综合交通运行监测大数据共享与协同应用技术研究

文/任康、黄涛、程国海、甘志坚、李彤

1 前言

我国的交通四通八达，为经济发展奠定了良好的运输渠道，但同时也增加了交通管理的难度。不论是城市交通，还是区域间的交通，交通拥堵和交通事故已经成为司空见惯的事情。如何解决常见的交通问题，提高交通管理效率成为当前交通运输部门建设及工作的重点。目前，我国大部分城市均以“互联网+”为依托，结合大数据共享技术、协同应用技术、智能技术等，建设起智能交通管理系统。部分城市已经将智能交通系统打造为智慧城市的一部分，正在在积极的建设中。智能交通管理系统的关键在于实时数据的共享与各系统的协同应用。研究综合交通运行监测大数据共享技术与协同应用技术，对进一步优化智能交通管理系统和智慧城市的建设有着重要的意义[1]。

2 综合交通运输管理及管理分析

综合交通运输管理是基于综合交通运输管理系统而实施的管理。它依据实时监测的数据和大数据分析了解更大范围的交通运输网内的交通情况，并实施针对性的调控分流，以实现高效的交通管理[2]。目前，我国的大部分城市已经建立了综合交通运输体系，配有城市交通运行监测调度中心、多路视频图像采集设备、交通业务应用系统等，对城市交通情况进行监测，采集交通运行数据。交通运输监测的范围覆盖客运站、火车站、飞机场、公交系统、客运、货运等，构成监测点相对密集的交通运行监测网。仅北京，综合交通运输的静态数据监测超过6000 多项，视频监测超过6 万多路，日存储综合交通运输监测数据超过15GB，动态数据超过5 亿条，为综合交通运行管理奠定了丰富的实时监测数据，同时也为综合交通运输系统大数据共享和协同应用提出了新的挑战。

从管理需求上看，综合交通运行监测需要依靠更加强大的管理系统支撑，来确保数据资源及其价格的挖掘与深度应用，改善交通管理现状。综合交通运行监测数据的海量化和运行监测系统汇聚的子系统业务的扩增化都需要功能更加强大的大数据共享技术与协同应用技术的支持，以解决数据共享和应用之间服务功能不完善的问题。目前，各大城市的交通系统都迫切需要资源的整合和系统之间的协同配合，实现跨区域的交通信息管理，提高大区域范围内综合交通运行管理的质量和效率。

3 综合交通运输系统

3.1 系统简介

综合交通运输系统指火车、汽车、飞机、轮船等交通运载工具运载着人员与物资在交通运输网上的流动情况，包括线路、运输站点及运输设备等相关的各种运输情况。随着交通运载工具的多样化和交通建设的不断发展，综合交通运输系统体现了大跨度、快速化的特征。运载工具的位移距离、运载量的多少是综合交通运行管理的重要要素。

综合交通运输系统需要依靠管理系统对运输区间的相关数据进行监测及采集，以实现综合运输网络上任何一个系统对综合交通运输系统内车辆及信息的查询与数据分析，掌握交通运行的动态，高质高效的管理交通运输情况[3]。因交通运输业的业务管理必须在交通运输业生产流通的过程中完成，又因劳动对象复杂庞大，生产线长、生产点多，运输动态的监测对提升服务质量与服务效率至关重要。

3.2 系统智能化

综合交通运行管理系统智能化的建设是实现综合交通运输系统跨空间、大范围、实时化动态性管理的前提条件。智能终端的信息采集设备负责对综合交通运输线内的车辆及相关动态进行监测并采集数据。采集数据集中存储在数据库内，便于总系统调取和查询。总系统通过对交通运输线监测的数据经过大数据整理及分析，为交通管理部门管理提供决策依据。系统智能化的建设是实现综合交通大数据跨部门、跨业务、跨行业信息共享和系统之间协同应用的基础条件，也是实现多区域、多信息源、异购、异地数据互联互通的关键。

4 大数据共享技术在综合交通运行管理系统中的应用

4.1 系统架构

综合交通运行管理系统是综合交通数据分析与决策平台的附属系统，其平台系统架构分为三层，分别是业务应用层、业务支撑层、大数据分析引擎层。其中业务应用层采用分布式结构设计为多个子系统，如数据资源开放共享为子系统、数据挖掘分析子系统、数据可视化子系统等。每个子系统又分层设计，承担不同的服务及功能。业务支撑层包括基础划线部分与数据共享两大部分。基础画像根据不同类型画像特征分为人与货物特征画像、区域特征画像、运载工具画像、交通设施画像。数据共享根据服务类型分为数据管理服务、消息服务、大数据提取服务、安全审计服务[4]。大数据分析引擎层主要负责数据采集、监控、数据计算及作业调度等，整合所有相关资源，深度分析数据，挖掘大数据的价值。

