交通大数据在智能高速公路中的应用

陈晓庆

（广东华路交通科技有限公司，广东 广州 510420）

0 引言

高速公路是中国社会经济发展的必然产物，是工业化和城市化发展的“经济大动脉”。目前，我国高速公路正在朝着智能化方向迅速发展，逐渐实现“智能高速公路”的发展理念。

我国高速公路建设初期是利用信息技术共享与互换，通过引入互联网思维和技术，对传统高速公路管理服务和机电系统进行重构和再造，将多个数据源整合并提取有价值的信息，进一步提高高速公路的运营管理水平以及出行服务质量，以满足广大出行者对高速公路的需求。随着交通大数据和云计算技术在高速公路建设与运营当中的应用越来越广泛，实现了省域高速公路的信息化和智能化，包括路政管理、安全管理、通信管理、收费办理以及交通指引等服务，可以说我国已经进入智能高速公路的发展阶段。

1 交通大数据技术

1.1 交通大数据技术概述

交通大数据技术是一种先进的应用技术，是指在高速公路上运用信息技术、数据通信技术、传感器技术以及电子控制技术等技术手段来保障高速公路的安全运行。而高速公路的监控系统、人像识别系统、车牌识别系统，以及地质监控一体化装置等诸多系统会产生大量的交通数据，这些数据也可以通过智能高速公路中的视频安防监控系统进行具体分析，从而获取有价值的数据[1]。

随着物联网、互联网、云计算等电子技术的快速发展，交通大数据技术在智能高速公路中的应用已经越来越广泛，这极大地提高了我国高速公路的运输效率，缓解了交通压力。

1.2 交通大数据技术在智能高速公路中的作用

1.2.1 路况监管。我国高速公路交通网络背后有庞大的高速管理系统和人员，每天监控高速公路的交通情况，包括道路损坏与否、当地天气情况、自然灾害情况、交通流量情况、交通事故情况等路况信息，这些信息都由事先设置在高速公路上的传感器来进行收集和传递。随着我国电子信息技术的高速发展，相关的信息收集设备也得到了蓬勃发展，如传感器、视频监控、PM2.5 数据监控器等，这些电子设备作为收集信息的元设备都应用在智能高速公路中，其收集到的信息对于高速路况的监管至关重要。

1.2.2 运营管理。将传感器收集到的信息传递到高速公路运营管理部门以后，管理人员可以借助信息处理技术来判断高速公路的运行情况，并根据相关数据及时调整运营策略，提前制订具有针对性和可行性的运营方式，比如更改行车路线以便交通更加顺畅、提前规避发生自然灾害的路段等，以提高高速公路的运行效率。

1.2.3 安全管理。我国汽车产业发展的突飞猛进，对高速公路的运输造成了巨大的负担，同时也加剧了高速公路安全问题的严重性。利用交通大数据技术，可以提升对高速公路安全运营的管理水平，并通过整理收集到的交通路况信息、天气以及自然灾害等情况，全面分析和讨论，制订合理的应急管理措施，以便减少该路段发生事故的可能性。同时，对于发生了交通事故或其他事故的路段，也可以快速响应，及时救援，减少伤亡和经济损失。

1.2.4 数据分析。我国庞大的高速公路交通网络和广泛应用的交通大数据技术，为我国乃至全球的智能高速公路建设和运营提供了海量的数据，通过对这些数据的收集、整理、分类、分析、研判，可以为后续高速公路的建设和运营提供充足的依据，为交通运输乃至整个人类社会的经济发展作出贡献。

1.3 交通大数据的关键技术

交通大数据并不仅仅是一项技术，而是一系列技术的统称，其中最关键的是现代通信技术，主要包括：移动通信技术、数字微波技术、图像通信技术、卫星通信技术、电话信息网、智能网络系统等技术[2]。运用这些技术来构建智能化交通大数据关键技术，从而提升高速公路交通的通行效率和安全管理水平。组建交通大数据的关键技术主要有以下五种类型：

1.3.1 感知技术。为了能够准确掌握道路交通天气、路网交通流量、路网内部结构和路段车辆等的实时状况，需要在高速公路中设置大量的感知器件，这些感知器件所对应的电子信息技术就是感知技术，也就是对高速公路周边环境的智慧感知技术。当前，我国高速公路中应用的智慧感知技术主要包括：图像识别技术、GIS-T 技术、物联网技术、BIM 技术等传感技术，并以此构建了一整个全网状态感知体系，为智能高速公路的管理运营提供最基础数据。

1.3.2 信息传递技术。通过感知技术收集到的路况信息，还需要由高效的信息传递技术安全、无损、及时地传递到后台的数据处理中心和高速公路运营管理中心。当前，我国智能高速公路应用的多源信息智能传递技术由Wi-Fi、RFID、DSRC 等数据集成，构建了一个高效、可靠的数据传输系统，并将多样化的信息汇集于云路网中心。

1.3.3 数据分析技术。通过感知技术和信息传递技术收集和汇总的信息数据量非常庞大，要从这些数据当中迅速整理出可用的、有价值的信息，除了对智能高速公路运营管理人员本身的素质和决策能力有较高要求之外，还需要相应的数据分析技术作为支撑，当前该技术主要包括：云计算技术、人工智能等互联网技术。

