基于大数据的路网综合管理平台设计与实现

邱 淮

（福建省高速公路集团有限公司，福州 350001）

1 引言

我国高速公路经过30 年的蓬勃发展， 截至2018 年底，通车里程达到14.26 万公里，国家高速公路年平均日交通量为26435 辆， 年平均日行驶量为138840 万车公里。 随着人类生产出行活动的加剧及云计算、物联网、人工智能等技术在高速公路行业的应用，交通数据种类、数量均呈跨越式增长趋势，如何充分挖掘海量数据价值，更好的服务于高速公路行业管理和公众出行服务， 是高速公路管理部门和信息化从业人员需要不断思考和探索的新课题。

2018 年2 月，交通运输部办公厅印发《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，福建省作为九个试点省份之一， 重点实施内容为基于大数据的路网综合管理， 构建基于大数据的高速公路运营与服务智能化管理决策平台。本文以试点建设项目为依托，提出大数据路网综合管理平台设计与建设思路。

2 数据分类及特点

2.1 数据分类

高速公路数据从内在结构可以分为结构化数据和非结构化数据， 结构化数据主要包括收费等应用系统产生的数据，非结构数据主要为视频、图片等。 高速公路数据按照业务种类主要包括以下内容：

（1）基础信息。 包括高速公路路线、枢纽互通、隧道、桥梁、服务区、收费站等基础信息，包括物理参数、载荷参数等。

（2）联网收费数据。包括通行费、收费站流量、断面流量、收费流水等信息，存储着高速公路通车以来的所有收费数据，数据规模十分庞大。

（3）运行监测数据。 包括道路拥堵告警、隧道火灾报警、交通气象监测等路网运行监测数据。

（4）视频监控数据。 包括高速公路主线、隧道及收费站的视频图像数据。

（5）道路养护数据。 包括高速公路养护施工、桥梁及隧道的技术状况评定等级等数据。

（6）事件报送信息。 包括12122 电话接警、APP/微信用户报料等信息数据。

2.2 数据特点

高速公路交通大数据作为特定行业的大数据， 具有数据种类繁多，数据生成速度快、数据价值密度低、数据量巨大等特点。在高速公路运营管理中，不仅对实时性数据和历史性数据采集、分析均有较高的要求，基于交通行业数据的分析、应用对交通状态评估、行业管理和公众出行服务也有较大的意义。

3 路网大数据应用

高速公路行业具有丰富的数据资源， 但数据资源更多沉积在各个业务系统，业务之间缺乏沟通和联系，数据共享不足，造成了交通数据资源“孤岛现象”严重，影响信息资源的共享利用和集成开发， 对现有应用系统和数据资源的整合利用还不够深入，数据标准化工作分散建设，严重制约了路网综合管理的集成和融合应用。

为解决目前系统运行痛点，聚焦数据的分析、挖掘、应用， 大数据路网综合管理平台主要建设内容包括建立一套融合多源数据且规范可靠的高速公路网全面感知体系，建立数据资源整合、管理、分析及共享的统一路网支撑平台，并基于平台建立高速公路建设、管理、养护的决策管理服务应用、出行服务应用，同时提升行业管理系统的智能化水平。 平台应用主要包括运行监测、应急处置、公众服务以及态势可视化等领域。

3.1 路网运行监测

基于综合路网大数据中心提供的多来源、多维度、多类型业务数据，实现关联信息的自动联动响应、采用统计分析和挖掘分析方法， 对预设的业务专题进行大数据分析，计算高速公路运行的关键指标。该应用支持自定义报表输出，支持以可编辑图表、图形和GIS 一张图等方式，多要素联动，点面结合，实时呈现全省高速公路的管理运行态势。

3.2 路网应急处置

基于“平战结合”的设计理念，将信息、安监、路政、养护等应急相关职能部门的数据和业务有机融合， 初步建立高速公路突发事件应急处置体系。事前阶段，支持对事故隐患、重大危险源、关键基础设施、重要防护目标等要素的空间分布和运行状况进行动态监测， 并通过接报系统从12122 热线、微信小程序、互联网图商、交警部门、应急部门等多个信息采集渠道搜集信息；事中阶段，依托智能预案匹配、融合通信调度实施跨行业、跨部门、跨级别的联动应急处置； 事后阶段能够对突发事件的全流程进行回溯和考评。

