大交通量高速公路智能化建设研究与设计

吴宏伊，汪正勇

（四川省公路规划勘察设计研究院有限公司，成都610041）

1 引言

传统的高速公路机电工程仅完成路网营运所必需的收费、通信及基本监控建设，未设置较为完善的感知、传输和分析处理系统工程，配以“烟囱”式数据管理模式，数据和应用都相对独立，难以实现跨系统的数据应用。相应的路网管控，主要依靠传统手段，发现和处理事故效率不高。随着大数据、云计算和通信技术的发展，高速公路运营、养护智能化已经成为高速公路建设发展的大趋势。在公路主体条件难以短时间进行显著提升的前提下，通过智慧交通管理措施，提升道路管理水平和道路使用者舒适度，是智慧交通的内涵之一，也是现阶段可实现的技术方案。

成都绕城高速是四川高速路网最重要的转换中心，全线交通转换节点密布；同时，绕城高速还兼具成都市交通快速通道功能，车流量密集。作为全省路网最核心一环，其结构复杂，全线构筑物密布，巨大的车流量要在短短85 km的路段上进行频繁的交通转换，一旦发生事故，易造成拥堵、二次事故等不良影响，管理难度极大。

高速公路的智能化建设，在不同区域、不同特点的路段具有不同的需求。路段特点可以简单分为3类：（1）交通量大、区域影响大，主体工程线形条件较好路段；（2）交通量小、区域影响有限路段；（3）桥隧比高、地质或气象灾害频发路段。针对第1类路段，即以成都绕城高速为典型代表的路段建立了成套技术方案，对现有高速公路的外场基础设施、信息传输系统、后台分析系统进行全面升级，配合大数据平台的建设，实现高速智慧化提档升级。

2 总体建设思路

综合运用云计算、大数据及人工智能技术，构建高速智慧管理系统，其体系架构包括：基础设施层、数据融合层、应用支撑层、应用系统层和门户层[1]。基础设施层通过研究高速公路不同场景的感知需求及监控设备性能特点，通过多种点位形式，形成多维度高速公路外场感知及发布系统成套方案，并建立满足智慧运营需求的高带宽传输条件；数据融合层融合利用高速公路基础信息，创建高速公路主题数据仓库；应用支撑层主要包括大数据工具、GIS平台工具、数据共享及融合通信等支撑工具；应用系统层拓展高速公路信息化新的应用场景，对流量、出行、收费、养护、实时路况等可提供预测和预警服务；门户层是各种管理平台及公众服务平台。

3 基础设施成套建设方案

为了建设全程、全面覆盖的基础设施点位，实现对道路车辆运行状况的全面监视和主动提示，应针对公路不同场景，采取多种形式的点位创新。通过对感知和发布体系的全面提升，使传统的机电外场设备真正成为公路的基础设施。同时，应尽可能采取“多能合一”的点位形式，既实现多种监测手段有机结合以适应公路需求，也有助于提高杆件、光电缆和传输设备的利用率，进而可提高点位设备的有效覆盖范围及使用效率。

4 组建高带宽通信传输系统

传输系统是整体智能系统的骨架，对省级高速公路专用通信网，可以进行干线层和接入层建设，在干线层采用光传送网（Optical Transport Network，OTN）技术体制，OTN光层可以采用先进的40波100 G级别；数据交换设备采用高性能路由器，路由器远程通信端口带宽按10 G配置。接入网为了支撑大量外场感知设施的信息传输，采用分组传送网（Packet Transport Network，PTN）或以太网交换机组网，带宽至少达到10G以上。通信系统面向智慧交通发展方向，能够满足未来一段时间高速路网信息传输需求。

对具体路段的接入网建设还可以采用合理规划、适度超前的思路，分2个阶段建设双机虚拟化传输节点，第一阶段采用万兆光网络技术组建环网，满足第1阶段外场接入需求；第2阶段建设双机虚拟化传输节点，利用第1阶段建成的光纤资源，建成双环网，将带宽扩展到20 G。

5 数据资源建设

5.1 数据汇聚

建设不同层级的高速公路数据中心，实现运营、养护、应急处置、办公和公众服务各项业务数据的全面汇聚，解决高速业务数据的资源化问题。数据中心的建立可以以区域路网为单位，集成区域路网的全量业务数据，直接支撑路网级别的管控和服务；也可以以路段为单位，建设小型数据中心完成数据的采集和清洗，并依托上级路网数据中心，完成数据融合，形成路网数据资源。

数据总体上可分为静态数据和动态数据2类。静态数据主要是基础数据，包括管理公司资产数据、路产资源、人力数据等，也包括公路基础设施数字化生成的数据，例如，电子地图、公路设计数据等。动态数据主要是在系统运行过程中不断产生的实时数据，比如高速公路过车数据、收费数据、各项监控监测数据、信息发布数据等。

