基于大數據的路網綜合管理平臺設計與實現

邱 淮

（福建省高速公路集團有限公司，福州 350001）

1 引言

我國高速公路經過30 年的蓬勃發展， 截至2018 年底，通車里程達到14.26 萬公里，國家高速公路年平均日交通量為26435 輛， 年平均日行駛量為138840 萬車公里。 隨著人類生產出行活動的加劇及云計算、物聯網、人工智能等技術在高速公路行業的應用，交通數據種類、數量均呈跨越式增長趨勢，如何充分挖掘海量數據價值，更好的服務于高速公路行業管理和公眾出行服務， 是高速公路管理部門和信息化從業人員需要不斷思考和探索的新課題。

2018 年2 月，交通運輸部辦公廳印發《關于加快推進新一代國家交通控制網和智慧公路試點的通知》，福建省作為九個試點省份之一， 重點實施內容為基于大數據的路網綜合管理， 構建基于大數據的高速公路運營與服務智能化管理決策平臺。本文以試點建設項目為依托，提出大數據路網綜合管理平臺設計與建設思路。

2 數據分類及特點

2.1 數據分類

高速公路數據從內在結構可以分為結構化數據和非結構化數據， 結構化數據主要包括收費等應用系統產生的數據，非結構數據主要為視頻、圖片等。 高速公路數據按照業務種類主要包括以下內容：

（1）基礎信息。 包括高速公路路線、樞紐互通、隧道、橋梁、服務區、收費站等基礎信息，包括物理參數、載荷參數等。

（2）聯網收費數據。包括通行費、收費站流量、斷面流量、收費流水等信息，存儲著高速公路通車以來的所有收費數據，數據規模十分龐大。

（3）運行監測數據。 包括道路擁堵告警、隧道火災報警、交通氣象監測等路網運行監測數據。

（4）視頻監控數據。 包括高速公路主線、隧道及收費站的視頻圖像數據。

（5）道路養護數據。 包括高速公路養護施工、橋梁及隧道的技術狀況評定等級等數據。

（6）事件報送信息。 包括12122 電話接警、APP/微信用戶報料等信息數據。

2.2 數據特點

高速公路交通大數據作為特定行業的大數據， 具有數據種類繁多，數據生成速度快、數據價值密度低、數據量巨大等特點。在高速公路運營管理中，不僅對實時性數據和歷史性數據采集、分析均有較高的要求，基于交通行業數據的分析、應用對交通狀態評估、行業管理和公眾出行服務也有較大的意義。

3 路網大數據應用

高速公路行業具有豐富的數據資源， 但數據資源更多沉積在各個業務系統，業務之間缺乏溝通和聯系，數據共享不足，造成了交通數據資源“孤島現象”嚴重，影響信息資源的共享利用和集成開發， 對現有應用系統和數據資源的整合利用還不夠深入，數據標準化工作分散建設，嚴重制約了路網綜合管理的集成和融合應用。

為解決目前系統運行痛點，聚焦數據的分析、挖掘、應用， 大數據路網綜合管理平臺主要建設內容包括建立一套融合多源數據且規范可靠的高速公路網全面感知體系，建立數據資源整合、管理、分析及共享的統一路網支撐平臺，并基于平臺建立高速公路建設、管理、養護的決策管理服務應用、出行服務應用，同時提升行業管理系統的智能化水平。 平臺應用主要包括運行監測、應急處置、公眾服務以及態勢可視化等領域。

3.1 路網運行監測

基于綜合路網大數據中心提供的多來源、多維度、多類型業務數據，實現關聯信息的自動聯動響應、采用統計分析和挖掘分析方法， 對預設的業務專題進行大數據分析，計算高速公路運行的關鍵指標。該應用支持自定義報表輸出，支持以可編輯圖表、圖形和GIS 一張圖等方式，多要素聯動，點面結合，實時呈現全省高速公路的管理運行態勢。

3.2 路網應急處置

基于“平戰結合”的設計理念，將信息、安監、路政、養護等應急相關職能部門的數據和業務有機融合， 初步建立高速公路突發事件應急處置體系。事前階段，支持對事故隱患、重大危險源、關鍵基礎設施、重要防護目標等要素的空間分布和運行狀況進行動態監測， 并通過接報系統從12122 熱線、微信小程序、互聯網圖商、交警部門、應急部門等多個信息采集渠道搜集信息；事中階段，依托智能預案匹配、融合通信調度實施跨行業、跨部門、跨級別的聯動應急處置； 事后階段能夠對突發事件的全流程進行回溯和考評。

3.3 路網公眾服務

（1）12122 智能客服

2020 年1 月1 日，全國高速公路撤銷全部省界收費站，建設ETC 門架，推進高速公路管理和收費制度改革，這給對我們的ETC 客戶服務工作帶來了很大的挑戰。 福建的ETC 客服具有自身的特點，ETC 客服與12122 救援合署辦公，資源共享。本次項目通過將人工智能語音機器人與12122 救援熱線相結合， 依托綜合路網大數據中心提供的業務數據，對原12122 呼叫中心進行了全面升級。除了采用語音機器人承擔大部分客服話務， 還開發了咨詢熱線跨區域動態溢出算法，既保證了救援的及時性，又提高了人員利用率。

（2）互聯網出行服務

綜合路網公眾服務前端新增微信小程序為交互方式，與目前已有的福建高速微信公眾號和閩通寶APP 互為補充； 后端將智能客服機器人的智能交互能力與綜合路網大數據中心的數據支撐能力緊密結合， 在已有的交通資訊、車主服務等信息服務的基礎上，特別新增了ETC在線智能客服、一鍵救援、一鍵爆料、路況快報等新功能，加強與客戶的互動，讓客戶也成為管理運營的參與主體，也為未來更多的業務拓展打下良好的基礎。

3.4 路網態勢可視化

面向省、 市兩級指揮信息中心的大屏指揮調度的需求，基于三維矢量渲染引擎和三維GIS 引擎，將綜合路網智慧大腦提供的實時分析數據以各種曲線形式在計算機中進行相關計算擬合， 并利用圖型特效技術構建出一套場景化動態展示系統。在場景設計方面，構建省級與設區市級指揮信息中心的綜合路網態勢可視化展示場景，并針對日常監測、應急指揮、節假日保障、調研考察等不同業務專題定制對應的主題場景。 行業管理者可以以最便捷、 最直觀的方式全方位獲取轄區高速路網的運行態勢信息。

4 平臺架構設計

4.1 設計思路

福建省大數據路網綜合管理平臺項目設計充分結合高速公路運營管理體制，實現多源數據共享、融合應用，平臺設計思路主要包括以下三個方面：

4.1.1 立足業務需求

該項目建設了與福建省高速公路統一運營管理體制相匹配的、統一的省市兩級一體化路網管理信息化平臺，實現了業務系統之間的串聯融合。平臺縱向融合省、市兩級高速公路指揮信息中心的日常業務， 并對接交通部和省交通廳的業務系統，既聚焦了核心業務的協同聯動，又兼顧了省市兩級的分工差異； 橫向串聯起高速公路收費系統、機電設備聯網監控系統、視頻監控系統、應急指揮調度系統、綜合態勢高分可視化系統、軟交換通信系統、公眾服務系統和協同辦公系統等多個獨立的業務系統，打破信息壁壘，提升協同效率，推進管理體制創新。

4.1.2 數據融合應用

該項目立足于構建完善的高速公路智慧化客戶服務平臺，整合集團公司內網、政務網、互聯網等多渠道數據?；谝苿踊ヂ摼W、 高速視頻監控系統采集高速路網運行信息、 基于運營商手機信令數據采集高速公路出行客流運行特征和服務區人流狀況分析、 通過收費系統采集ETC 車輛等數據信息，同時融合氣象、兩客一危等車輛信息，實現基于全方位的信息采集處理。以數據融合應用助力路網運營模式創新。

（1）通過公眾出行服務信息發布，來構建出行客戶服務新模式。 探索客戶參與、共治共贏的運營模式創新。 通過建設公眾服務智慧應用， 吸引越來越多的客戶參與到高速路網運營的互動中來。 強化高速運營企業與客戶之間的信息紐帶，為客戶提供更加安全、暢通、高效的通行服務。

（2）基于大數據進行深度挖掘數據后續潛在的商業價值。 通過建立刻畫出人、車在高速公路上的行為畫像，進而挖掘高速公路生態圈中的更多產品和服務的商業價值，實現數據變現和反向回哺到企業運營。

（3）基于分析路網各類數據運行分析挖掘構建路網運行預警模型， 來構建路網出行應急協調、 應急預案設置，探索基于大數據應用的應急保障支撐體系建設。

4.1.3 驅動業務創新

該項目的建設中， 立足業務需求， 應用了移動互聯網、大數據、人工智能、物聯網、數據挖掘、手機定位和三維地理信息引擎等多項前沿信息技術， 以新技術融合應用驅動業務應用創新：

（1）基于大數據分析挖掘的實現展現的一張圖：讓決策者、 管理者者能夠全面快速精準高效地獲取高速運營的全息信息，提升了決策的及時性與準確性。

（2）AI 智能客服機器人結合軟交換呼叫中心平臺的應用，極大地減輕了基層信息員的重復性勞動負擔，能夠推動高速指揮信息中心客戶服務資源的優化配置。

（3） 利用基于用戶撥打12122 語音和短信產生的信令數據，采集事故車輛車主用戶的手機精確的位置數據，從而快速定位事故車輛， 可以為應急救援贏得寶貴的時間；基于微信公眾號、小程序等互聯網技術的應用，給公眾出行構建了更符合使用習慣的交流溝通渠道， 更友好的界面使用體驗。

4.2 平臺架構設計

福建省大數據路網綜合管理平臺的建設以綜合路網大數據中心為核心，采用分層解耦技術架構，匯聚多源異構業務數據， 在此基礎上將原本分散的功能模塊和業務系統橫向串聯起來，立足需求落地創新的智能應用。分層解耦架構的特點是：分層之間、模塊之間均采用標準接口適配，不同時期、不同廠商建設的不同業務應用都可以在數據層之上穩定運行，彼此之間不會相互制約和限制，具有良好兼容性和擴展性。

圖1 平臺架構設計

福建省大數據路網綜合管理平臺的整體架構如圖1所示，分為設施層、支撐層、數據層、應用層、展示層。

設施層提供大數據路網綜合管理平臺運行的基礎軟硬件環境，包括服務器、存儲設備、網絡交換設備和信息安全設備等。

支撐層為數據集成和業務應用提供公共支撐組件，包括：公共基礎組件、數據集成工具、數據分析模型庫和算法庫、GIS 引擎、3D 圖形渲染引擎等。

數據層是綜合路網大數據中心軟件系統的核心支撐組件，承擔著數據樞紐的角色。它實現了全省高速公路的基礎數據（路段/橋梁/隧道/設備/設施等）、收費數據（ETC/MTC）、ETC 門架過車數據、 高速出入口及重要路段流量數據、服務區監測信息、機電設備運行監測數據、視頻監控（AI 圖像識別）、交通事故/事件/施工/養護/管制信息、路面交通誘導信息、互聯網實時交通路況、互聯網高精度氣象數據和手機信令/定位信息等多來源、多維度、多類型數據的采集、清洗、轉換、關聯、比對、歸并、標識、修正、重組、審計和共享，并且以標準化的數據服務的方式為應用層提供源頭活水。

應用層緊扣業務需求，先期建設運行監測（大數據綜合路網運行監測）、應急指揮（綜合路網應急處置）、公眾服務（12122 智能客服平臺、綜合路網公眾服務）和管理決策（綜合路網態勢可視化）共四大類五項智慧應用。 在數據融合的基礎上針對不同的用戶群體保持功能的相對獨立，相互關聯、無縫銜接。 高分可視化決策指揮系統為基于大屏的互動提供支撐。為滿足值守人員、應急指揮人員、 管理與服務人員以及上級政府部門和社會公眾的需求提供相應的技術支撐。

展示層提供大數據路網綜合管理平臺的人機交互界面。 決策者和管理者可以通過高分辨率大屏全面查看全省高速的實時運行態勢； 工作人員可以使用綜合網的臺式電腦進行各種業務操作；廣大公眾（尤其是ETC 客戶）可以通過福建高速微信小程序、公眾號等進行信息互動。

4.3 數據架構設計

高速公路業務系統較多，各系統研發集成廠家不一，采用的技術架構和數據結構多種多樣，因此，如何實現多源異構數據的融合、共享、應用，是路網綜合管理平臺建設過程中的一個難點和關鍵點。 路網綜合管理平臺統一了各業務系統之間數據交換內容、 數據交換標準和數據交換形式，確保數據信息完整有效融合。

綜合路網大數據中心的數據架構設計如圖2 所示。其依據數據處理過程進行了邏輯分區，將貼源數據（原始數據）、基礎數據（中間數據）、主題數據（結果數據）和共享數據的分區管理，實現不同環節數據之間的有效隔離，有助于減少互斥，提高運行效率。 其中，業務數據區是支撐業務應用系統運行所需要的數據來源； 整合數據區匯聚了多種方式提取的結構化貼源數據、 非結構化數據和經數據治理而形成的各類核心業務數據；基礎庫中的“靜態”和“動態”數據在融合分析區中進行多維度分析；生成的結果存放在主題庫中； 共享庫根據用戶權限配置從基礎庫和主題庫提取數據，完成數據的分發。

圖2 數據架構設計

5 結束語

通過福建省大數據路網綜合管理平臺的建設， 福建高速對如何將大數據、 人工智能等新技術手段與高速公路管理運營工作實踐相結合，做了有益的探索，也取得了一定的成效。 高速公路大數據項目的建設要達成預期的目標，首先必須切實做好需求調研，從業務中來，到業務中去；其次要重視頂層設計，架構設計優劣會長期影響信息化建設的成效； 第三要充分發揮綜合路網大數據中心的核心樞紐作用，充分挖掘數據效果，通過數據驅動實現業務的集成創新；最后，在項目建設的過程中，制定配套的管理制度也是必要的保障措施。