1.3.4 智慧服务技术。智能高速公路最主要的特点就是管理人员少，信息化、智能化服务多，而利用智能识别系统、GIS 等传感技术建立智能收费系统，可实现无人操作、自动化管理、高效率、精准计费的智能收费服务。其他诸如智能导航、路况研判等技术都属于智慧服务技术。

2 交通大数据技术在智能高速公路中应用的发展趋势

2.1 云技术系统的应用前景

智能高速公路的发展离不开交通大数据技术的支撑，而交通大数据技术的应用也将随着智能高速公路的不断推广而越来越广泛。云计算是一种利用互联网基础设施，通过增强、处理、利用和传递某些服务方式来实现的技术方式，而云技术则是网络和互联网基础设施的抽象概念。通常涉及的是虚拟资源，这些虚拟资源是通过互联网提供的动态资源来实现的。云计算的计算速度非常快，可以实现每秒钟达到10 万亿次的运算，这也促使处理高速公路管理数据的效率得到了巨大提升。目前，云计算技术在智能高速公路领域的应用越来越普及，成为大数据应用中不可或缺的关键技术。云计算的核心主要包括三种计算方式，分别为分布式计算、并行计算和网格计算。通过云计算可以实现将节点集中在成本较低的服务器上，云计算的节点集群方式与传统的并行数据库构成的节点集群相比具有可扩展性和实用性，而且能够实现更高的性能水平。现如今，智能高速公路的发展已经离不开云技术，因此就必须建立一个具备弹性扩容、开放共享的大数据云平台，并部署全套的数据应用工具，以实现完整的大数据分析应用功能。同时，还需要充分整合各业务系统的数据资源，利用云平台的计算存储资源，结合大数据的分析、整理、挖掘能力，可以成功提高高速公路的运营管理和出行服务，同时也可以将其应用于流量预测和态势分析等场景，并进行可视化展示，这是未来智能高速公路发展的重点任务[3]。智能高速公路云平台整体框架如图1 所示。

2.2 车联网移动感知平台技术的应用

为了解决固定传感器只能检测特定位置的数据而无法全面反映高速公路交通流量的动态变化问题，在高速公路检测参数中引入移动传感器和参与式感知，促使车联网移动感知平台具有良好的应用前景。在车联网移动感知平台下，通过自组织形成的路面网络覆盖，传感器节点可以将基于位置的数据价值附着在相邻传感器节点之间的通信链路上，从而实现交通感知的优化和最短路径问题的转化。

车联网移动感知平台技术能够提供更广泛、更精确的高速交通流数据，通过在车辆节点上安装传感器组成车载传感器网络，使传感器节点随着交通流动，可与监测对象关联密切。传感器的覆盖能力更高，可以在不同的地点执行任务，可以收集更多、更准确的车辆行驶数据，也能保证数据收集的实时性[4]。

以汽车为节点，以移动自组织网络为基础，通过协调人、车、路、网等要素，车联网移动感知平台技术将彻底改变传统汽车信息孤岛的状态，实现车辆主动获取个性化路网信息，从而能够有效提升高速公路交通运输的安全意识、环保意识和效率水平。因为高速公路网上的车辆传感器网络属于参与式感知，因此高速公路管理中心无须投入大量专用交通感知设备，而通过汇集高速公路上参与者提供的大量局部信息，就可以获得丰富的感知数据和强大的路网覆盖能力。这种感知方式具有低成本、高精度的优点，并且不需要增加额外的软硬件成本，因此在获取和传播交通流量数据方面具有广阔的发展前景。

2.3 精确的高速公路多义性路径识别系统

传统的高速公路信息收集系统采用的是一个业务对应一套IT 基础系统的模型，效率不高，管理难度大，无法适应高速公路收费系统发展的实际需求，因此，在未来的智能高速公路系统中，必须引入新的技术，以提升高速公路收费系统的效率和整体水平。

高速公路联网收费系统的一个组成部分是多义性路径识别系统，该系统包括ETC 系统、RFID 标识点系统等，能够在实时传输标识流水记录等数据的基础上，实现对车辆行驶路径的准确识别和收费计算。也可以从联网中心主机下发相应的系统参数，如向收费车道下发路径基础费率等信息，该系统架构如图2 所示：

图2 高速公路多义性路径识别系统架构图

高速公路的基础运行数据，包括行车路径、收费记录、路况信息和路况标识等，可以通过高速公路出入口、标识点等点位进行传递，经过高速公路收费站、收费分中心和联网中心，再通过多义性路径系统逐级传递，以此提升信息查询系统的便利性。

3 结语

将交通大数据技术应用于高速公路管理，可以提升高速公路的管理水平，推动高速公路的智能化、自动化、便利化发展，这是推动智能高速公路建设的必然趋势，也是国家提出高质量发展高速公路的必然要求。利用交通大数据技术，可以构建更加智能化和高效的高速公路管理和服务系统，从而最大化地提升高速公路的运输效益，为国家经济的全面发展提供强有力支撑。