3.3 路网公众服务

（1）12122 智能客服

2020 年1 月1 日，全国高速公路撤销全部省界收费站，建设ETC 门架，推进高速公路管理和收费制度改革，这给对我们的ETC 客户服务工作带来了很大的挑战。 福建的ETC 客服具有自身的特点，ETC 客服与12122 救援合署办公，资源共享。本次项目通过将人工智能语音机器人与12122 救援热线相结合， 依托综合路网大数据中心提供的业务数据，对原12122 呼叫中心进行了全面升级。除了采用语音机器人承担大部分客服话务， 还开发了咨询热线跨区域动态溢出算法，既保证了救援的及时性，又提高了人员利用率。

（2）互联网出行服务

综合路网公众服务前端新增微信小程序为交互方式，与目前已有的福建高速微信公众号和闽通宝APP 互为补充； 后端将智能客服机器人的智能交互能力与综合路网大数据中心的数据支撑能力紧密结合， 在已有的交通资讯、车主服务等信息服务的基础上，特别新增了ETC在线智能客服、一键救援、一键爆料、路况快报等新功能，加强与客户的互动，让客户也成为管理运营的参与主体，也为未来更多的业务拓展打下良好的基础。

3.4 路网态势可视化

面向省、 市两级指挥信息中心的大屏指挥调度的需求，基于三维矢量渲染引擎和三维GIS 引擎，将综合路网智慧大脑提供的实时分析数据以各种曲线形式在计算机中进行相关计算拟合， 并利用图型特效技术构建出一套场景化动态展示系统。在场景设计方面，构建省级与设区市级指挥信息中心的综合路网态势可视化展示场景，并针对日常监测、应急指挥、节假日保障、调研考察等不同业务专题定制对应的主题场景。 行业管理者可以以最便捷、 最直观的方式全方位获取辖区高速路网的运行态势信息。

4 平台架构设计

4.1 设计思路

福建省大数据路网综合管理平台项目设计充分结合高速公路运营管理体制，实现多源数据共享、融合应用，平台设计思路主要包括以下三个方面：

4.1.1 立足业务需求

该项目建设了与福建省高速公路统一运营管理体制相匹配的、统一的省市两级一体化路网管理信息化平台，实现了业务系统之间的串联融合。平台纵向融合省、市两级高速公路指挥信息中心的日常业务， 并对接交通部和省交通厅的业务系统，既聚焦了核心业务的协同联动，又兼顾了省市两级的分工差异； 横向串联起高速公路收费系统、机电设备联网监控系统、视频监控系统、应急指挥调度系统、综合态势高分可视化系统、软交换通信系统、公众服务系统和协同办公系统等多个独立的业务系统，打破信息壁垒，提升协同效率，推进管理体制创新。

4.1.2 数据融合应用

该项目立足于构建完善的高速公路智慧化客户服务平台，整合集团公司内网、政务网、互联网等多渠道数据。基于移动互联网、 高速视频监控系统采集高速路网运行信息、 基于运营商手机信令数据采集高速公路出行客流运行特征和服务区人流状况分析、 通过收费系统采集ETC 车辆等数据信息，同时融合气象、两客一危等车辆信息，实现基于全方位的信息采集处理。以数据融合应用助力路网运营模式创新。

（1）通过公众出行服务信息发布，来构建出行客户服务新模式。 探索客户参与、共治共赢的运营模式创新。 通过建设公众服务智慧应用， 吸引越来越多的客户参与到高速路网运营的互动中来。 强化高速运营企业与客户之间的信息纽带，为客户提供更加安全、畅通、高效的通行服务。

（2）基于大数据进行深度挖掘数据后续潜在的商业价值。 通过建立刻画出人、车在高速公路上的行为画像，进而挖掘高速公路生态圈中的更多产品和服务的商业价值，实现数据变现和反向回哺到企业运营。

（3）基于分析路网各类数据运行分析挖掘构建路网运行预警模型， 来构建路网出行应急协调、 应急预案设置，探索基于大数据应用的应急保障支撑体系建设。

4.1.3 驱动业务创新

该项目的建设中， 立足业务需求， 应用了移动互联网、大数据、人工智能、物联网、数据挖掘、手机定位和三维地理信息引擎等多项前沿信息技术， 以新技术融合应用驱动业务应用创新：

（1）基于大数据分析挖掘的实现展现的一张图：让决策者、 管理者者能够全面快速精准高效地获取高速运营的全息信息，提升了决策的及时性与准确性。

（2）AI 智能客服机器人结合软交换呼叫中心平台的应用，极大地减轻了基层信息员的重复性劳动负担，能够推动高速指挥信息中心客户服务资源的优化配置。

（3） 利用基于用户拨打12122 语音和短信产生的信令数据，采集事故车辆车主用户的手机精确的位置数据，从而快速定位事故车辆， 可以为应急救援赢得宝贵的时间；基于微信公众号、小程序等互联网技术的应用，给公众出行构建了更符合使用习惯的交流沟通渠道， 更友好的界面使用体验。

