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智慧交通综合管理信息服务平台建设研究

2019-09-11赵旺

创新科技 2019年5期
关键词:智慧交通

赵旺

摘 要:随着信息技术的发展和大数据时代的来临,各行业大数据发挥了重要的作用,推动了行业的发展。社会经济的快速发展对交通行业提出了更高的要求,也加快了交通行业吸收最新信息技术、充分利用交通大数据、提高信息服务效率的进度。为了适应新形势下交通行业管理和公共信息服务的需要,构建智慧交通综合管理信息服务平台成了交通行业发展的重点。本文分析了智慧交通的发展目标、建设关键、评价指标以及智慧交通大数据的特点和智慧来源,根据智慧交通建设原则、建设策略、建设重点设计了智慧交通大数据中心数据模型,并构建了智慧交通综合管理信息服务平台的系统架构。

关键词:交通大数据;智慧交通;综合管理信息服务平台

中图分类号:G203    文献标识码:A    文章编号:1671-0037(2019)5-75-8

DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.05.011

交通行业是国家的基础和重点行业。交通行业的发展不仅会影响到个人,还会对国家的发展、社会的进步起到巨大的推动作用。智慧交通是为了解决城市交通拥堵,提高交通行业的效率而建设的综合交通管理系统,目的是实现交通运输基础设施智能化和促进交通运输业的可持续发展[1]。

随着交通行业的发展,各种交通大数据呈现几何式的增长。交通大数据是交通行业发展的宝贵资源。如何高效地利用这些数据,需要从技术和管理两个方面进行规划设计。以交通行业大数据资源为基础,以交通行业的业务功能为参考,依靠网络通信渠道,通过构建智慧交通综合管理信息服务平台促进智慧交通的发展。

1 大数据时代下的智慧交通

1.1 智慧交通的内涵

智慧交通的理念由IBM提出,它是智慧城市建设的重要组成部分。智慧交通是以物联网为基础,利用空间感知、大数据及云计算、人工智能等新兴技术,实时获取与处理交通大数据的信息服务系统。系统综合运用了管理科学、信息科学、系统方法论等理论和技术,建立全面的信息服务体系,通过对交通行业大数据的挖掘与分析,提高交通行业的业务管理水平和经济效益。智慧交通包括感知交通、数字交通、掌上交通3个方面。感知交通是技術基础,主要以传感器和物联网为核心,可以对交通行业基础设施、运输工具以及交通环境的实时运营情况进行全面感知。数字交通是整个智慧交通建设的关键,通过实时获取与分析交通大数据,为交通行业的管理者提供智慧决策信息[2]。掌上交通主要指大众通过智能手机、平板计算机等移动设备使用智慧交通APP来获得各种交通信息服务。

1.2 智慧交通的发展目标

1.2.1 提高公众出行的满意度。智慧交通以公众出行需求为导向,提供多种综合信息服务。例如,公众可以通过手机、电视、互联网等多种设备和渠道,获取出行所需要的信息或者购买车票等服务,实现了交通信息资源的整合和共享,进而提高公众出行的满意度。

1.2.2 提高交通行业的管理效率。智慧交通主要依靠各种信息技术和工具来增强交通行业的预测、协调及适应能力,促进交通行业集约化管理水平的提高。

1.2.3 实现交通行业的可持续发展。可持续发展是交通行业的重要目标。通过对交通大数据的挖掘和分析,发现对交通行业发展有用的数据,提高交通行业的整体经济效益,实现交通行业可持续发展。

1.2.4 打造良好健康的生态环境。智慧交通的理念是降低管理的成本、减少资源的损耗、保护环境。通过对数据资源的共享,发挥数据的价值,可以减少交通行业对自然资源的使用,促进生态环境的改善。

1.2.5 确保交通运营环境的安全。应用智慧交通系统可以解决道路拥堵问题,通过人工智能分析系统还可以处理交通事故信息、改善道路的规划设计、降低车辆驾驶的风、提高车辆驾驶的安全性、保证公众安全出行。

1.3 智慧交通建设的关键

1.3.1 注重大数据的价值。智慧交通系统的建设不仅仅要注重智能化,对交通路线、交通安全、公众出行等活动提供信息服务,还需要在提供信息服务的同时对相关数据进行存储,通过数据挖掘和分析使其创造出更高的经济效益[1]。智慧交通的建设需要有数据的支撑,在信息技术的帮助下,对智慧交通网络中的数据进行有效的采集、分析和利用,为智慧交通系统的高效运行提供支持[3]。

1.3.2 提高信息技术水平。在大数据时代,交通数据涉及的广度和深度迅速增加,交通行业相关的数据量级已从TB级别跃升到PB级别。传统的数据分析方法已经很难处理这么庞大的数据,需要利用最新的大数据技术对交通大数据进行分析和利用。

1.3.3 数据的共享与利用。目前城市中的交通数据都是由不同的单位管理,未能形成统一的数据中心。需要将不同部门和地区的交通大数据进行集中管理,促进大数据的共享,降低交通行业的运营成本。

1.4 智慧交通的评价指标

智慧交通是为了解决交通行业中出现的问题,缓解经济增长给交通行业带来的压力,并提供发展方向。评价智慧交通实施的效果和价值可以从交通行业相关的5个方面进行[4]。

1.4.1 交通设施运行情况评价。智慧交通系统对各种设施安装传感器,系统通过网络收集各种交通设备的信息,对这些设备进行全面监控。因此,对交通设施运行情况的监控可以影响到交通行业的运营,是智慧交通评价系统中最核心的内容,也是最重要的评价指标。

1.4.2 交通信息服务水平评价。智慧交通系统的服务对象包括各类用户,使用智慧交通的目的是提高交通行业的服务水平。它是以信息技术为支撑,为人们提供高效的交通信息服务,为市民创造更加舒适、便捷的生活环境,促进社会经济的快速发展[5]。所以,智慧交通信息服务的水平是检测、判断智慧交通发展水平的重要依据。

1.4.3 交通管理水平评价。智慧交通不仅仅是技术方面的应用,更需要改善交通管理制度,依靠信息技术来带动管理水平的提高,制定出符合实际管理需要的交通发展策略。因此,管理水平也是衡量智慧交通的重要指标。

1.4.4 交通安全情况评价。安全是交通行业非常关注的一个方面。智慧交通系统可以利用人工智能程序检测各种交通环境,并对车辆、道路、气候等因素进行实时监控,保证人们的出行安全。通过智慧交通系统获取真实、有效的交通信息,是保证交通安全的一个重要因素。因此,交通安全也是智慧交通的重要评价指标。

1.4.5 交通行业可持续发展评价。智慧交通系统应用的重要目的是保证交通行业的持续发展,减少交通行业对资源的使用,降低能源的损耗,提高出行的效率。智慧交通在社会和经济方面的效益也是智慧交通的重要评价标准。

1.5 智慧交通大数据特点

1.5.1 数据来源多样化。交通大数据的来源包括交通信息、车联网、道路视频监控、物流运输车辆的GPS定位数据等。对这些数据进行挖掘和分析,可以为交通管理提供有力的决策支持。由于交通大数据来源渠道多种多样,数据类型丰富多彩,包括动画、视频、报表、数据库表等类型,对这些数据的处理需要根据其类型选择合适的方法和工具,保证数据的高效存储和利用。

1.5.2 数据规模海量化。交通行业的飞速发展使得交通行业数据规模飞速增长。过去纸质形式的数据经过信息系统的处理转化为电子数据并进行存储,也增大了数据的规模。一些感知数据也是数据量增多的主要原因。例如,一个中等规模城市交通行业需要部署30万~40万个摄像头,保存一个月的数据量可以达到500TB[1]。交通行业大数据已经成为整个社会大数据资源的重要来源。

1.6 智慧交通的智慧来源

智慧交通的智慧主要来源于经过大数据分析后获得的决策信息,其过程是通过对交通行业的各种数据进行采集及处理,获得有价值的数据,通过建模及人工智能算法分析这些数据后,以可视化形式为交通行业提供决策支持,以达到智慧的目的。详细过程见图1。

整个过程包括数据感知和采集、数据整合和存储、数据建模和分析、可视化展示、提供决策支持5个步骤。首先是感知数据和采集数据,通过感知和采集交通行业相关的数据源,包括车辆、设施、监控、环境、财务、管理等信息和数据,利用数据挖掘和分析工具、科学模型和云计算等最新的信息技术对交通行业大数据进行复杂的数据分析、汇总和计算,挖掘出有价值的数据,并进行关联整合和存储,然后建立适合交通行业特征的数学模型,通过人工智能算法对数据进行分析,得出有价值的结论和预测,然后以易于理解的可视化形式展示出来,如报表、发展趋势图等,提供给交通行业管理者进行决策。同时,交通行业管理者通过决策后反馈的信息和数据再次作为数据源进入整个过程,逐渐调整决策的精度,以获得准确、高效的决策信息,保证交通行业的效益,促进交通行业的发展。

准确地获取交通数据并构建交通数据处理模型是智慧交通建设的关键,主要依靠数据挖掘技术来完成。交通数据复杂庞大、来源广泛、形式多样,数据挖掘是从大型数据库中提取出隐含的、潜在有用的信息和数据的过程。通过数据挖掘过程,利用数据库、人工智能、数理统计、机器学习等技术,对交通行业有价值的数据进行归纳推理,预测用户的信息行为[6]。例如,根据实时道路交通信息帮助驾驶员调整行车路线等。

大数据分析用于智慧交通可以解决跨越行政区域对交通业务数据处理和利用的限制,构建满足整个交通行业需要的智慧管理信息系统,实现数据的共享和利用。交通大数据的管理和利用在车辆安全控制、交通资源配置以及利用大数据提升交通行业服务水平等方面都有非常大的帮助。

2 綜合管理信息服务平台的建设

2.1 建设原则

智慧交通综合管理信息服务平台的建设需要结合交通行业的特点,有统一的标准和建设规范,不仅仅需要考虑信息技术的使用,还需要考虑在信息技术推动下对业务和管理模式的改进,实现高效管理和交通资源的有效整合,形成管理合力和规模效应。在建设过程中,可以采用以下建设原则。

2.1.1 整体规划,逐步实施。智慧交通综合管理信息服务平台的建设是一个包括数据采集、数据存储、数据建模分析、智能决策的完整过程,涉及多个设备及数据的交互,而且各种应用系统需要基础数据建立完成后才可以实施。因此,需要有详细的整体规划,制定近期及远期目标,然后分步逐渐完成,保证智慧交通综合管理信息服务平台建设的成效。

2.1.2 统一标准,数据共享。智慧交通综合管理信息服务平台的建设涉及内外部多种信息和数据,需要多个应用系统一起协作运行,数据接口、存储方案等模块需要采用统一的标准,这样才可以保证交通大数据的共享与利用。

2.1.3 突出重点,注重效益。建设智慧交通综合管理信息服务平台需要突出智慧这个重点,关注交通大数据资源,强调对数据的利用和共享,同时注重交通行业的效益,优先建设效益显著的项目,如优先实施ETC收费系统。

2.1.4 实用可靠,技术可行。智慧交通综合管理信息服务平台的建设需要保证各种信息系统的应用效果,在系统规划的时候要紧密结合交通行业的实际业务,满足交通行业的管理和应用需求。采用的信息技术要成熟可靠,可以邀请有实力和经验的企业对交通行业进行信息化建设,保证信息技术的应用效果。

2.1.5 创新机制,市场导向。智慧交通综合管理信息服务平台的建设不仅仅是信息化的建设,还需要通过信息化建设来提高交通行业的管理和服务水平。因此,需要注重交通行业管理和经营机制的创新,以市场为导向,以技术为手段,提高交通行业的效率和效益。

