高速公路如何入“网”提速？

何镇镇

在大数据的背景下，将高速公路管理与监控融入智能化、信息化元素，并基于大数据将生产信息进行数据化分析，建设成可以根据各类信息统一协调运作的现代化生产体系，提高应急指挥调度的自动化程度和决策水平，成为当下的关键任务。

大数据能让交通管控更具主动性和精准性

大数据时代的到来以及信息处理能力的迅速提升，为高速公路主动交通管理与控制提供了新的支撑。基于大数据可实现全面、连续的记录，可以形成覆盖时间、空间、宏观、微观多维度、全尺度，以及人、车、路、环境全要素的交通状态感知。同时，计算能力的提升为大规模的数据运算提供了强力引擎，这为精准解析交通系统机理提供了基础。基于数据形成的高速公路管控方案将更具主动性和精准性。

高速公路营运支撑平台采用Hadoop和Spark计算框架构建一种高效的、可扩展性的大数据安全分析检测平台，实现养护数据、路政数据、收费数据、监控数据、安全数据等海量异构数据的整体优化整合，使用离线模型生成与在线检测相结合的方式对异构网络数据进行分析，在海量数据流环境中实现实时安全分析检测。基于Hadoop和Spark的大数据安全分析平台具有优秀的可扩展性及高效处理能力，能够满足安全大数据的离线和在线的分析与检测要求。

高速公路海量数据潜在价值巨大，学界将大数据特点归纳为4个“V”，即Volume（大量）、Velocity（高速）、 Variety（多样）、Value（价值）。事实上，以前并非没有数据挖掘，而“大数据”理论则与传统的数据挖掘存在差异。

重点对各业务系统的数据源格式进行统一，确保各业务系统间数据交互的准确性，同时为数据资源全面整合提供支撑。在统一数据元标准的问题上，由于管理处属于交通数据采集的基础层。所以建立数据元标准时，需要清楚地了解交通部、厅和高管局多个层级的数据需求，同时要与部颁标准直接对接，所以需与部、厅、局通信中心建立合作关系，建立高速公路管理单位层级的数据元标准。

传统数据挖掘采用的数学方法通常是找到一些自变量与因变量的关系，形成一个因变量与一系列自变量的因果关系，建立一个方程式，继而进行结果的计算。而“大数据”恰恰是对上述结果的逆向求解，即通过大量数据找到关联，再去寻找其中蕴含的关系式。大数据是“知其然而不必知其所以然”，外行通过大数据分析可以打败内行。当数据取得时，可能是杂乱无章、看不出规律，但运用作图、造表、各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段便可找出数据的规律性。

评估体系是高速公路管理模式创新的关键

海量系统数据资源包括结构化数据（定位信息、提醒信息、流量速度、业务管理等）和非结构化数据（视频图像、文件等），交通信息数据量巨大、种类繁多，本平台采用 RTAP实时分析架构，处理动态交通信息资源，充分发掘交通大数据价值，为公众出行和营运管理提供深入的信息支撑。

交通运行状态评估技术立足与信息资源整合，对高速公路交通运行信息资源进行深入分析，对交通运行状态进行评估研判，为交通运营管理和公众出行提供决策依据。交通运行状态评估技术是实现高速公路交通运行管理模式由“经验性被动反应”向“科学高效主动调控”转变的前提和关键。依据交通运行状态数据和评估模型，建设面向多层次管理需求、多粒度特征关联的交通运行评估体系。

高速公路路网运行动态信息感知技术研究，以交通运行管控的思想为基础，通过研究高速公路交通资源运行状态的信息感知、信息采集设备、采集方式、采集内容等信息感知技术，选用合适的感知设备、布设位置、传输方式及网络安全方式，按照“实时通讯、统一接口、信息共享、多级联动”的思想，依据数据采集、智能分析、控制管理以及GIS、WPF等技术，在多元集成、多级联动、信息共享、实时通讯等方面进行创新，实现对高速公路交通基础设施、运输设备和运行环境的可视、可测和可控。

为实现高速公路交通安全监测直观、实时展示，基于GIS的多维度、多尺度、全时空可视化技术，结合高速公路路网数据，运用麻点图、热力图、动态图、网格和聚合等不同的展示，支持海量实时路况、动态预警信息、监控点位、重要路段等动静态业务数据可视化应用，加强交通运行监测的实时性、趋势展现、空间分析能力。

目前国内从事智能交通行业的企业约有2000多家，主要集中在道路监控、高速公路收费、3S（GPS、GIS、RS）和系统集成环节，国内约有500家企业在从事监控产品的生产和销售。高速公路收费系统是中国非常有特色的智能交通领域，国内约有200多家企业从事相关产品的生产，并且国内企业已取得了具有自主知识产权的高速公路不停车收费双界面CPU卡技术。在3S领域，国内虽然有200多家企业，一些龙头企业在高速公路机电系统、高速公路智能卡、地理信息系统和快速公交智能系统领域占据了重要的地位。但是，相比于国外智能化和动态化的交通系统，中国智能交通整体发展水平还比较落后。

物联网将推动新型高速公路管理模式形成

随着信息技术的发展，智能交通系统正在发生新的变化。目前，我国已在200个以上的大中型城市建立城市交通指挥中心，城市智能交通投资约450亿元，高速公路智能交通系统投资约350亿，未来的发展趋势将更加多面化。

万物互联：基于物联网的全面感知和智能网联。未来将是数字化社会，建立基于物联网的全面感知系统，建设涵盖地下、路面、制高点、空中立体感知体系，实现从面、线到点的全面感知。交通的跨界融合丰富感知内容。人车路协同系统的发展，实现交通环境的全面智能网联。当前，万物互联互通已经成为大势所趋，在物联网技术的推动下，万物之间的联系日益紧密。在高速公路管理方面，物联网所扮演的角色越来越重要，正推动着新型高速公路管理模式的形成。

基于5G万物互联的智慧交通。移动互联网和物联网的兴起必然刺激未来综合运输方式的深度融合发展，其突出特点是兼具了资源共享与个体定制两个方面的链路与平台。而正处于成型阶段的5G无线宽带能够高质量地支持海量交通信息交互，是构建智慧交通体系的基础技术。

面向交通运输行业的无线宽带网络一直存在垂直和个性两大用户群体，即专业的服务管理机构与需求各异的广大分散用户，因此，为节省某一拥挤节点的资源开销，提供频道效率，减少热点时延，5G无线标准为之提出了提高灵活度的组网设计与部署方案。

大数据充分共享及深度应用推动交通管理工作模式发生变革。建立互联互通的交通大数据共享平台，实现大数据的深度分析研判。利用交通大数据，改变传统的微观交通管理现场调研模式，通过对实时的交通大数据分析，可以获得精细的交通管理方案。利用大数据的情报分析，摆脱传统的巡逻勤务模式，通过精准情报，实现精准勤务。利用大数据综合分析，创新交通管理服务模式。

以需求和目标为驱动的智能系统。新技术的发展将会日新月异，未来的智慧交通管理系统将是以需求和目标为导向的系统，从交通管理实际需求、路网特点和饱和状态、发展目标出发，选用合适的技术，建设既能满足当前需求又能引领未来发展的智慧交通管理系统。

各种新技术普遍应用于智能交通管理。交通实时分析、交通资源共享、违法精准识别、异常状态预警、战略科学制定、交通的全生命周期管理等交通管理需求需要用到大数据、云计算、人工智能、移动互联等各种新技术。随着人们对美好出行的需求以及交通精細化、智能化管理的要求，将会有更多的新技术应用于智慧交通系统。

编辑/李洋