高速公路運(yùn)營管理部門在公眾有需求、監(jiān)管有要求的背景下,急需利用新技術(shù)挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)價(jià)值,為高速公路服務(wù)區(qū)的運(yùn)營監(jiān)管和公眾出行服務(wù)提供先進(jìn)的管理手段。本文在充分分析高速公路服務(wù)區(qū)監(jiān)管面臨的問題以及高質(zhì)量出行服務(wù)需求的基礎(chǔ)上,闡述了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)的總體架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)以及服務(wù)區(qū)智慧化分析應(yīng)用,運(yùn)用大數(shù)據(jù)打造高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢。
一、概述
在經(jīng)濟(jì)和信息科技發(fā)達(dá)的現(xiàn)代社會(huì),公眾對(duì)高速公路出行質(zhì)量的要求越來越高,高速公路服務(wù)區(qū)的功能定位也在逐步發(fā)生著改變,傳統(tǒng)的服務(wù)模式已經(jīng)不能完全滿足現(xiàn)代大眾的出行要求。我國交通部近期明確提出,要求以服務(wù)社會(huì)公眾安全便捷出行為主線,加快推動(dòng)公路服務(wù)區(qū)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革,進(jìn)一步提升公路服務(wù)區(qū)的服務(wù)質(zhì)量,從而更好地滿足人民群眾日益增長的美好生活需要。因此,提高對(duì)服務(wù)區(qū)的監(jiān)管效率,提升服務(wù)區(qū)的公眾服務(wù)能力,是擺在高速公路運(yùn)營管理者面前急需解決的問題。
針對(duì)目前高速公路服務(wù)區(qū)運(yùn)營管理面臨的問題,中國信科集團(tuán)旗下大唐電信科技股份有限公司(簡稱:大唐電信)以高速公路服務(wù)區(qū)智慧化管理與服務(wù)需求為導(dǎo)向,以創(chuàng)新為動(dòng)力,以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)為核心支撐,設(shè)計(jì)和構(gòu)建了高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái),面向服務(wù)區(qū)行業(yè)監(jiān)管人員和司乘人員,實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路服務(wù)區(qū)協(xié)同監(jiān)管、公眾服務(wù)所需海量信息資源的全面規(guī)劃整合和業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘,提高高速公路交通服務(wù)資源的使用效率和應(yīng)用水平。
二、平臺(tái)總體架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)
2.1 平臺(tái)總體架構(gòu)
高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)在遵循先進(jìn)、實(shí)用、開放與共享等設(shè)計(jì)原則的前提下,采用“平臺(tái)+分析應(yīng)用”的形式,以大唐電信通用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的包括引擎庫、算法庫、工具庫在內(nèi)的基礎(chǔ)能力為核心構(gòu)建,并結(jié)合高速公路行業(yè)在大數(shù)據(jù)整合、管理、分析挖掘、可視化等方面的具體需求,提供面向智慧服務(wù)區(qū)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。
大唐電信高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)總體架構(gòu)如下圖所示:
圖1 高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)總體架構(gòu)圖
如上圖所示,平臺(tái)采用分層設(shè)計(jì),自下而上包括基礎(chǔ)軟硬件層、信息資源層、大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)層以及智慧服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)應(yīng)用層。平臺(tái)由面向交通管理領(lǐng)域應(yīng)用的、可復(fù)用的通用服務(wù)能力組件構(gòu)成,支持高可用及橫向擴(kuò)展的分布式架構(gòu),支持分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ),內(nèi)嵌多種交通數(shù)據(jù)分析模型,增強(qiáng)數(shù)據(jù)的深度挖掘能力,支持全面高效的大數(shù)據(jù)高維檢索,支持可視化服務(wù)。平臺(tái)的分層架構(gòu)設(shè)計(jì)有利于提升各層能力的專業(yè)化水平和共享化水平,利用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)與應(yīng)用間解耦,提升相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)與數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)效率。
平臺(tái)通過對(duì)服務(wù)區(qū)設(shè)施狀態(tài)數(shù)據(jù)、人流及車流量、服務(wù)區(qū)環(huán)境監(jiān)測以及人員物資等應(yīng)急資源數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚整合、分析挖掘,形成滿足服務(wù)區(qū)運(yùn)營監(jiān)管、應(yīng)急決策以及公眾出行服務(wù)需求的智慧服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用,為決策者提供先進(jìn)的智慧化管理手段。
2.2平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù) Ÿ
混搭架構(gòu)的全數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)
混搭架構(gòu)的全數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù),針對(duì)結(jié)構(gòu)化、非/半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合存儲(chǔ)、統(tǒng)一查詢,采用MPP數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),而半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)上,以滿足多源異構(gòu)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求。MPP計(jì)算引擎和Hadoop計(jì)算引擎分別負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)化和非/半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的計(jì)算處理任務(wù)。大數(shù)據(jù)混搭存儲(chǔ)平臺(tái)內(nèi)部結(jié)構(gòu)以MPP超大規(guī)模集群融合Hadoop Hive為基礎(chǔ),集成Spark計(jì)算引擎。大數(shù)據(jù)處理子平臺(tái)對(duì)上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算模型、統(tǒng)一的訪問接口、統(tǒng)一的管理配置,以及統(tǒng)一的安全保障,并實(shí)現(xiàn)與spark的深度融合。
