高速公路大数据运营体系研究

摘要：本文基于高速公路运营体系六大子系统及高速公路的大数据来源，分析了大数据在高速公路运营管理体系中的应用，该研究能够更好的为高速公路运营发展提供安全保障，对当前高速公里养护及管理提供有力的技术支持。

关键词：高速公路；大数据；运营管理

1前言

在高速公路的运营过程中，主要包括经营、养护成本、赔付以及运营安全及企业绩效这六大子系统。在高速公路的运行过程中，这六大子系统有规律的进行着，这种规律可以产生一定的数据，日积月累构成了一个庞大的数据库，被称为高速公路运营的大数据[1]。

2高速公路中大数据的来源

高速公路中的大数据主要有以下几个来源：①高速公路收费系统（ETC）：高速公路上都对应着自己的收费站，使用收费站的收费系统可以查询到所有经过车辆的过路费用及车辆信息，日积月累构成了一个庞大的数据库，这个数据可以精确地定位到车辆在高速公路的位置及费用信息；②应用系统数据：监控及结算中心的清账管理系统、12306人工服务系统、收费站的资金查询软件、过桥过路费用管理计算软件等大量数据可以很好的构成高速公路数据库；③传感器数据[2]：高速公路上的路感线圈、标识站以及收费站出入口的RFID传感器，能够感知过往车辆，为数据库提供有效的数据；④视频监控系统的数据：道路中分带及两侧、收费站出入口的视频监控以及隧道路口可以很好的为数据库提供视频支持。以上的数据根据结构性能不同可以分为两大类，结构化数据及非结构化数据[3]，结构化数据主要是高速公路收费系统及其相关应用系统产生的数据，这些数据主要是在关系数据库中生成及保存，如SQLServer和Or－acle。而像监控视频、图片等非结构化的数据并没有存放在关系数据可中。目前，非结构化的数据在高速路网中占比高达80%，传统的数据处理应用软件很难完成相应的任务。

3高速公路中大数据的特点

（1）规模大、样式多[4]：高速公路的管理系统所产生的数据种类较多，有以收费系统产生的数据为主的结构化系统，也有监控设备抓拍的静态车牌图片以及传感器等产生的非结构化系统。除此之外养护巡查、交警管制以及高速公路相关联的其他系统信息，如服务区是否正常使用，收费车辆是否按照规定行驶以及周边便道及交叉口是否通畅等问题，以及天气环境、地质或者人为等灾害获得的原始数据。（2）数据密度价值：数据量非常的庞大，但是没有一个很好的规划，这些数据都是没有用的[5]。例如，高速公路监控中心能够在每天，每个小时产生大量的数据及监控视频，一旦发生交通事故及以外灾害，数据只能够显示几秒钟甚至更少的问题，不能够很好的表达当时发生的问题。因此，数据的异常检测应该是路网检测的重点。（3）高效性及高速性：高速公路数据处理必须要做到及时高效，因为事故往往也是发生的时间短，速度快。例如，如果某路段发生交通拥堵，收费站的收费数据要快速到达监控结算中心进行信息处理，系统要及时获得车辆数量等信息，如果时间较长可能会出现人员伤亡等情况[6]。报表生成这种简单的操作并不能够成为大数据分析的主体，传统的数据库技术和各种BI工具可以不重要的数据丢弃，并建立数据集市能对数据进行分析[7]，OLAP在目前的软件系统中已经不能够满足数据库的需求，再者数据库具有“面向主题”[8]的特性，这种特性决定了数据库必须是随着时间不断变化的，而这种不稳定的变化难以处理目前多变的环境问题，更不可能在谈及高效和高速等效率特征。