数据的汇集应当聚焦高速公路运营管理业务，有针对性地收集交通管控、养护、应急处置及公众服务所需要的业务数据。

在数据采集的基础上，建设半结构化数据库系统，例如，邮件、超文本标记语言（Hyper Text Markup Language，HTML）、报表等；以及非结构化数据库系统，例如，视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式数据库。另外，还需配置数据挖掘工具，从半结构化、非结构化数据中提取数据和信息，完成半结构化、非结构化数据的结构化。

另外，考虑到高速公路的联网管控需求，还应当实现外部数据的采集，例如，公路行业数据、公安交警管理数据、旅游及气象等其他相关行业数据和行业企业提供的外部数据。

5.2 数据管理

对不同来源的数据进行统筹管理，打破“烟囱式”的信息系统，在保障数据完整性、一致性和正确性的前提下，实现数据的融合应用。

在实现有效的数据质量管理的基础上，建设数据仓库。数据仓库的建设应针对业务应用进行建设。例如，可以划分交通运行数据、营收数据、稽核数据、应急指挥调度数据等主题仓库，向上级应用提供数据服务，供决策辅助、数据分析和预测使用。

5.3 大数据应用服务

要形成数据资源，还应当配置大数据应用工具，以大数据融合、大数据分析服务平台为基础，面向道路运行综合监测、应急处置、管理业务及可视化等方面，通过数据深度分析和挖掘，例如，聚类、回归、因子分析、算法函数等工具，形成面向业务的分析应用体系。

针对区域数据中心和路段小型数据中心，可以配置不同的大数据应用服务。区域数据中心可以支持各路段的数据需求，通过在各路段配置边缘计算资源，完成路段级数据处理，而将路网层面的大数据分析放在区域数据中心完成，可以有效节约计算资源，并满足路网联合管控的数据需求。

6 高速公路场景创新应用

在数据支撑的前提下，可以针对高速公路应用场景开发相应的应用功能，并通过多种门户形式实现，包括监控中心、广播、网站、电脑终端、手机App、工作平板等。

针对大交通量的重要路段，缓堵保畅、应急调度和养护调度是最重要的运营业务。因此，其应用开发可以包括（但不限于）以下服务：

1）交通组织协助。本项业务应用软件应包括以下功能模块：交通运行监测模块、资源调度模块、交通组织决策支持模块等。其功能是综合历史数据、实时采集数据和共享数据，开展可视化分析和展示、路网运行状态评估、路网运行态势分析和预测、恶劣气象预测等大数据分析；协助公安交警部门，调动人力物力资源，执行交通管理决策，并对具体的执行过程进行全程监控和记录。综合历史数据、实时采集数据和共享数据，利用大数据分析手段，分析并提供可行的交通组织措施，并以图形化的方式，预测具体措施的时间效应和对路网交通情况的影响，以供决策参考。

2）信息报送服务。软件应能综合历史数据、实时采集数据和共享数据，提供数据定制和配送服务；并利用大数据分析手段进行数据挖掘，根据用户的需求生成各种信息统计和分析报表，提供信息定制和配送服务。

3）公众服务。主要包括路况、指路、气象及地方特色信息发布；提供个性化路网信息查询；选择性提供多种支付手段、服务区银行服务等金融服务；还能够提供报警、救援人员与车辆调度等救援服务。

4）应急响应配合。软件应能实现应急值守、风险监控、预测预警、指挥调度、应急资源管理及应急处置评估等功能。能够综合利用实时数据资源、历史数据及气象等外部数据进行风险评估和预测预警，同时在发现风险后能够提供应急人员和资源的调度方案供辅助决策，还能对应急处置进行后评估。

7 结论与分析

针对以缓堵保畅为主要管理需求的大交通量高速公路，提出了一套智能化管理系统建设方案。部分研究成果已在成都绕城高速公路上应用并取得良好成效。

建设方案结合科技进步及行业需求，利用“互联网+”、大数据、云技术、物联网、移动网络等新一代技术+人工智能技术，实现透彻全面、实时准确的智慧感知；宽带泛在、稳定可靠的智能传输；协同共享、强大高效的智慧管理；跨界融合、及时精准的智能服务。

针对其他类型高速路段的应用场景，仍在持续研究中。例如，以四川藏区高速公路为典型代表的山区路段，将进行复杂地址条件下高桥隧比场景综合管控试点。同样可以应用本文提出的框架体系、感知和传输系统，以及数据架构等关键技术，并根据需求补充需要的感知系统和开发不同的应用场景。

针对不同类型高速公路，需要通过悉心分析、精心设计，解决海量数据带来的网络传输、存储等问题；在系统平台设计方面，应深入调研管理需求，分析业务流程，解决管理痛点，使系统建成后能够极大改变高速公路管理业务模式，提升管理效率。全面的智慧高速建设，能够为广大出行者提供全面的、优质的服务体验，吸引公众更多地选择高速公路出行，具有对产业发展和经济内循环的促进作用。相关应用项目，还有利于促进我国电子设备智能化、当代通信网络技术推广应用、高速公路智能化管理水平与时俱进以及助力内向经济发展。