2:海信城市智能管控技术结构-基于大数据的交通管控技术应用分析
孙酉山
摘 要：随着物联网和5G网络的国家重大战略的持续推进，以及高速公路大数据创新应用的不断深入，全方位建立高速公路运行监测体系，深层次实现高速公路监测数据处理，已然成为高速公路信息化建设过程中迫切需要解决的问题。本文通过对高速公路智能管控系统的构建研究，借助大数据处理手段实现对海量监测数据的分析与应用，对基于大数据处理的高速公路智能管控数据中心架构进行设计，进而为高速公路参与者提供智慧交通出行信息服务。
关键词：高速公路；智能管控；数据中心；大数据处理
中图分类号：U49 文献标识码：B 文章编号：1671-2064（2018）15-0034-02
“智慧交通”是引领交通运输行业发展的新动能。目前，高速公路的智能化应用较为广泛，多数高速公路具备了包括匝道控制、事件检测、事件管理、主线速度控制、气象交通管理等信息化管理系统，并通过交通广播频道以及信息服务提供商提供的发布方式等进行出行前或在途交通信息发布，因此及时获取高速公路监测数据，构建高效的大数据处理模型，是建立高速公路智能管控系统的先决条件。
1 高速公路智能管控系统构成特点
高速公路智能管控系统，依托先进的信息化、智能化技术手段，集成数据采集、视频监控、通信传输、信息处理、主动管控、诱导发布等多功能于一体，在保证信息掌握及时准确的基础上，实现交通管控决策的科学高效，从而为打造安全、有序、畅通高效的智能高速公路奠定基础，高速公路智能管控系统应该具备如下特点：
1.1 路网运行感知保障能力
智能管控系统要求实现对高速公路全要素、全方位的感知：基础设施状态感知方面，具备对重特大桥梁、隧道、边坡等安全状态的动态监测功能、车辆载荷对道路设施的冲击影响监测以及护栏等附属设施的性能监测等能力；车辆状态感知方面，应能够通过接入“两客一危”实现重点营运车辆的动态监控，通过用户手机信令、车路信息交互等手段实现对个体车辆行为的监测功能；气象环境状态感知方面，监测能见度、湿度、温度、风、路面湿滑状态等气象环境信息；对于交通流的监测，在传统的视频监测、交通流断面状态监测的基础上，还具备视频流的分析处理和事件报警。
1.2 主动安全管理和应急响应
依托大数据、地理信息系统、路测智能设施等基礎支撑条件，拓展对高速公路交通状态的管控手段和能力。通过大数据分析平台等方式，实现高速公路交通运行态势的综合评估和预警；通过主线交通均衡控制、合流区交通诱导、卡口监测等手段实现对高速公路的主动交通管理；通过雾区交通诱导等手段提升高速公路不良环境下的行车安全性，探索构建高效的紧急事件信息发布和应急处置体系。
1.3 科学决策和出行信息应用
基于全方位的运行监测体系、数据共享交换平台，利用大数据存储和处理技术实现对获取到的海量交通数据进行规范、整合、抽取和深度挖掘，进而提取出其中准确、可靠、有用的交通信息，一方面为高速公路交通管理者制定科学的管控措施提供辅助决策支持，另一方面为高速公路出行者舒适、便捷和安全的出行服务提供信息支撑。
2 基于大数据处理技术的高速公路监测数据处理模型
2.1 高速公路监测数据的来源与构成
高速公路监测数据分析是开展高速公路安全事件风险研判、路段交通安全等级评估和路网安全性能衡量，制定高速公路交通管理和控制策略的重要依据。高速公路监测数据涉及公安、交通、气象等多个部门，数据类型包括：视频、图像、数据、文本等多种类型，动态信息来源于监测设备通过通信网络传输至数据中心存储，实时性要求高；静态信息主要描述公路相关的静态属性，如公共设施、路面特征、管理机构等信息，通常为先期录入、定期更新的模式，因此实时性要求较低。
2.2 高速公路大数据处理模型的构建
数据信息具有数据量大、信息处理方法多样化、信息获取时间不一致等特点。原先的应用系统通常采用的是并行数据库，常见的Orcle和DB2等，支持SQL语言，以关系的形式存储结构化数据，取得了良好的应用效果。随着数据量的不断增多，数据结构的不断负责，采用并行数据库的计算机集群的拓展面临瓶颈。分布式计算和并行计算近年来得到了进一步的发展，云计算已成为大数据处理技术的主要途径。
Hadoop是目前大数据解决方案的主流开源平台，为应用程序提供了一组稳定可靠的接口，是一个稳定、高性能、高可用性、可扩展的系统。MapReduce是大数据的编程模型.MapReduce简化了分布式编程的复杂性， 复杂的并行处理以及任务调度交由系统完成，用户在编程时只需要实现Map函数和Reduce函数，Map函数指定需要处理的数据块，Reduce函数则对分块数据进行处理，MapReduce框架自动对数据分块、调度并执行。对于传统数据库和大数据云平台的系统数据集成问题，采用Sqoop组件可实现数据的迁移和转换。
2.3 高速公路大数据应用与可视化
高速公路监测数据多源异构的属性，表现为数据的多样性、异地分布式数据结构和海量信息。实现高速公路智能管控的首要任务是对多源异构数据进行预处理，即通过数据融合建立统一的接口对外提供数据访问服务，进而利用数据挖掘算法对交通安全影响因素进行识别。所以，需要制定统一的数据格式和交换规则，提供一个数据交换共享平台来满足应用需求，各个应用系统通过该平台实现信息的交换与共享，实现数据按需索取，避免数据壁垒现象的发生。
3 智慧高速公路智能管控数据中心设计
高速公路智能管控技术要在大范围内、全方位发挥作用，需要建立数据中心，通过整合不同行业、不同部门的基础信息，建立全局统一的数据资源视图，进而为各项工作提供综合的查询、分析和信息发布服务。其系统功能框架如图1所示。
智能高速公路数据中心将实时获取的、以及通过共享交换得到的多源、异构交通数据经过大数据处理后，实现对数据的深度分析和挖掘，并实时给业务系统返回数据，实现智慧交通业务协同。
数据共享与交换平台是实现与其他业务系统进行信息资源及数据交换的基础，负责基础信息资源和共享信息资源的目录信息和信息交换功能的统一管理，通过数据交换平台的数据转换规则，实现不同业务系统之间以及不同部门间信息交换。数据共享交换平台与各业务系统采取松藕合方式，以保持各业务系统的自主性，保证其正常运行。目录管理服务基于成熟软件开发目录管理服务系统，主要功能包括元数据管理、目录管理与服务，为实现交通信息资源目录的梳理、管理和服务提供技术支持，如图2所示。
采用虚拟存储单元，实现视频数据的分布式、结构化数据的集中式存储；构建虚拟主机单位，实现计算资源的统一管理。在此基础上，构建统一的基础数据和应用系统。IT资源虚拟化管理可与厅IT资源虚拟化平台实现统一管理与适配，从而确保云数据中心的一体化，同时，根据业务系统的管理需要通过共享与交换平台等实现业务系统的互操作。
4 结语
针对智慧高速公路智能管控的基本需求，以信息处理和共享为核心，设计了高速公路数据中心架构。在此基础上，研究了高速公路大数据处理和数据共享平台等问题，从而为高速公路出行者和管理者提供统一、安全、可靠、快速、便捷、透明的智能高速公路交通相关数据的存储、处理服务。该系统具有较强的实用性和科学性，强化了现有高速公路监控管理系统的功能，为构建“可视、可测、可控、可服务”的智慧高速公路体系奠定了基础。
参考文献
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