大數據賦能高速公路服務(wù)區智慧化管理與服務(wù)

　　高速公路運營(yíng)管理部門(mén)在公眾有需求、監管有要求的背景下，急需利用新技術(shù)挖掘現有數據價(jià)值，為高速公路服務(wù)區的運營(yíng)監管和公眾出行服務(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)區監管面臨的問(wèn)題以及高質(zhì)量出行服務(wù)需求的基礎上，闡述了利用大數據技術(shù)構建的高速公路服務(wù)區大數據智慧服務(wù)平臺的總體架構、關(guān)鍵技術(shù)以及服務(wù)區智慧化分析應用，運用大數據打造高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢。

　　在經(jīng)濟和信息科技發(fā)達的現代社會(huì )，公眾對高速公路出行質(zhì)量的要求越來(lái)越高，高速公路服務(wù)區的功能定位也在逐步發(fā)生著(zhù)改變，傳統的服務(wù)模式已經(jīng)不能完全滿(mǎn)足現代大眾的出行要求。我國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(xiàn)，加快推動(dòng)公路服務(wù)區質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，進(jìn)一步提升公路服務(wù)區的服務(wù)質(zhì)量，從而更好地滿(mǎn)足人民群眾日益增長(cháng)的美好生活需要。因此，提高對服務(wù)區的監管效率，提升服務(wù)區的公眾服務(wù)能力，是擺在高速公路運營(yíng)管理者面前急需解決的問(wèn)題。

　　針對目前高速公路服務(wù)區運營(yíng)管理面臨的問(wèn)題，中國信科集團旗下大唐電信科技股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)：大唐電信）以高速公路服務(wù)區智慧化管理與服務(wù)需求為導向，以創(chuàng )新為動(dòng)力，以大數據、云計算、人工智能等新技術(shù)為核心支撐，設計和構建了高速公路服務(wù)區大數據智慧服務(wù)平臺，面向服務(wù)區行業(yè)監管人員和司乘人員，實(shí)現對高速公路服務(wù)區協(xié)同監管、公眾服務(wù)所需海量信息資源的全面規劃整合和業(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用水平。

　　高速公路服務(wù)區大數據智慧服務(wù)平臺在遵循先進(jìn)、實(shí)用、開(kāi)放與共享等設計原則的前提下，采用“平臺+分析應用”的形式，以大唐電信通用大數據平臺的包括引擎庫、算法庫、工具庫在內的基礎能力為核心構建，并結合高速公路行業(yè)在大數據整合、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)區的大數據分析應用。

　　圖1 高速公路服務(wù)區大數據智慧服務(wù)平臺總體架構圖

　　如上圖所示，平臺采用分層設計，自下而上包括基礎軟硬件層、信息資源層、大數據支撐平臺層以及智慧服務(wù)區大數據應用層。平臺由面向交通管理領(lǐng)域應用的、可復用的通用服務(wù)能力組件構成，支持高可用及橫向擴展的分布式架構，支持分布式大數據存儲，內嵌多種交通數據分析模型，增強數據的深度挖掘能力，支持全面高效的大數據高維檢索，支持可視化服務(wù)。平臺的分層架構設計有利于提升各層能力的專(zhuān)業(yè)化水平和共享化水平，利用系統、數據與應用間解耦，提升相關(guān)數據服務(wù)與數據應用的開(kāi)發(fā)效率。

　　平臺通過(guò)對服務(wù)區設施狀態(tài)數據、人流及車(chē)流量、服務(wù)區環(huán)境監測以及人員物資等應急資源數據進(jìn)行匯聚整合、分析挖掘，形成滿(mǎn)足服務(wù)區運營(yíng)監管、應急決策以及公眾出行服務(wù)需求的智慧服務(wù)區大數據分析應用，為決策者提供先進(jìn)的智慧化管理手段。

　　混搭架構的全數據處理引擎技術(shù)，針對結構化、非/半結構化的數據進(jìn)行融合存儲、統一查詢(xún)，采用MPP數據庫存儲結構化數據，而半結構化數據、非結構化數據存儲在分布式文件系統上，以滿(mǎn)足多源異構海量數據的存儲需求。MPP計算引擎和Hadoop計算引擎分別負責結構化和非/半結構化大數據的計算處理任務(wù)。大數據混搭存儲平臺內部結構以MPP超大規模集群融合Hadoop Hive為基礎，集成Spark計算引擎。大數據處理子平臺對上層應用提供統一的計算模型、統一的訪(fǎng)問(wèn)接口、統一的管理配置，以及統一的安全保障，并實(shí)現與spark的深度融合。

　　圖2 大數據混搭存儲平臺架構示意圖

　　混搭架構的全數據處理引擎關(guān)鍵技術(shù)的采用，為應用提供了統一的接入方式和查詢(xún)語(yǔ)言，從而降低了平臺的維護和開(kāi)發(fā)成本。

　　基于視頻圖像對行駛中的車(chē)輛進(jìn)行目標檢測，為路段車(chē)流量統計及服務(wù)區車(chē)輛駛入率的精準預測提供依據，對于服務(wù)區的人車(chē)調度及運營(yíng)分析具有重要的指導意義。

　　深度學(xué)習與特征提取結合的車(chē)輛目標檢測技術(shù)是采用統計特征分析及深度學(xué)習相結合的方法，針對多種車(chē)輛及車(chē)型特點(diǎn)建立多樣性數據樣本庫，同時(shí)結合傳統特征以及關(guān)聯(lián)的規則判別方法，設計多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )通過(guò)大規模數據訓練獲取基于深度學(xué)習的表達特征，并與傳統的基于統計的特征相融合，形成區分能力更強的目標特征向量，從而實(shí)現多車(chē)種全天候車(chē)輛的檢測識別。重點(diǎn)解決車(chē)輛的檢測判別難題，并且能夠根據實(shí)際的需求進(jìn)行有針對性的調整進(jìn)而提升多種場(chǎng)景下的綜合檢測效果。

　　面向服務(wù)區管理和公眾服務(wù)，高速公路服務(wù)區大數據智慧服務(wù)平臺可以實(shí)現如下大數據分析應用：

　　通過(guò)對大數據的分析和挖掘，實(shí)現對全網(wǎng)各服務(wù)區吃、住、行等服務(wù)設施資源的供給情況、服務(wù)區安全運營(yíng)情況以及對駐留各服務(wù)區車(chē)流人流的動(dòng)態(tài)變化情況等的可視化在線(xiàn)分析與預警。分析后的成果數據能夠共享給行業(yè)監管部門(mén)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)區資源的供給情況以及安全運營(yíng)狀態(tài)，實(shí)現對全網(wǎng)服務(wù)區的運營(yíng)及安全監管。

　　通過(guò)對重點(diǎn)服務(wù)區車(chē)流數據、車(chē)輛分布數據、服務(wù)區車(chē)流量人流量預測數據以及應急物資儲備數據等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和挖掘，在發(fā)生重大突發(fā)事件時(shí)，為管理者對服務(wù)區停車(chē)、餐飲、油料、住宿、人員配置、應急物資的調配和調度決策等提供精準的數據支撐，并為實(shí)現道路滯留車(chē)輛到可用服務(wù)區的引導和道路的提前分流等提供決策的依據。

　　平臺通過(guò)對服務(wù)區人流、車(chē)流、物流周轉、行為習慣、消費喜好等進(jìn)行在線(xiàn)跟蹤與挖掘分析，可以實(shí)現主動(dòng)為行駛中的車(chē)輛推薦前方可用服務(wù)資源信息，實(shí)現車(chē)輛的智能引導。通過(guò)大數據分析實(shí)現服務(wù)資源的動(dòng)態(tài)調節，不僅為公眾在出行前和出行中提供服務(wù)區資源的精準服務(wù)，緩解了服務(wù)區和道路擁堵，而且還可以通過(guò)關(guān)聯(lián)分析服務(wù)區周邊旅游資源以通過(guò)旅游導引緩解景區擁堵，提升景區的利用率，從而為過(guò)往的車(chē)輛及人員提供更優(yōu)質(zhì)、更人性化的出行服務(wù)。

　　高速公路服務(wù)區大數據智慧服務(wù)平臺通過(guò)對數據資源在高速公路行業(yè)內外部的高效流動(dòng)、處理和訪(fǎng)問(wèn)，盤(pán)活了行業(yè)數據資產(chǎn)，實(shí)現了對行業(yè)數據價(jià)值的挖掘，解決了服務(wù)區行業(yè)監管不及時(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(mǎn)足人民群眾日益增長(cháng)的高質(zhì)量出行需求提供了必要的技術(shù)手段，促進(jìn)了高速公路運營(yíng)管理水平和公眾服務(wù)能力的提升。同時(shí)，大數據賦能高速公路服務(wù)區智慧化管理，推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)、大數據、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟的深度融合，為高速公路服務(wù)區的發(fā)展提供前所未有的廣闊前景，運用大數據打造了高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢。