高速公路運營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)價值,為高速公路服務(wù)區(qū)的運營監(jiān)管和公眾出行服務(wù)提供先進的管理手段。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,運用大數(shù)據(jù)打造高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢。
關(guān)鍵詞: 大數(shù)據(jù) 混搭架構(gòu) 機器學習 大數(shù)據(jù)挖掘 服務(wù)資源調(diào)度 Hadoop
一、概述
在經(jīng)濟和信息科技發(fā)達的現(xiàn)代社會,公眾對高速公路出行質(zhì)量的要求越來越高,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。我國交通部近期明確提出,要求以服務(wù)社會公眾安全便捷出行為主線,加快推動公路服務(wù)區(qū)質(zhì)量變革、效率變革、動力變革,進一步提升公路服務(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的美好生活需要。因此,提高對服務(wù)區(qū)的監(jiān)管效率,提升服務(wù)區(qū)的公眾服務(wù)能力,是擺在高速公路運營管理者面前急需解決的問題。
針對目前高速公路服務(wù)區(qū)運營管理面臨的問題,中國信科集團旗下大唐電信科技股份有限公司(簡稱: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)新為動力,以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新技術(shù)為核心支撐,設(shè)計和構(gòu)建了高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺,面向服務(wù)區(qū)行業(yè)監(jiān)管人員和司乘人員,實現(xiàn)對高速公路服務(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、平臺總體架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)
2.1 平臺總體架構(gòu)
高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺在遵循先進、實用、開放與共享等設(shè)計原則的前提下,采用“平臺+分析應(yīng)用”的形式,以大唐電信通用大數(shù)據(jù)平臺的包括引擎庫、算法庫、工具庫在內(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)平臺總體架構(gòu)圖
如上圖所示,平臺采用分層設(shè)計,自下而上包括基礎(chǔ)軟硬件層、信息資源層、大數(shù)據(jù)支撐平臺層以及智慧服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)應(yīng)用層。平臺由面向交通管理領(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展的分布式架構(gòu),支持分布式大數(shù)據(jù)存儲,內(nèi)嵌多種交通數(shù)據(jù)分析模型,增強數(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)。平臺的分層架構(gòu)設(shè)計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)用的開發(fā)效率。
平臺通過對服務(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)測以及人員物資等應(yīng)急資源數(shù)據(jù)進行匯聚整合、分析挖掘,形成滿足服務(wù)區(qū)運營監(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,為決策者提供先進的智慧化管理手段。
2.2平臺關(guān)鍵技術(shù)
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),針對結(jié)構(gòu)化、非/半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行融合存儲、統(tǒng)一查詢,采用MPP數(shù)據(jù)庫存儲結(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)的存儲需求。MPP計算引擎和Hadoop計算引擎分別負責結(jié)構(gòu)化和非/半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)的計算處理任務(wù)。大數(shù)據(jù)混搭存儲平臺內(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計算引擎。大數(shù)據(jù)處理子平臺對上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的計算模型、統(tǒng)一的訪問接口、統(tǒng)一的管理配置,以及統(tǒng)一的安全保障,并實現(xiàn)與spark的深度融合。
以MPP數(shù)據(jù)庫 + Hadoop全數(shù)據(jù)處理引擎技術(shù)來構(gòu)建的大數(shù)據(jù)存儲平臺架構(gòu)如下圖所示:
圖2 大數(shù)據(jù)混搭存儲平臺架構(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言,從而降低了平臺的維護和開發(fā)成本。
深度學習與特征提取結(jié)合的車輛目標檢測技術(shù)
基于視頻圖像對行駛中的車輛進行目標檢測,為路段車流量統(tǒng)計及服務(wù)區(qū)車輛駛?cè)肼实木珳暑A(yù)測提供依據(jù),對于服務(wù)區(qū)的人車調(diào)度及運營分析具有重要的指導(dǎo)意義。
深度學習與特征提取結(jié)合的車輛目標檢測技術(shù)是采用統(tǒng)計特征分析及深度學習相結(jié)合的方法,針對多種車輛及車型特點建立多樣性數(shù)據(jù)樣本庫,同時結(jié)合傳統(tǒng)特征以及關(guān)聯(lián)的規(guī)則判別方法,設(shè)計多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練獲取基于深度學習的表達特征,并與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計的特征相融合,形成區(qū)分能力更強的目標特征向量,從而實現(xiàn)多車種全天候車輛的檢測識別。重點解決車輛的檢測判別難題,并且能夠根據(jù)實際的需求進行有針對性的調(diào)整進而提升多種場景下的綜合檢測效果。
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)平臺可以實現(xiàn)如下大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用:
3.1 服務(wù)區(qū)運營監(jiān)管分析
通過對大數(shù)據(jù)的分析和挖掘,實現(xiàn)對全網(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)安全運營情況以及對駐留各服務(wù)區(qū)車流人流的動態(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)營業(yè)主等,便于管理部者隨時掌握全網(wǎng)服務(wù)區(qū)資源的供給情況以及安全運營狀態(tài),實現(xiàn)對全網(wǎng)服務(wù)區(qū)的運營及安全監(jiān)管。
3.2 服務(wù)區(qū)應(yīng)急決策分析
通過對重點服務(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)測數(shù)據(jù)以及應(yīng)急物資儲備數(shù)據(jù)等進行關(guān)聯(lián)分析和挖掘,在發(fā)生重大突發(fā)事件時,為管理者對服務(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)度決策等提供精準的數(shù)據(jù)支撐,并為實現(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
平臺通過對服務(wù)區(qū)人流、車流、物流周轉(zhuǎn)、行為習慣、消費喜好等進行在線跟蹤與挖掘分析,可以實現(xiàn)主動為行駛中的車輛推薦前方可用服務(wù)資源信息,實現(xiàn)車輛的智能引導(dǎo)。通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)服務(wù)資源的動態(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)資源的精準服務(wù),緩解了服務(wù)區(qū)和道路擁堵,而且還可以通過關(guān)聯(lián)分析服務(wù)區(qū)周邊旅游資源以通過旅游導(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、平臺在高速公路運營管理中的應(yīng)用價值
高速公路服務(wù)區(qū)大數(shù)據(jù)智慧服務(wù)平臺通過對數(shù)據(jù)資源在高速公路行業(yè)內(nèi)外部的高效流動、處理和訪問,盤活了行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn),實現(xiàn)了對行業(yè)數(shù)據(jù)價值的挖掘,解決了服務(wù)區(qū)行業(yè)監(jiān)管不及時、管理決策和服務(wù)效率低下、不夠人性化等問題,為更好地滿足人民群眾日益增長的高質(zhì)量出行需求提供了必要的技術(shù)手段,促進了高速公路運營管理水平和公眾服務(wù)能力的提升。同時,大數(shù)據(jù)賦能高速公路服務(wù)區(qū)智慧化管理,推動了互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟的深度融合,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,運用大數(shù)據(jù)打造了高速公路行業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢。