全方面的信息管理系統，其集成了設計、施工和維護階段的所有相關數據。BIM模型提供了一個多維數據庫，其技術特點如圖1所示，包括幾何形狀、空間關系、地理信息以及與建筑材料相關的屬性和數量。利用BIM技術，項目團隊可以在整個項目生命周期中實時共享和更新信息，從而提高決策質量，減少錯誤和延誤，降低成本。

BIM的核心優勢在于能夠提供詳細且準確的建模數據，支持復雜的分析任務，如結構分析、光照分析和能源效率分析。此外，BIM促進了跨專業團隊之間的協作，因為該技術允許不同的利益相關者在同一個模型上工作，確保所有人都可以訪問最新的項目信息。這種協作性是通過云基礎設施和移動技術得以實現的，這些技術使得項目信息能夠在任何設備上隨時訪問，極大地提高了工作效率。

2 系統架構設計

為了支持復雜的公路工程管理任務。本研究提出了一個多層次的系統架構，如圖2所示。該架構由數據層、服務層、應用層和表示層組成，每一層都扮演著關鍵的角色。

數據層負責收集和存儲來自不同數據源的數據，包括實時傳感器數據、歷史維護記錄、地理信息數據及設計文檔等。為了處理這些具有多樣性和大規模性的數據，采用云存儲解決方案，以實現數據的高效管理和可擴展存儲。服務層提供數據處理和分析的核心功能，包括數據清洗、數據融合及基于機器學習的預測分析。服務層使用了微服務架構，以保持系統的靈活性和模塊化，使新的功能可以輕松集成到現有系統中。應用層包括各種管理和決策支持工具，這些工具使項目負責人和決策者可以根據提供的信息進行有效的項目管理和運營優化。該層的設計重點是用戶體驗，必須確保所有功能都是易于訪問和使用的。表示層通過圖形用戶界面展示信息，使用戶可以直觀地看到數據分析結果和數字孿生模型的實時狀態。表示層還支持交互式查詢和報告生成，提高了管理的效率和便捷性。

3 多源數據融合策略

多源數據融合技術是指將不同來源的數據集成到一個統一的表示中，能更加有效地執行監控、分析和決策支持任務。在公路工程項目中，數據融合技術尤其重要，因為這些項目通常涉及大量從不同設備和傳感器收集的數據，包括實時交通數據、環境監測數據、結構健康監測數據等。有效的數據融合需要解決多個挑戰，包括數據的異構性問題、同步問題和信息冗余。數據融合技術通常包括數據預處理、數據匹配、數據整合和數據表示。數據預處理包括清洗數據和轉換數據格式，使之能夠進行進一步的分析。數據匹配涉及識別來自不同源的數據項之間的關系。數據整合則是將匹配的數據融合到一起，提供一個統一的視圖。數據表示則是確保融合后的數據可以被終端用戶以直觀的方式理解和操作。此外，數據融合技術的發展也依賴于機器學習和人工智能算法，這些算法可以幫助自動化處理數據融合過程中的復雜任務，如模式識別和預測分析。利用這些先進的技術，公路工程管理平臺能夠提供更加準確和時效的信息，從而支持更有效管理決策和操作。

在多源數據融合智能管理平臺中，數據融合策略是至關重要的。本研究采用了一系列先進的數據融合技術，以確保從不同數據源收集的信息能夠被準確地整合和利用。首先，對數據進行預處理，對收集到的數據進行預處理，包括數據清洗、格式標準化和初步的分類。這一步驟是必要的，因為數據來源的不一致性往往會導致數據質量問題，如缺失值、錯誤記錄和格式不一致。其次，對數據進行匹配與整合，使用數據匹配技術來識別和關聯來自不同源的相似數據項。這通常依賴于數據挖掘技術和模式識別算法。一旦匹配完成，相關數據將通過算法模型融合到一起，形成一個統一的數據模型。再次，對數據進行感知融合，本研究特別強調數據信息完整性在數據融合過程中的重要性。通過考慮數據的時間和空間的上下文，可以更精確地分析和解釋數據，從而提供更有針對性的信息和建議。最后，實現實時數據流處理，對于實時數據，如從傳感器或移動設備收集的信息，采用流數據處理技術進行分析。允許系統即時響應外部變化，實現動態管理和預警功能。多源數據融合技術形成思路如圖3所示。

4 功能模塊設計

智能管理平臺包含多個功能模塊，以支持不同的管理任務和決策需求。

①數據管理模塊。負責數據的收集、存儲和檢索。該模塊提供了一個中心化的數據倉庫，用于整合所有相關數據，并支持高效的數據訪問。

②分析和預測模塊。該模塊使用高級的數據分析和機器學習算法來洞察數據中的模式和趨勢。功能包括但不限于交通流量預測、事故熱點分析和設施老化預測。此外，該模塊提供定制化的分析工具，允許用戶根據特定的業務需求配置和執行復雜的數據分析任務。

③決策支持模塊。基于分析結果，該模塊向管理人員提供操作建議和決策支持。該模塊利用模擬和優化算法來評估不同決策方案的潛在影響，幫助決策者選擇最優解。另外，該模塊還包括一個交互式儀表板，用于展示關鍵性能指標（KPIs）和實時數據，使決策過程更加直觀和信息化。

④用戶交互模塊。設計人性化的用戶界面，可以支持用戶高效地訪問和操作平臺。該模塊提供多種交互方式，包括觸摸屏操作、語音命令及移動設備應用，確保用戶在不同場景下都能夠輕松管理和監控公路工程項目。

⑤報告和通知模塊。自動生成定期和按需的管理報告，包括維護計劃、性能評估和安全警報。通知系統可以為定期向相關人員發送實時警報和更新信息，確保所有項目利益相關者都能及時獲取關鍵信息。

5 技術實施與挑戰

在多源數據融合智能管理平臺的設計與實施過程中，面臨著多種技術和操作上的挑戰。

①數據安全與隱私。在處理大量敏感數據時，確保數據安全和用戶隱私是至關重要的。為此，平臺采用了多層安全措施，包括數據加密、訪問控制和定期安全審計。此外，所有數據處理活動均符合相關法律法規和行業標準。

②技術整合。將BIM技術和多源數據融合技術整合到一個協調一致的系統中是一個復雜的過程。這需要高度的技術專業知識和深入的系統開發經驗。項目團隊采取了模塊化設計方法，確保各個部分可以獨立開發和測試，之后再整合到主系統中。

③用戶培訓與接受度。面對新技術，用戶的接受度和適應能力可能成為項目成功的關鍵。為了解決這個問題，設計了詳盡的用戶培訓計劃，并提供了易于理解的使用指南和在線幫助支持，平臺的設計應強調直觀操作和用戶友好性，減少用戶的學習曲線。除此之外，針對平臺進行用戶手冊的編制，詳細介紹平臺每項功能的作用及操作方法。

④可持續性與維護。系統的長期維護和更新也是項目實施中的一個重要考慮點。為確保平臺能持續運行并適應未來的技術發展，采用了基于云存儲的解決方案，便于進行系統升級和擴展。同時，建立了一個專門的技術支持團隊，負責處理技術問題和用戶反饋。

通過解決這些挑戰，面向公路BIM路面信息調查資料管理系統能夠有效地支持公路工程的管理工作，用戶界面如圖4至圖7所示。

6 結論與展望

6.1 研究成果

本研究成功設計并實施了一個集成了BIM技術的多源數據融合智能管理平臺，旨在優化公路工程項目的管理和運營，證明了多源數據融合技術在公路工程管理中的應用能顯著提升數據處理效率和決策質量。其中，關鍵成果有以下四個方面。

①系統架構設計。成功構建了一個多層次的系統架構，包括數據層、服務層、應用層和表示層，確保了從數據收集到用戶界面的高效流程和良好的系統性能。

②數據融合策略的實現。開發了有效的數據預處理、匹配和整合策略，克服了數據異構性和復雜性的挑戰，實現了高質量的數據融合。

③功能模塊開發。實現了包括數據管理、分析預測、決策支持及用戶交互等多個功能模塊，提供了全面的工具支持公路工程的多方面需求。

④技術實施與問題應對。有效解決了在技術實施過程中遇到的數據安全、技術整合、用戶培訓和系統維護等問題，確保了平臺的穩定運行和良好用戶體驗。

該平臺已在實際公路工程項目中得到應用，驗證了其提升項目管理效率和決策質量的能力。此外，平臺的實施也展示了數字技術在傳統工程領域中的應用潛力。

6.2" " 研究的局限性和未來展望

雖然本研究取得了初步成功，但仍存在一些局限性，這些局限性為未來的研究提供了發展方向。

①數據質量與完整性。當前的數據融合效果在很大程度上依賴于原始數據的質量和完整性。未來的研究需探索更先進的數據清洗和修復技術，以處理質量較低的數據輸入。

②擴展性與適應性問題。隨著數據量的增加和計算需求的提升，系統的擴展性和適應性成為挑戰。未來的工作可以關注如何優化系統架構，以支持更大規模的數據處理和更復雜的分析任務。

③用戶定制化需求。用戶需求多樣化，本研究提供的解決方案還不足以完全滿足所有特定需求。未來的研究應考慮更多的定制化功能，以適應不同用戶的具體需求。

④實時數據處理能力。雖然當前平臺支持實時數據處理，但在極高頻率數據更新和實時決策的支持方面還有改進空間。未來應改進加強這一能力，特別是在應對緊急情況和即時決策需求時。

總結來說，本研究開發的多源數據融合智能管理平臺為公路工程管理提供了一個有效的技術解決方案，未來的工作將繼續在提高技術性能、增強用戶體驗和擴大應用范圍等方面努力。

參考文獻：

［1］喻翔.高速公路路面養護管理系統決策優化的研究［D］.成都：西南交通大學，2005.

［2］ 《高速公路養護管理手冊》編委會，高速公路養護管理手冊［M］.北京：人民交通出版社，2002.

［3］ 孫立軍.城市基礎設施管理系統總報告［R］.上海：同濟大學道路與交通工程系，2003.

［4］ 殷建軍，姚祖康.路面管理系統的開發與實施［J］.中國公路學報，1997.

［5］ 汪洋.再看路面管理系統的研究狀況及趨勢［J］.城市道橋與防洪，2006（2）：98-99，155.

［6］李明，陳謙應，彭克剛，等.路面管理系統發展綜述［J］.重慶交通學院學報，2005（3）：69-73，76.