高速公路運(yùn)營(yíng)管理部門在公眾有需求、監(jiān)管有要求的背景下，急需利用新技術(shù)挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)價(jià)值，為高速公路服務(wù)區(qū)的運(yùn)營(yíng)監(jiān)管和公眾出行服務(wù)提供先進(jìn)的管理手段。本文在充分分析高速公路服務(wù)區(qū)監(jiān)管面臨的問(wèn)題以及高質(zhì)量出行服務(wù)需求的基礎(chǔ)上，闡述了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)的總體架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)以及服務(wù)區(qū)智慧化分析應(yīng)用，運(yùn)用大數(shù)據(jù)打造高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢(shì)。
一、概述
在經(jīng)濟(jì)和信息科技發(fā)達(dá)的現(xiàn)代社會(huì)，公眾對(duì)高速公路出行質(zhì)量的要求越來(lái)越高，高速公路服務(wù)區(qū)的功能定位也在逐步發(fā)生著改變，傳統(tǒng)的服務(wù)模式已經(jīng)不能完全滿足現(xiàn)代大眾的出行要求。我國(guó)交通部近期明確提出，要求以服務(wù)社會(huì)公眾安全便捷出行為主線，加快推動(dòng)公路服務(wù)區(qū)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，進(jìn)一步提升公路服務(wù)區(qū)的服務(wù)質(zhì)量，從而更好地滿足人民群眾日益增長(zhǎng)的美好生活需要。因此，提高對(duì)服務(wù)區(qū)的監(jiān)管效率，提升服務(wù)區(qū)的公眾服務(wù)能力，是擺在高速公路運(yùn)營(yíng)管理者面前急需解決的問(wèn)題。
針對(duì)目前高速公路服務(wù)區(qū)運(yùn)營(yíng)管理面臨的問(wèn)題，中國(guó)信科集團(tuán)旗下大唐電信科技股份有限公司（簡(jiǎn)稱：大唐電信）以高速公路服務(wù)區(qū)智慧化管理與服務(wù)需求為導(dǎo)向，以創(chuàng)新為動(dòng)力，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)為核心支撐，設(shè)計(jì)和構(gòu)建了高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)，面向服務(wù)區(qū)行業(yè)監(jiān)管人員和司乘人員，實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路服務(wù)區(qū)協(xié)同監(jiān)管、公眾服務(wù)所需海量信息資源的全面規(guī)劃整合和業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘，提高高速公路交通服務(wù)資源的使用效率和應(yīng)用水平。
二、平臺(tái)總體架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)
2.1 平臺(tái)總體架構(gòu)
高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)在遵循先進(jìn)、實(shí)用、開(kāi)放與共享等設(shè)計(jì)原則的前提下，采用“平臺(tái)+分析應(yīng)用”的形式，以大唐電信通用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的包括引擎庫(kù)、算法庫(kù)、工具庫(kù)在內(nèi)的基礎(chǔ)能力為核心構(gòu)建，并結(jié)合高速公路行業(yè)在大數(shù)據(jù)整合、管理、分析挖掘、可視化等方面的具體需求，提供面向智慧服務(wù)區(qū)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。
大唐電信高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)總體架構(gòu)如下圖所示：
圖1 高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)總體架構(gòu)圖
如上圖所示，平臺(tái)采用分層設(shè)計(jì)，自下而上包括基礎(chǔ)軟硬件層、信息資源層、大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)層以及智慧服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)應(yīng)用層。平臺(tái)由面向交通管理領(lǐng)域應(yīng)用的、可復(fù)用的通用服務(wù)能力組件構(gòu)成，支持高可用及橫向擴(kuò)展的分布式架構(gòu)，支持分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，內(nèi)嵌多種交通數(shù)據(jù)分析模型，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的深度挖掘能力，支持全面高效的大數(shù)據(jù)高維檢索，支持可視化服務(wù)。平臺(tái)的分層架構(gòu)設(shè)計(jì)有利于提升各層能力的專業(yè)化水平和共享化水平，利用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)與應(yīng)用間解耦，提升相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)與數(shù)據(jù)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)效率。
平臺(tái)通過(guò)對(duì)服務(wù)區(qū)設(shè)施狀態(tài)數(shù)據(jù)、人流及車流量、服務(wù)區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)以及人員物資等應(yīng)急資源數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚整合、分析挖掘，形成滿足服務(wù)區(qū)運(yùn)營(yíng)監(jiān)管、應(yīng)急決策以及公眾出行服務(wù)需求的智慧服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，為決策者提供先進(jìn)的智慧化管理手段。
2.2平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù) Ÿ
混搭架構(gòu)的全數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)
混搭架構(gòu)的全數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)，針對(duì)結(jié)構(gòu)化、非/半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合存儲(chǔ)、統(tǒng)一查詢，采用MPP數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)上，以滿足多源異構(gòu)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求。MPP計(jì)算引擎和Hadoop計(jì)算引擎分別負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)化和非/半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的計(jì)算處理任務(wù)。大數(shù)據(jù)混搭存儲(chǔ)平臺(tái)內(nèi)部結(jié)構(gòu)以MPP超大規(guī)模集群融合Hadoop Hive為基礎(chǔ)，集成Spark計(jì)算引擎。大數(shù)據(jù)處理子平臺(tái)對(duì)上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算模型、統(tǒng)一的訪問(wèn)接口、統(tǒng)一的管理配置，以及統(tǒng)一的安全保障，并實(shí)現(xiàn)與spark的深度融合。