综合交通运行监测其中的一大功能就是对综合交通运输系统内的信息资源进行整合与分析，便于掌握高价值的交通管理信息，应用于交通管理中。系统的大数据分析引擎层通过对各类交通信息分类分级整理，按照统一的标准对信息进行分类描述，将多源交通信息有机的融合。这个过程中，信息的共享与交换是实现多源信息高效利用的基础。想要对分散在不同范围内、不同运输线、不同部门、不同企业之间交通运输信息的统一识别、导航、定位，就必须建立大数据资源体系，设置统一的数据标准目录，对交通运输信息进行整理、分析[5]。交通运输大数据资源信息目录体系的建设总共分为两大模块，一是数据资源目录，二是服务资源目录。首先，需要为分类采集的基础信息按照信息类别建立多个基础信息库，再建立一个交通信息资源数据库，采用分布式结构设计将基础信息库与交通信息资源数据库相连。为数据库制定统一的信息资源支撑标准，用于数据资源目录自动分类的依据。数据来源采集与地面公交系统、省际客运、不同等级的公路、民航客运、交通枢纽、停车设施、城市交通网、综合运输等系统有机地将各个子系统的多源基础信息实现的融合。任何时间可通过总系统对监测范围之内的交通运输信息进行在校查询，查询最快可在1 秒内完成。

4.2 多源交通信息的融合设计

多源交通基础信息的来源不同，标准不同，缓存的基础信息是无法直接为平台所应用的，所有采集的动态数据需要按照时间的排序自动列队处理，完成数据目录的匹配与大数据的融合。它应用到数据排队模型，而数据自送排队的过程所代表的就是数据流向[6]。数据流向的设计一般按照数据缓存的时间列队，排为N 队。数据列队的过程中已经完成了对多元数据网格的分类聚类，形成一张交叉关系复杂的数据网格，当系统向列队数据匹配融合的请求发出后，列队就会进行数据分发，实现不同交通运输段之间的数据协同分析及结果展示。

4.3 数据流向设计

数据流向设计是平台处理缓存数据的关键技术。综合交通运行监测数据流向采用HBase 技术设计，其系统结构采用分布式结构，数据库采用面向列的开源数据库。开源数据库打破了传统的关系数据库中对于时间的限制，实现了多用户并发访问系统和快速查询系统的目标。这种数据库结构设计能够将大数据分散到成千上万个普通服务器上，并提供不停机动态扩容形式和读写服务，是实现综合交通运行监测大数据动态化无缝扩容的关键；另一方面，它继承了HBase 技术的高访问性能与高可用性能，对提高综合交通运行管理系统数据访问性能和确保数据安全有着重要的作用。

4.4 大数据共享应用流程

综合交通运行监测大数据共享应用流程为：大数据处理分析→缓存数据重用→分布式存储→提供共享应用服务。数据共享服务结构设置数据资源查询、数据资源显示、下载导出、数据服务监控、数据访问权限控制等多项功能。从控制界面进入访问，搜索后系统将自动查询出用户想要访问的数据，实现跨企业、跨部门、跨路段、跨区域的大数据共享。

5 协同技术在综合交通运行管理系统中的应用

5.1 多视图关联协调技术

综合交通运行监测系统的可视化实现采用了“1 屏+多屏”多视图关联协调技术，主屏具有人机交互功能，可通过触屏操作控制其他从屏，实现视图的互动与协调演示操作。

5.2 交通专用道仿真分析协调技术

随着陆地交通的饱和，一些路段采用专用道设计。专用道的设计需要对路段交通情况进行仿真分析，专用道规划中就是采用了多路段道路饱和度、速度、延误、旅行时间、公交客运量等交通运行指标的仿真分析来完成对专用道设置的预测与设备后效果的评估的，来确保专用道设置的合理性。

5.3 交通影响评价的协同技术

交通影响评价是道路改造的依据。在进行交通改造时，需要对不同路段的交通设置基本信息、交通小区设置、交通流状况等进行评估，最终根据评价报告来建设道路。综合交通运行监测系统对不同交通建设方案信息的协同评价，最终根据生成的评价报告选择道路建设方案。

6 结语

建设智慧交通系统是推动交通运输高质高效管理的基础，也是优化综合交通运行系统功能和加快区域化交通系统信息共享与系统协同管理的重要途径。综合交通运行监测依靠智能终端设备进行采集信息，依靠分布式结构设计为各个子系统设计相关的数据库，用于各个系统之间信息传递与共享，以提高各个子系统之间协同作业的能力[7]。通过信息共享、大数据分析及子系统之间的协调应用，综合交通运输系统对完成子系统的访问与数据融合管理，整合更多的相关资料，预测、评估公路交通的情况，并根据综合交通运行系统的监测和分析结果，实施针对性的调控管理，提高交通管理的效率与质量。