4高速公路运营体系中大数据的应用

4.1在经营系统中的应用。在高速公路经营过程中，主要有收费管理数据、监控中心的视频、照片以及其他与公路相关的运营等数据。这些数据的收集及整理能够分析预测高速公路的经管能力，通过对通行费用、车辆量大小及道路通行状况的分析预测，能够提醒在路上的司机注意避让高峰路段或者选择其他高速绕行方案。再者，在经管中运用大数据还能实现高速公路路段的精准营销。4.2在养护子系统中的应用。在养护管理方面，高速公路也离不开大数据的技术支持。建立智能化的养护数据系统是当前高速公路养护的重点工作，实现高速公路健康状况的实时监测，能够对养护效果起到重点作用。其主要分为以下两个方面：①建立数字化养护安全管理平台。通过GPS、遥感、无人机设备等信息技术的应用，建立原始数据库，并结合计算机语言生成数据库系统，系统能够综合分析道路桥梁的主体结构、附属结构、结构物使用情况、相关设计内容说明、施工资料以及养护管理人员的资料等情况。通过数据能够对结构物目前状况快速分析，一旦有结构物出现损坏，系统能够第一时间通知相应的养护管理人员进行维修和保养；②可以对高速公路实现全寿命周期养护计划。高速公路受环境、车辆等外部因素的影响，使用寿命也有所减弱，通过大数据的应用，能够对这些外部因素进行相应的分析，从而预测高速公路的损坏情况及使用寿命，有助于养护管理人员及时对相应结构物进行实时监控、制定计划并实施维修。4.3在维权子系统中的应用。在维权子系统中的应用主要分两点：①对偷逃通行费用的行为进行识别；②对超载超速车辆的情况进行处理。对偷税漏税的个人及其单位可以建立数据库系统，并运用相应的稽查系统，通过定期的收费数据筛查相应车辆的收费运行记录，对存在或者疑似存在问题的车辆进行标识并上报核实情况，从而提醒有关单位及部门针对这些车辆的实时监控及记录。超载超速车辆可以通过与交警系统共享数据，建立一套完整的超载超速行驶的黑名单系统对其进行控制。4.4在安全管理子系统中的应用。首先，高速公路通行率的提高可以有效降低行驶车辆事故的发生。通过大数据中高速公路的道路状况、车流量、天气状况等信息，给予司机师傅相应提示，可以降低安全事故的发生率；还可以通过车流量、车辆类型等信息对道路引流、车辆分离采取措施，降低道路拥堵，提高通行率。其次，提高高速公路运营处理应急事件的能力水平。通过建立应急预案指挥调度平台，实现对高速公路实时应急处理，在发生事故的第一时间通过平台告知行驶在路上的驾驶员选择避让，并提醒道路救援人员迅速到达事故发生地点，对其进行抢救和现场指挥调度。4.5在运管成本子系统中的应用。高速公路在运营管理中对运营成本进行控制的时候，主要采取以目标成本管理法为主的控制措施：①根据高速公路的经营管理目标，制定相应的成本目标值，对运管成本数据分析的同时采取不同手段对目标进行控制。这种成本控制方法最后还是要根据事后进行核算实际的运营成本；②提高数据采集效率。建立自动化数据分析系统，该系统上可以产生所有的运营业务成本信息、文件流转、流程审批、数据共享和绩效考核，这些复杂的数据信息为成本分析和改进提供了有效证据。

5高速公路大数据应用展望

高速公路大数据的应用对我国高速公路养护及维修都是一大趋势，目前实时分析及数据处理问题还没有一个系统的方式方法。因此，提出以下意见建议供参考：①应建立养护大数据库；②需要打破技术矛盾的制约，不断提高和完善大数据系统的耦合度，相互制约并相互关联，从而使得数据的处理效率能有所提升；③加强培养专门的大数据工程师。行业内也应鼓励优秀的数据系统集成商，和养护及维修结合，开发出效率更高、更全面的大数据养护管理系统。加强培养更专业的大数据处理技术工程师，实现大数据在高速公路运营管理体系中的应用。

参考文献

[1]王艳侨．浅谈基于全寿命周期和大数据理念的高速公路养护管理系统[J]．通讯世界，2015（6）：15－16．

[2]覃雄派，王会举，杜小勇，王珊.大数据分析———RDBMS与MapReduce的竞争与共生.软件学报，2011（9）：32-45.

[3]宋亚奇，周国亮，朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战.电网技术，2013（4）：927-935.

[4]GrobelnikM.Big-datacomputing:Creatingrevolutionarybreakthroughsincommercescienceandsociety.

[5]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战.计算机研究与发展，2013（1）：146-169.

[6]窦万春，江澄.大数据应用的技术体系及潜在问题.中兴通讯技术，2013（4）.

[7]王珊，王会举，覃雄派，周烜.架构大数据：挑战、现状与展望.计算机学报，2011（10）：1741-1752.

[8]InmonWH.BuildingtheDataWarehouse（3rd）.NewYork：JohnWileyandSonsInc，2002.

作者:汪洁文 李国强 单位:齐鲁交通发展集团有限公司东营分公司