以MPP數(shù)據(jù)庫(kù) + Hadoop全數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)來(lái)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)如下圖所示:
圖2 大數(shù)據(jù)混搭存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)示意圖
混搭架構(gòu)的全數(shù)據(jù)處理引擎關(guān)鍵技術(shù)的采用，為應(yīng)用提供了統(tǒng)一的接入方式和查詢語(yǔ)言，從而降低了平臺(tái)的維護(hù)和開(kāi)發(fā)成本。
深度學(xué)習(xí)與特征提取結(jié)合的車輛目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
基于視頻圖像對(duì)行駛中的車輛進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，為路段車流量統(tǒng)計(jì)及服務(wù)區(qū)車輛駛?cè)肼实木珳?zhǔn)預(yù)測(cè)提供依據(jù)，對(duì)于服務(wù)區(qū)的人車調(diào)度及運(yùn)營(yíng)分析具有重要的指導(dǎo)意義。
深度學(xué)習(xí)與特征提取結(jié)合的車輛目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是采用統(tǒng)計(jì)特征分析及深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，針對(duì)多種車輛及車型特點(diǎn)建立多樣性數(shù)據(jù)樣本庫(kù)，同時(shí)結(jié)合傳統(tǒng)特征以及關(guān)聯(lián)的規(guī)則判別方法，設(shè)計(jì)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲取基于深度學(xué)習(xí)的表達(dá)特征，并與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)的特征相融合，形成區(qū)分能力更強(qiáng)的目標(biāo)特征向量，從而實(shí)現(xiàn)多車種全天候車輛的檢測(cè)識(shí)別。重點(diǎn)解決車輛的檢測(cè)判別難題，并且能夠根據(jù)實(shí)際的需求進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)整進(jìn)而提升多種場(chǎng)景下的綜合檢測(cè)效果。
三、智慧服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
面向服務(wù)區(qū)管理和公眾服務(wù)，高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)如下大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：
3.1 服務(wù)區(qū)運(yùn)營(yíng)監(jiān)管分析
通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)各服務(wù)區(qū)吃、住、行等服務(wù)設(shè)施資源的供給情況、服務(wù)區(qū)安全運(yùn)營(yíng)情況以及對(duì)駐留各服務(wù)區(qū)車流人流的動(dòng)態(tài)變化情況等的可視化在線分析與預(yù)警。分析后的成果數(shù)據(jù)能夠共享給行業(yè)監(jiān)管部門及經(jīng)營(yíng)業(yè)主等，便于管理部者隨時(shí)掌握全網(wǎng)服務(wù)區(qū)資源的供給情況以及安全運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)服務(wù)區(qū)的運(yùn)營(yíng)及安全監(jiān)管。
3.2 服務(wù)區(qū)應(yīng)急決策分析通過(guò)對(duì)重點(diǎn)服務(wù)區(qū)車流數(shù)據(jù)、車輛分布數(shù)據(jù)、服務(wù)區(qū)車流量人流量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及應(yīng)急物資儲(chǔ)備數(shù)據(jù)等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和挖掘，在發(fā)生重大突發(fā)事件時(shí)，為管理者對(duì)服務(wù)區(qū)停車、餐飲、油料、住宿、人員配置、應(yīng)急物資的調(diào)配和調(diào)度決策等提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐，并為實(shí)現(xiàn)道路滯留車輛到可用服務(wù)區(qū)的引導(dǎo)和道路的提前分流等提供決策的依據(jù)。
3.3 公眾出行服務(wù)分析平臺(tái)通過(guò)對(duì)服務(wù)區(qū)人流、車流、物流周轉(zhuǎn)、行為習(xí)慣、消費(fèi)喜好等進(jìn)行在線跟蹤與挖掘分析，可以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)為行駛中的車輛推薦前方可用服務(wù)資源信息，實(shí)現(xiàn)車輛的智能引導(dǎo)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)服務(wù)資源的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，不僅為公眾在出行前和出行中提供服務(wù)區(qū)資源的精準(zhǔn)服務(wù)，緩解了服務(wù)區(qū)和道路擁堵，而且還可以通過(guò)關(guān)聯(lián)分析服務(wù)區(qū)周邊旅游資源以通過(guò)旅游導(dǎo)引緩解景區(qū)擁堵，提升景區(qū)的利用率，從而為過(guò)往的車輛及人員提供更優(yōu)質(zhì)、更人性化的出行服務(wù)。
四、平臺(tái)在高速公路運(yùn)營(yíng)管理中的應(yīng)用價(jià)值
高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺(tái)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)資源在高速公路行業(yè)內(nèi)外部的高效流動(dòng)、處理和訪問(wèn)，盤活了行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，解決了服務(wù)區(qū)行業(yè)監(jiān)管不及時(shí)、管理決策和服務(wù)效率低下、不夠人性化等問(wèn)題，為更好地滿足人民群眾日益增長(zhǎng)的高質(zhì)量出行需求提供了必要的技術(shù)手段，促進(jìn)了高速公路運(yùn)營(yíng)管理水平和公眾服務(wù)能力的提升。同時(shí)，大數(shù)據(jù)賦能高速公路服務(wù)區(qū)智慧化管理，推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，為高速公路服務(wù)區(qū)的發(fā)展提供前所未有的廣闊前景，運(yùn)用大數(shù)據(jù)打造了高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢(shì)。
