石小峰
(四川智能交通系统管理有限责任公司 四川 成都 610000）
摘要：随着经济和信息技术的快速发展，汽车数量不断增加，高速公路汽车管理已成为交通管理部门急需解决问题。本文结合大数据技术构建了交通智能管理系统，为解决当前高速公路运行中存在问题，提出使用大数据技术进行高速公路管理。
关键词：大数据平台；交通管理；高速公路
引言
如今，我国的公路交通建设已经较为成熟，所构建的公路交通网络不仅为我国国民的出行提供了极大的便利，更对我国的经济建设产生了积极的影响。高速公路建设加快了物流运转的速度，极大促进了国民经济的发展，减轻了繁重的交通压力。但高速公路作为公路交通网络极为重要的部分，因高速公路的快速发挥发展，高速路网所产生的交通信息日益增多，这些海量的数据就被称为大数据，如何对智能高速公路系统进行大数据管理，提高高速公路管理质量，保障高速路网的有效运转尤为重要。大数据技术在建设高速公路中的应用，能够整合高速公路的信息资源，可以有效地提高高速公路的管理和运营，因此正确将大数据技术应用到智能高速公路系统中是我国高速公路发展的重要内容。
1交通大数据的基本概念
社会经济的快速发展提高了居民的生活水平，私家车的数量大幅度增加，交通数据倍增，原有的交通管理方式已经难以满足当前的需求，必须寻找适合当下交通数据管理的方案。大数据技术的出现让交通数据处理更加方便，交通管理的效率提高了数倍，而且大数据技术还可以应用到交通卡口视频、图片等信息的采集、存储以及分析工作中，与以往的交通管理办法进行对比，其效率更高、成本更低，而且大数据技术处理下的交通信息准确性更高，与实际情况完全相符，虽然短时间内大数据技术的应用会增加交通管理成本，但从长远的发展角度来看，大数据所带来的成本节约是相当可观的。
2高速公路交通大数据分析
2.1多源异构数据的混合存储及融合技术
交通行业在生产、设计、施工、经营及管理过程中会产生大量异构数据，多源异构数据的统一存储及融合技术是首先要解决的关键问题，也是对交通大数据进行充分挖掘和应用的前提。开展数据存储技术及融合算法研究，并建立适用于交通行业的数据模型，实现异构数据的快速存储及查询、录入数据的统一标准化，是当前交通行业大数据分析工作的重点之一[3]。
2.2基于云计算的数据分析挖掘体系
建立基于云平台的数据分析挖掘体系，提高非向量数据的挖掘能力，开展基于分类、回归分析、Web数据挖掘等方法的数据分析研究，并建立各类型数据挖掘模型，实现各结构类型数据的分析与深入挖掘，进一步提高交通行业大数据的服务价值。
2.3数据的可视化决策
基于新型数据可视化决策技术，将复杂的数据信息以图、表形式直观显示，并动态呈现数据变化趋势，提高管理人员依据数据进行生产经营管理决策的科学性。
3交通大数据平台设计
3.1交通大数据平台总体设计
交通大数据平台是由底层传感器以及顶层数据挖掘层构成，为确保系统能准确运行，采用自下而上的思路进行交通大数据平台构成：无线传感器、网络层、数据层、支撑层以及应用层。无线传感器层是由摄像头、地质监测装置、车牌识别装置、智能道闸装置等组成，用于车辆、道路信息监测；网络层包括5G、Wifi、In-ternet等网络，用于底层数据传输到数据层；数据库层包括关系数据库MySQL、Hbase、分布式数据库、数据融合处理方法；支撑层主要有车牌识别、费用支付、登录管理、交通信息管理、大数据平台管理、视频监控管理；应用层主要有收费管理、移动APP平台、Web管理系统、接口层。
平台中数据处理是关键技术，需要对系统各种业务进行数据融合，例如交通调度监控与智能道闸数据融合、智能道闸与设备管理系统数据融合、统一认证的门户系统与各个子功能角色数据融合、财务管理系统与调度监控数据融合等。这些数据融合为数据挖掘提供数据仓库。
3.2混合式架构数据平台设计
交通大数据智能高速公路管理系统是由关系数据库MySQL、大数据Hadoop以及分布式数据库混合组成。所设计的数据库是面向多用户的信息集中共享平台，具有能长期存储数据、挖掘数据、分析数据功能。所构建的数据库按照分层模型进行构建，主要有数据采集层、数据融合层、组件层、数据挖掘层以及应用层。数据采集层是通过无线传感器、摄像头等进行数据采集，采集原则按照实时在线方式进行数据采集，采集结构可能是非结构也可能是结构；数据融合层是将采集的信息通过分布式数据库进行数据融合；组件层是将工作流、数据发布、图形组件等功能集成在一起形成新的接口方便调用；数据挖掘层可使用Hadoop、Hive框架进行数据挖掘，数据来源主要有站点信息、客流信息等；应用层主要是移动APP上进行交通流量信息查询、费用管理等。
3.3系统数据库设计
交通采集数据为非关系数据库，本文使用NoSQL数据库进行非结构数据存储。该数据库具有特点为：数据类型为非结构类型、数据不需要事先定义，具有较高的灵活性、数据一致性不严格、能实现横向扩展、主要分布在多个服务器上、单点出现故障，对系统影响较小、采用非SQL语句进行查询、具有超大规模查询能力。
3.4道路交通安全管理中的应用
考虑到高速公路管理主体的差异，高速公路数据具有一定的广泛性，需要对高速公路的路面情况、天气状况、车流情况等进行综合评估，找到其中的关联性，从而制定改善措施和预防计划，保障高速公路道路交通安全。除此之外，还可以对高速公路上的车流量情况、车型结构情况以及道路铺设情况等数据进行统计，得出高速公路的路线控制计划图，如主线、匝道等，让高速公路的车辆通行质量得到提升，为司乘人员提供优质的服务。以重庆的高速公路管控方法为例，其根据内含高速公路的路面情况和车流量情况，设置了客货分离以及限时段禁行的条款，有效避免了高速路段内堵车情况的出现。最后在高速公路内设置了有效的信息发布路径，使高速公路的安全信息能够快速传达给所有在高速公路上的旅客，在提高高速公路服务质量的同时也保障了道路交通安全。
3.5道路养护过程中的运用
高速公路路网迅速发展成熟的今天，通车里程日益增大，高速公路的养护工作也变得尤为重要。高速公路养护也要建立在有效的高速公路数据库上，如高速公路的里程数、运营时间、日常维护时间等，目前在进行高速公路道路维护时，常常由外部的施工单位来完成，不同的外部施工单位在提交养护数据时存在数据处理中的差异，导致养护数据参差不齐、零零碎碎，一些养护数据保存在电脑上而另一些养护数据则保存在纸质资料上，这些养护数据在处理过程中查询难度较大，很难进行高效、精准的管理，在大数据运作模式下，道路的维修保养能够在当地气象环境、路面载荷以及车流量等多种因素的影响下合理开展，有利于道路养护周期的科学、合理设计。
结语
本文分析了交通运输行业开展碳交易的宏观要求，梳理了碳交易的优势、劣势、机遇和威胁，并在此基础上初步提出了交通运输行业开展碳交易的基本对策要点，为下一步碳交易实施路径的探索奠定了前期研究基础。
参考文献
[1]吴智高.浅谈我国大数据产业发展特征与不足及建议措施[J].科技资讯，2018，16（36）：30-31.
[2]彭宇，庞景月，刘大同，等.大数据：内涵、技术体系与展望[J].电子测量与仪器学报，2015，29（4）：469-482.
[3]胡佳.大数据时代的数据分析与挖掘[J].中国新通信，2014（23）：34.
作者简介：
石小峰（1985—）汉族，电子工程系本科毕业， 主要从事数据分析工作。