2.2 建设策略

构建智慧交通综合管理信息服务平台涉及各级政府、研究机构、交通企业等,需要考虑多方面的因素,主要包含以下5项策略[7]。

2.2.1 设计智慧交通整体规划。智慧交通是当前社会发展的热点,很多地区都在尝试建立智慧交通信息系统,但是部分地区交通系统的简单互联并不是智慧交通的发展模式。智慧交通需要对全国的交通业务进行整体规划,保证交通数据的共享和利用,应该尽快出台国家层面的长远规划,同时制定出台相关的规范文件,作为各个地方智慧交通建设的设计模板,避免相似业务的重复建设,逐步建设国家级的智慧交通综合管理信息服务平台。

2.2.2 规划智慧交通行业标准。标准化是指在经济、技术、科学、管理等社会实践过程中,对重复性事物和概念通过制定、发布和实施标准,以达到统一及获得最佳秩序和社会效益的活动[8]。现在智慧交通各种标准的制定处于滞后状态,各地建设的智慧交通系统的标准还没有进行统一规范。因此,需要国家和管理机构根据行业的发展和要求,加快制定相关的标准规范,如数据存储标准、服务器配置标准等,保证行业的有序发展。

2.2.3 实现交通数据的高效融合。交通数据类型丰富,来源广泛,融合后才能进行数据挖掘和分析。需要解决各地区以及各部门单独管理、各自为政的问题,建立统一规范的数据使用方法,实现跨地区、跨部门的交通大数据资源共享。各地政府部门和企业需要以更加开放的姿态和行动参与智慧交通的建设中来,促进交通大数据的共享及利用。

2.2.4 加大对智慧交通的政策扶持。需要各地政府在财政上对智慧交通的建设给予大力支持,同时拓宽融资渠道,吸收更多的社会资本,加大对智慧交通的投资力度,保证智慧交通实施后的社会及经济效益,促进智慧交通的快速发展。

2.2.5 加快智慧交通人才队伍建设。需要充分借鉴和吸收国内外智慧交通建设的先进经验,积极支持政府部门、科研院所、高校及交通行业的相关企业开展多种方式的合作。通过科研项目、研发平台、产业联盟等方式,建设产学研联合发展的模式和机制,逐步培养和造就一批在智慧交通领域具有国内及国际领先水平的高端人才,来促进我国智慧交通产业的快速发展[9]。

2.3 建设重点

智慧交通的建设一方面需要利用各种信息技术,如大数据存储和分析技术、数据挖掘技术、人工智能技术、信息可视化技术等;另一方面还需要在引进和使用这些技术的同时,提高交通行業的管理水平,保证行业的硬实力和软实力同步提高。

信息化建设是智慧交通建设的重点,需要做好规划管理、营销推广、数据利用等方面的规划,其中需要考虑以下6个重点建设内容。

2.3.1 大数据中心的建设。交通大数据是智慧交通建设的基础,需要采集和利用交通行业的各种数据,建立一个高效和安全存储这些数据的大数据中心,利用数据分析技术对大数据中心的数据资源进行分析和决策,实现数据的价值,提高交通行业的效益。

2.3.2 综合管理信息服务平台的建设。智慧交通综合管理信息服务平台建设的目的是实现交通大数据资源的有效利用和共享;平台的基础是交通大数据中心,通过网络作为通信渠道,在平台中包含各种应用系统,比如决策支持系统、监控系统、收费系统、交通部门网站、APP等。各个系统之间数据共享,保证平台的运行效率和稳定,实现交通资源的整合和共享。

2.3.3 交通指挥中心的建设。智慧交通指挥中心通过交通大数据的收集录入、分析和整理,提高交通管理部门快速解决城市交通堵塞等情况的能力,科学地调配交通资源,并及时准确地向大众传递交通指引信息,改善高峰时期交通拥堵现象,并加强道路资源的合理分配,保证对交通线路实施更加科学有效的规划[10]。

2.3.4 智能监控系统的建设。智能监控系统带有人工智能视频分析模块,可以对视频的内容进行分析,并可以连接交通大数据中心获得额外信息,如视频中的车辆数量、车牌号的识别、监控设备的运行情况等,保证交通环境的安全。

2.3.5 信息服务系统的建设。以人为本是智慧交通的建设理念,提高大众对智慧交通系统的用户体验是提高交通行业效益的关键。可以利用电子地图、智能导航、智能支付等系统来促进交通行业业务的推广和使用。

2.3.6 智慧交通APP建设。智慧交通APP可以提供交通信息查询、智能导航、信息推送等服务,可以扩展交通行业的业务功能。APP提供安卓和苹果两种版本,可以在智能手机、平板计算机等设备上使用,具有广泛的应用市场。

3 综合管理信息服务平台设计

3.1 大数据中心数据模型设计

智慧交通大数据中心存储乘客数据、票务数据、行业数据、管理数据、财务数据等相关数据,是智慧交通的大脑。对于这些数据的存储和利用需要详细规划其数据结构和管理机制,同时要保障这些数据的安全与稳定,需要对数据进行定期的更新和存储,并提供统一的数据访问和共享接口。

智慧交通大数据中心包含主题数据库、共享数据库、基础数据库、业务数据库4个部分,这4个部分的数据可以访问和共享,共同完成交通大数据的处理和利用(见图2)。

主题数据库是将数据经过过滤识别出来,再从全局出发,根据管理的需要进行分类,然后分别对每个主题数据库定义主题,包括信用、执法、安全、行政、缴费、视频等。例如,安全主题数据库存储以交通行业安全政策和措施为主要内容的所有数据;视频主题数据库存储交通行业的监控和管理等视频文件。

共享数据库为其他数据库提供需要的外部基础数据,包括气象、道路、政府、公安、税务、行业等数据。交通运营需要获得天气信息、道路状况信息、政府对交通行业的政策信息、乘客的身份信息、交通行业相关企业的纳税信息以及交通行业的业内信息,这些均需要从外部实时获得并提供给其他数据库进行数据的读取。

基础数据库存储智慧交通所需要的基础数据,是系统的数据字典,是智慧交通大数据中心的数据基础,包括交通行业员工的基本信息、交通运行线路数据、各种交通设备信息、交通企业运营数据、交通管理部门和相关企业的财务数据以及智慧交通发展规划等档案信息。

业务数据库存储各种业务数据,包括票务销售业务、交通部门及企业内部的管理业务、交通行业提供的信息服务业务、交通运营监控业务、交通设备和道路维护业务、交通行业内部与外部合作业务等。

3.2 综合管理信息服务平台系统架构设计

智慧交通信息化建设的关键任务是设计智慧交通综合管理信息服务平台,即运用大数据技术、智能技术构建跨地区、集成化的统一智慧交通综合管理信息服务平台。构建智慧交通综合管理信息服务平台应注重加强资源整合,提高交通行业的效益。本文以铁路、公路、水运、航空作为研究目标,从整体、相互联系的角度考虑各个交通渠道的相互影响和促进作用,发现铁路、公路、水运、航空各个单位和部门的共同需求,解决他们之间的衔接问题,促进不同交通部门之间的合作。

本文主要采用分层建设的原则来设计智慧交通综合管理信息服务平台,有针对性地采集和加工信息和数据,主要通过一些智能采集设备、智能监控设备和业务系统来实现,能够高效地处理各种交通状况和交通信息。智慧交通综合管理信息服务平台需要准确、及时、智能地采集相应的道路信息和交通数据,扩展管理的渠道和方法,促进管理部门工作效率的提高[11]。智慧交通综合管理信息服务平台的架构如图3所示。

智慧交通综合管理信息服务平台包含采集层、数据层、网络层、业务层、门户层5个层次,另外还包括标准规范保障体系和信息安全保障体系。

采集层主要包括航空数据、铁路数据、陆运数据和水运数据。采集层是交通大数据的来源,涵盖了主要的交通方式,每一种类型的交通大数据又包含了各种详细的数据,如车辆数据、乘客数据等。

数据层指的是智慧交通大数据中心,也就是交通资源数据库。这些数据是通过对采集层的各种数据进行筛选及处理后集中存储的,是最有价值的数据,这些数据可以存储在交通云平臺,提供数据的共享服务。

网络层提供数据通信的渠道,包含车联网、船联网、物联网3个方面。车联网主要包含各种车辆的联网信息,如货车的运行线路。船联网是所有船只的信息,包括内陆河流和海洋运输的所有船只的交通信息,如船只运行的GPS卫星数据。物联网主要是交通行业相关设备利用传感器模块,进行信息传输的网络,如货运物资RFID设备构成的网络。网络层共同表现为交通运输云,为各个部门和机构提供访问和数据交流的渠道。智慧交通云属于一种融合云计算的管理技术,具有云计算中的数据统一处理、信息安全与海量数据存储等特点[12]。

业务层包含交通行业的主要业务,包括移动终端系统、四级联网系统、用户集成管理系统、网络管理系统、数据资源管理系统、决策支持系统、综合执法系统、协调指挥中心、安全监测系统等主要业务系统,它们是目前交通系统的通用业务功能。例如,协调指挥中心负责对交通车辆的管理。四级联网系统通过互联网和专网实现对省、市、县超载超限收费站进行四级联网管理。这些业务是交通行业的基础,一些业务信息系统已经开发完成并投入使用。智慧交通的建设重点就是对这些业务进行统一管理,使得业务数据可以在不同地区和不同机构进行共享和利用。

门户层主要包括门户网站和APP,直接面向智慧交通系统的用户。门户层的设计需要考虑用户体验,既要使各级机构和用户方便使用智慧交通的业务功能,又要保证智慧交通大数据的安全。

标准规范保障体系主要包括交通大数据的存储规范、数据接口访问规范、业务管理规范等一整套管理的措施和制度。

信息安全保障体系主要是为了保证交通大数据的安全,保护相关机构及个人的保密数据,还要保证系统各个业务的运行安全,主要涉及信息安全和数据通信加密等措施。

4 结语

信息技术正在深入融合到各个行业,交通行业的发展同样需要信息技术的支撑。大数据资源为发展智慧交通提供了数据和应用基础,智慧交通会促进交通行业的快速发展,因而对智慧交通及综合管理信息服务平台的研究具有很好的应用价值。我们既要从技术角度考虑智慧交通的建设,还要从科学管理角度考虑如何充分利用各种交通大数据资源,实现交通数据的高效共享,提高交通行业的社会和经济效益,保证交通行业的健康发展。

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[12] 张宇航.关于大数据人工智能时代的智慧交通研究[J].通讯世界,2019(2):87-88.

Research on the Construction of Intelligent Transportation Integrated Management Information Service Platform

Zhao Wang

(School of Information Management, Wuhan University, Wuhan Hubei 430079)

Abstract: With the development of information technology and the advent of the era of big data, big data in various industries have played important roles to promote the development of the industry. The rapid development of social economy has put forward higher requirements for the transportation industry. It also promotes the transportation industry to absorb the latest information technology, make full use of traffic big data, and improve the efficiency of information services. In order to meet the needs of traffic industry management and public information service under the new situation, the construction of intelligent traffic integrated management information service platform has become the focus of traffic industry development. This paper analyzed the development objectives, key points of construction, evaluation indicators and the characteristics and sources of intelligent traffic data. According to the principles, strategies and key contents of intelligent traffic construction, the data model of intelligent traffic big data center was designed, and the system architecture of intelligent traffic integrated management information service platform was constructed.

Key words: traffic big data; intelligent traffic; integrated management information service platform

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