以MPP數(shù)據(jù)庫 + Hadoop全數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)來構(gòu)建的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)如下圖所示:
圖2 大數(shù)據(jù)混搭存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)示意圖
混搭架構(gòu)的全數(shù)據(jù)處理引擎關(guān)鍵技術(shù)的采用,為應(yīng)用提供了統(tǒng)一的接入方式和查詢語言,從而降低了平臺(tái)的維護(hù)和開發(fā)成本。
深度學(xué)習(xí)與特征提取結(jié)合的車輛目標(biāo)檢測技術(shù)
基于視頻圖像對(duì)行駛中的車輛進(jìn)行目標(biāo)檢測,為路段車流量統(tǒng)計(jì)及服務(wù)區(qū)車輛駛?cè)肼实木珳?zhǔn)預(yù)測提供依據(jù),對(duì)于服務(wù)區(qū)的人車調(diào)度及運(yùn)營分析具有重要的指導(dǎo)意義。
深度學(xué)習(xí)與特征提取結(jié)合的車輛目標(biāo)檢測技術(shù)是采用統(tǒng)計(jì)特征分析及深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法,針對(duì)多種車輛及車型特點(diǎn)建立多樣性數(shù)據(jù)樣本庫,同時(shí)結(jié)合傳統(tǒng)特征以及關(guān)聯(lián)的規(guī)則判別方法,設(shè)計(jì)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲取基于深度學(xué)習(xí)的表達(dá)特征,并與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的特征相融合,形成區(qū)分能力更強(qiáng)的目標(biāo)特征向量,從而實(shí)現(xiàn)多車種全天候車輛的檢測識(shí)別。重點(diǎn)解決車輛的檢測判別難題,并且能夠根據(jù)實(shí)際的需求進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)整進(jìn)而提升多種場景下的綜合檢測效果。
三、智慧服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
面向服務(wù)區(qū)管理和公眾服務(wù),高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)如下大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用:
3.1 服務(wù)區(qū)運(yùn)營監(jiān)管分析
通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘,實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)各服務(wù)區(qū)吃、住、行等服務(wù)設(shè)施資源的供給情況、服務(wù)區(qū)安全運(yùn)營情況以及對(duì)駐留各服務(wù)區(qū)車流人流的動(dòng)態(tài)變化情況等的可視化在線分析與預(yù)警。分析后的成果數(shù)據(jù)能夠共享給行業(yè)監(jiān)管部門及經(jīng)營業(yè)主等,便于管理部者隨時(shí)掌握全網(wǎng)服務(wù)區(qū)資源的供給情況以及安全運(yùn)營狀態(tài),實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)服務(wù)區(qū)的運(yùn)營及安全監(jiān)管。
3.2 服務(wù)區(qū)應(yīng)急決策分析通過對(duì)重點(diǎn)服務(wù)區(qū)車流數(shù)據(jù)、車輛分布數(shù)據(jù)、服務(wù)區(qū)車流量人流量預(yù)測數(shù)據(jù)以及應(yīng)急物資儲(chǔ)備數(shù)據(jù)等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和挖掘,在發(fā)生重大突發(fā)事件時(shí),為管理者對(duì)服務(wù)區(qū)停車、餐飲、油料、住宿、人員配置、應(yīng)急物資的調(diào)配和調(diào)度決策等提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐,并為實(shí)現(xiàn)道路滯留車輛到可用服務(wù)區(qū)的引導(dǎo)和道路的提前分流等提供決策的依據(jù)。
3.3 公眾出行服務(wù)分析平臺(tái)通過對(duì)服務(wù)區(qū)人流、車流、物流周轉(zhuǎn)、行為習(xí)慣、消費(fèi)喜好等進(jìn)行在線跟蹤與挖掘分析,可以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)為行駛中的車輛推薦前方可用服務(wù)資源信息,實(shí)現(xiàn)車輛的智能引導(dǎo)。通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)服務(wù)資源的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),不僅為公眾在出行前和出行中提供服務(wù)區(qū)資源的精準(zhǔn)服務(wù),緩解了服務(wù)區(qū)和道路擁堵,而且還可以通過關(guān)聯(lián)分析服務(wù)區(qū)周邊旅游資源以通過旅游導(dǎo)引緩解景區(qū)擁堵,提升景區(qū)的利用率,從而為過往的車輛及人員提供更優(yōu)質(zhì)、更人性化的出行服務(wù)。
四、平臺(tái)在高速公路運(yùn)營管理中的應(yīng)用價(jià)值
高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)通過對(duì)數(shù)據(jù)資源在高速公路行業(yè)內(nèi)外部的高效流動(dòng)、處理和訪問,盤活了行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn),實(shí)現(xiàn)了對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘,解決了服務(wù)區(qū)行業(yè)監(jiān)管不及時(shí)、管理決策和服務(wù)效率低下、不夠人性化等問題,為更好地滿足人民群眾日益增長的高質(zhì)量出行需求提供了必要的技術(shù)手段,促進(jìn)了高速公路運(yùn)營管理水平和公眾服務(wù)能力的提升。同時(shí),大數(shù)據(jù)賦能高速公路服務(wù)區(qū)智慧化管理,推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合,為高速公路服務(wù)區(qū)的發(fā)展提供前所未有的廣闊前景,運(yùn)用大數(shù)據(jù)打造了高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢。