基于大数据技术的智能高速公路系统应用

涂伟键

(广西交科集团有限公司，广西 南宁 530007)

0 引言

目前，高速公路交通堵塞或交通事故的发生屡见不鲜，严重威胁了居民的生活品质[1]。但是在科学技术不断发展的今天，交通智能化发展成为趋势，目前在智能高速公路系统中，大数据技术已被充分运用，通过运用大数据的信息优势，有效地将数据处理融合在一起，进而实现智能交通管理控制体系的建设[2]。

1 基于大数据技术的智能交通

1.1 大数据技术

计算机技术的出现，对社会变革起到了一定的推动作用，并使大众的生活条件得到了一定程度的改善，变化最为深刻的就是大数据的出现。其具体是指，如果数据有一定的规模出现[3]，无法由以往的数据库对其进行处理，必须要掌握更好的处理能力，对数据进行一系列整体的有效操作，从而提取出有用资讯的过程[4]。正因为如此，大数据技术已在不同行业中被广泛运用，并获得高度重视。

1.2 大数据的特征

大数据的特征主要包括四方面内容：

(1)具有较大的数据体积。一般基础的数据是TB级，而大数据基本为PB级，最大的体积会达到EB级。

(2)数据的处理速度非常快。将以往的数据与大数据做对比[5]，其挖掘技术相差很多，同时对数据进行处理时，也不必消耗仓储，因此具有非常高效的数据处理速度。

(3)数据类型多样。不仅涵盖了以往的结构数据，同时也涵盖了半结构及非结构数据，由于具有较多的类型，所以加大了大数据的复杂性[6]。

(4)数据具有实践性能。虽然大数据中包含了非常大量的信息，但是将数据提交到平台以后，仍可有效提取大数据有关的价值信息[7]。

在智能化的系统中，从数据的种类进行分类，可包括交通管理的有关数据及传感器的数据等，数据的种类各种各样，同时具有较大的数据体积，所以，研究和处理的过程中，仍旧有很大的难题存在。

1.3 交通大数据

当前，在各行各业的发展过程中，都已经在逐渐引进大数据技术，交通行业也是其一。城市发展日新月异，越来越多的家庭购买了1～2辆机动车，并且因为交通方式越来越多样化、管理越来越现代化，交通行业中无法避免的大数据问题逐渐产生[8]。针对当前的交通现状，交通运输部门可通过大数据技术采集标本，根据主要需求进行及时有效的管理，并充分地研究城市道路、高速公路和不同地区的数据，对这些数据有效地分析和整合，使交通部门能够准确掌握交通主要情况，进而对交通状况进行有效预判，针对已有的问题，提出行之有效的合理建议。与传统的管理模式相比，大数据能够对信息进行更加精准地提取及处理，与实际情况也更相近，从而提高交通管理的效率[9]。虽然采用大数据进行管理成本是非常高的，同时也必须投入更多的信息管理人才资源，但是如果进行综合考虑，采用该技术效果更好，有效节约管理成本。

2 智能高速公路系统中交通大数据的来源

高速公路营运过程中会产生大量的数据，其主要来源包括收费、交通监控、调度、视频卡口及日常运营等[10]。

2.1 高速联网收费软件数据

在高速公路的不同站点，基本都已经加装了科学合理的收费软件，从而更方便地对用户信息进行收集，其主要涵盖了汽车的类型及分类、车辆来往的频率及车辆行驶的区间位置等。经过长时间的累积，产生了非常丰富的数据，而这些数据迫切需要有关公司或者部门对其进行开发利用。

2.2 应用系统数据

在高速公路监督控制结算中心也积累了非常多的数据，主要包括呼叫系统、清分系统、收费站管理软件等，主要包含了救援保障、违法违章、交通事故及车辆通行量等数据。

2.3 视频监控系统的数据

高速公路中设置了非常多的视频监控摄像头，主要设置在服务区、存在危险的黑点路段、收费站等，最开始设置监控摄像头的主要目的是为了及时对现场进行有效的监控，车辆在正常运行的过程中，并没有人注意视频图像，但是若有交通事故出现，或比较特别的情况下，才能把数据调出来，然后进行查看。在保存数据的过程中，由于数据信息量大，基本可以保存30 d，对数据的利用率甚少[11]。逐步升级或者提档视频及图像质量时，通常都会使用摄像机，使数字化更加高清，进而对所产生的图像进行分析，因此人脸侦测及车牌捕获等数据不断产生，进而为之后有效地运用数据提供了保证。

2.4 传感器数据

高速公路互通立交匝道上、标识站及收费站的出入口分布了微波车检、气象检测、环检测及化学危险品专用检测等设备，对往返的汽车车辆进行准确的感知，然后按照类别进行统计，生成有效数据。另外，也涵盖了相关的第三方数据，比如路政、公安交警以及地方道路数据等，同时还包括了维修车辆的地点及周围医院的定点等。这些数据具有种类多、数量大的特点，通过大数据能够对存在的问题进行有效解决[12]。

3 高速公路大数据的特点

3.1 数据体量巨大

智能高速公路所包含的数据是非常庞大的，所以用G或者T进行衡量是完全不够的，必须要将“艾字节”作为单位，其中，非结构数据占比有90%之多，与此同时，其特征还表现为增长快速。

3.2 数据类型繁多

智能高速公路大数据形式多样，包含了视频、图像、数据库记录及文本等。此外在该道路的管理系统中，还包括了视频数据、收费数据及养护数据等不同类型的数据。

3.3 数据价值密度低

高速公路视频流，一般视频可能长达1 h，但是能够运用的数据只有几秒。

3.4 数据处理速度快

智慧交通的发展要求交通大数据的分析结果具有实时性，因此，对于以往的交通及气象数据等的处理过程要求也更为严格。

4 智能高速公路系统中交通大数据的实际应用

4.1 智能交通平台的建设

在大数据背景下，交通系统必须要建立特殊的数据平台，其必须要能将数据大量容纳，并能对数据进行快速分析，智能交通云平台应运而生。该平台涵盖三种功能：

(1)实践性数据。信号灯、停车线及车牌号码及行动轨迹等都属于大数据云平台的数据。

(2)数据的保护管理。智能交通平台能抓拍到关卡不一样的行驶车辆，同时也能把抓拍到的数据及时传输到平台上，进行保护管理。

(3)智能数据分析。首先是获取数据，之后比较、研究及推测数据，根据模拟及研究数据为道路交通提供有效的参考。

4.2 智能化营运管理

对高速公路交通进行管理，对相关数据进行有效分析，为高速公路交通提供了一定便利，主要包括五方面：

4.2.1 预测交通形势

在高速公路上出现的往返车辆，根据其频率以及载货等重要数据，能有效研究其行驶的具体变化。同时由于社会的发展，高速公路逐渐出现了法定节假日免费的现象，为了降低出行的成本，自驾出行增多，道路拥堵及车祸的现象也屡见不鲜。而智能交通平台的出现，可有效地使大众更好地掌握道路的交通情况，从而确保道路的畅通无阻。

4.2.2 加强执法能力

监控系统可以全方面监测道路的具体情况，从而有效地处理交通事故、车辆逃票以及超速等现象。针对不按规章制度行驶的车辆，可以分析相应的数据，找到相关信息进而对存在违法行为的现象进行严厉的打击。通过对监控系统的运用，还可实时监控车辆缴费的现象，预防其不缴费擅自通行，从而确保营运的收入水平。

4.2.3 提高高速公路市场营销的便利性

经过对车流量的数据进行研究，可以获取消费者的基础信息，保证高速公路市场营销的便利。

4.2.4 加强道路交通安全管理的水平

高速公路极易有事故现象发生，这与气象灾害及车流量等有密切联系。经过大数据分析，将事故的不同原因找出来，制定有效的预防和控制策略，保障人民群众生命财产安全。例如：监督不同时段的往返车辆及车辆的类型，为匝道分流等方面提供相应的数据作为设计依据。某些地区已优先使用了该系统进行监督管理，并获得了充分的数据信息，从而采取了客车与货车分离、控制匝道入口等措施，有效地解决了高速公路道路拥堵的现象。与此同时，通过已经检测到的数据，可在合适的地方投放救援的电话，发布重要的道路交通信息，提高高速公路运营服务质量。

4.2.5 提高道路养护过程的精细化管理

由于高速公路往返车辆行驶速度非常快，并且车流量大，因此需要运用大量的资金进行维护，比如修理整治公路、保证监控系统的完善性以及对路灯的检修等。在以往的高速公路管理中，由于施工材料保存并不完整，所以无法很快将内容查询到，使修复的最佳时机被延误。但是通过大数据运用，能有效整合沿线的道路信息及监控设备，进而建立统一的信息档案，并登记在册，同时还可以将每一次的检修工作进行记录，非常容易将存在的问题找出来并进行有效维修。同时，安装必要的监督控制系统，能将有效的信息传递出来，并及时进行处理。

5 大数据在智能交通中的作用和发展

5.1 有效提高交通运营能力

在智能交通中运用大数据技术，能够有效提升道路交通的通行能力，使道路基础设施的作用得到最大程度的发挥，有效调节和控制交通。交通基础设施建设所涉及的工程量是非常巨大的，投入也比较大，大数据技术的运用，例如在堵车地段，通过传感器提前通知驾驶员，可以提供具体的解决办法，极大地缩减时间及经济成本。

5.2 加速发展大数据在智能化交通中的分析技术

在智能化交通服务技术领域中，我国的研发相对比较欠缺。尤其在个性化的交通服务技术领域，还需要进一步地研究和开发。要加大数据分析、云计算及数据挖掘等技术的发展力度，并将所收集的不同信息进行有效的分类汇总，提升其价值，而不仅仅只是数据信息的堆积。其服务对象应该逐渐从小汽车向公共交通及行人转变，并不只是定位在一种交通工具上，而是应用在综合的交通系统中。

5.3 发展前置应用并扩大建设规模

(1)智能前置，之前抓拍相机只是单纯的抓拍，而以后的智能分析必须要与其他设备联合才能一起完成，但是当前抓拍单元已经实现了一体化，可通过相机有效地将交通情况显示及数据智能分析完成。(2)具有较大规模的建设，即便是在比较小的一座城市，其设备的数量及抓拍图片的数量都是非常巨大的，因而大数据平台的建设规模还将进一步扩大。

5.4 有效提高交通预测水平

之前改善交通堵塞的方法，基本是通过道路加宽及里程增加等方式进行。但这些方式受到多种因素的影响，例如土地资源的限制、基础设施的建设规划方案及其前景预测等，并且所投入的人力、财力及物力也是比较大的。运用大数据技术，对各部门的数据及交通的预测模型进行提取之后，可以合理地模拟交通行业未来的运行现象，从而有效验证技术方案的可行性。该技术在车辆碰撞现象的处理，以及实时监测驾驶员的行为特征等方面，具有非常高的可靠性和安全性。

6 结语

总而言之，随着时代的不断发展，传统的交通管理模式已越来越不符合社会的发展趋势。在智能化交通系统不断发展的趋势下，通过对大数据技术的运用，对交通管理模式的变革起到了推波助澜的作用。运用该技术是交通行业发展的必然方向，也是科学技术的进步，是大众生活水平提高的根本要求，能有效提升高速公路的管理水平，提高高速公路的经济效益。