4.2 平台架构设计

福建省大数据路网综合管理平台的建设以综合路网大数据中心为核心，采用分层解耦技术架构，汇聚多源异构业务数据， 在此基础上将原本分散的功能模块和业务系统横向串联起来，立足需求落地创新的智能应用。分层解耦架构的特点是：分层之间、模块之间均采用标准接口适配，不同时期、不同厂商建设的不同业务应用都可以在数据层之上稳定运行，彼此之间不会相互制约和限制，具有良好兼容性和扩展性。

图1 平台架构设计

福建省大数据路网综合管理平台的整体架构如图1所示，分为设施层、支撑层、数据层、应用层、展示层。

设施层提供大数据路网综合管理平台运行的基础软硬件环境，包括服务器、存储设备、网络交换设备和信息安全设备等。

支撑层为数据集成和业务应用提供公共支撑组件，包括：公共基础组件、数据集成工具、数据分析模型库和算法库、GIS 引擎、3D 图形渲染引擎等。

数据层是综合路网大数据中心软件系统的核心支撑组件，承担着数据枢纽的角色。它实现了全省高速公路的基础数据（路段/桥梁/隧道/设备/设施等）、收费数据（ETC/MTC）、ETC 门架过车数据、 高速出入口及重要路段流量数据、服务区监测信息、机电设备运行监测数据、视频监控（AI 图像识别）、交通事故/事件/施工/养护/管制信息、路面交通诱导信息、互联网实时交通路况、互联网高精度气象数据和手机信令/定位信息等多来源、多维度、多类型数据的采集、清洗、转换、关联、比对、归并、标识、修正、重组、审计和共享，并且以标准化的数据服务的方式为应用层提供源头活水。

应用层紧扣业务需求，先期建设运行监测（大数据综合路网运行监测）、应急指挥（综合路网应急处置）、公众服务（12122 智能客服平台、综合路网公众服务）和管理决策（综合路网态势可视化）共四大类五项智慧应用。 在数据融合的基础上针对不同的用户群体保持功能的相对独立，相互关联、无缝衔接。 高分可视化决策指挥系统为基于大屏的互动提供支撑。为满足值守人员、应急指挥人员、 管理与服务人员以及上级政府部门和社会公众的需求提供相应的技术支撑。

展示层提供大数据路网综合管理平台的人机交互界面。 决策者和管理者可以通过高分辨率大屏全面查看全省高速的实时运行态势； 工作人员可以使用综合网的台式电脑进行各种业务操作；广大公众（尤其是ETC 客户）可以通过福建高速微信小程序、公众号等进行信息互动。

4.3 数据架构设计

高速公路业务系统较多，各系统研发集成厂家不一，采用的技术架构和数据结构多种多样，因此，如何实现多源异构数据的融合、共享、应用，是路网综合管理平台建设过程中的一个难点和关键点。 路网综合管理平台统一了各业务系统之间数据交换内容、 数据交换标准和数据交换形式，确保数据信息完整有效融合。

综合路网大数据中心的数据架构设计如图2 所示。其依据数据处理过程进行了逻辑分区，将贴源数据（原始数据）、基础数据（中间数据）、主题数据（结果数据）和共享数据的分区管理，实现不同环节数据之间的有效隔离，有助于减少互斥，提高运行效率。 其中，业务数据区是支撑业务应用系统运行所需要的数据来源； 整合数据区汇聚了多种方式提取的结构化贴源数据、 非结构化数据和经数据治理而形成的各类核心业务数据；基础库中的“静态”和“动态”数据在融合分析区中进行多维度分析；生成的结果存放在主题库中； 共享库根据用户权限配置从基础库和主题库提取数据，完成数据的分发。

图2 数据架构设计

5 结束语

通过福建省大数据路网综合管理平台的建设， 福建高速对如何将大数据、 人工智能等新技术手段与高速公路管理运营工作实践相结合，做了有益的探索，也取得了一定的成效。 高速公路大数据项目的建设要达成预期的目标，首先必须切实做好需求调研，从业务中来，到业务中去；其次要重视顶层设计，架构设计优劣会长期影响信息化建设的成效； 第三要充分发挥综合路网大数据中心的核心枢纽作用，充分挖掘数据效果，通过数据驱动实现业务的集成创新；最后，在项目建设的过程中，制定配套的管理制度也是必要的保障措施。