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基于大数据的高速公路运营管理(附下载)

[日期:2015-03-19] 来源:中国大数据  作者:刘中亚 [字体: ]

  摘要:大数据概念的兴起,带动了各行各业的对大数据的讨论和重视,作为一名基层的高速公路从业者,笔者结合实际工作经验和大数据的应用前景对大数据在高速公路运营管理上的应用进行了阐释,分析了发展的难点并对发展的前景进行了展望。

  关键词:大数据 运营管理 高速公路应用

  从2011年开始大数据的概念就开始风靡中国,直到现在各行各业对大数据技术在实际的生产和生活中如何应用的讨论依旧不绝于耳。特别是《大数据时代》和《大数据:正在到来的数据革命》两本书在国内的畅销,以及两书作者在国内的演讲和讨论都座无虚席让平常百姓对大数据的概念也从陌生到熟悉。

  那么,“大数据”到底是什么意思呢?笔者查了不少资料,到目前为止,各界对大数据还没有一个统一的概念或定义;这里我们可以参考一下《大数据:正在到来的数据革命》一书中的这个解释:“一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据,更大的意义在于通过对海量的数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值”。其实大数据并不是突然就有的概念,它是人类面对要处理的数据越来越多的情况下产生的,而对这些数据的再处理,笔者认为我们可以简单将其理解为“知其然而不知其所以然”。

  作为一名基层的高速公路管理者,笔者试图结合安徽省高速公路运营管理和大数据的特点对高速公路未来的运营管理进行一些研究和探讨。

  一、 高速公路运营现状及数据来源

  目前安徽省内的高速公路的管理者有3大主体,包括进行交通安全管理的高速交警、实施路产路权管理的高速路政以及从企业管理角度的高速公路业主单位。而高速公路的运营管理分为6个板块,包括交通安全管理、路政管理、收费管理、服务(区)管理、养护管理和监控管理,其中前两者分别由交通警察和公路路政部门来管理,其他则主要由高速公路运营公司来进行管理。全国大部分省市都和安徽类似,只是细节方面有所区别。

  每个管理板块每天都会产生大量的数据,交警部门有事故等方面的数据、路政有路产路损方面的数据、收费站有每辆车子进出高速的数据、服务区有车辆休息时间以及维修等方面的数据;另外还有很多第三方数据,如地方道路和高速连接线的数据、高速周边医院和加油站的数据等。以皖通高速为例,2013年春节、清明、五一及国庆假期,公司共免收小型客车约316.9 万辆,免收金额约为1.39 亿元;同时,公司共减免绿色通道车辆约87.51 万辆,减免金额约2.80 亿元。这些仅仅是收费部门统计的数据,其他部门同样也会产生许多相关的数据。这些数据分布在不同部门,一个部门如果想了解本部门不能第一手获取的资料有时候会花费几天的时间,这对于具体办事部门来说效率会低很多。

  二、大数据在高速公路运营管理上的应用方向

  虽然这6个管理板块由不同的部门来管理,但是每个管理板块每天都会产生大量的数据可以部分共享,例如事故地点时间、交通拥堵情况、路段限行限速等数据。

  在日常的运营管理的数据分析中,我们可以统计出哪些数据3个管理主体都会涉及,哪些数据分布在6个管理板块中,然后制定出“最小数据集”(指通过收集最少的数据,最好地掌握一个研究对象所具有的特点或一件事情、一份工作所处的状态,其核心是针对被观察的对象建立一套精简实用的数据指标)。例如一辆货车在高速公路上行驶,那么在车辆上高速的时候,收费站会扫描车辆的号牌,然后根据号牌的信息发通行卡给驾驶员,这个时候这个车辆的相关信息应该传送到交警部门和路政部门,交警和路政可以根据其相关信息查询该车辆是否有违法违规或多次超限超载行为等,如果该车辆确有上述行为,交警和路政可以在沿途收费站和服务区布点进行下一步行动。

  1、 在交通安全管理方面的应用

  在涂子沛的新书《数据之巅》中讲述了这样一个故事:2011年10月,美国佛罗里达州《太阳哨兵报》记者克斯汀因一退休警察超速行驶导致一起恶性交通事故,她依据《信息自由法》向当地的交通管理部门申请数据开放,因此获得了110万条当地警车通过不同高速路口收费站的原始记录。克斯汀用了3个月的时间对这些记录进行了统计分析,她利用v=s/t这个公式得出在13个月期间,当地3900辆警车一共发生了5100宗超速事件,也就是说,警车超速的行为几乎每天都在发生。

  虽然故事讲述的只是大数据的一个简单应用,从得到的公开的数据,我们还能知道警车超速集中在哪些时间段,再根据警方内部数据,就能具体知道是哪些警察违法。

  交通警察可以利用先进的电子传感技术、数据传输技术、自动控制技术以及视频监控设备、近场通讯设备、热成像设备等有效地建立起一套可以大范围、全方位复制的、可以发挥实时、高效、准确的交通安全管理系统;通过分析各个位置传感器传输过来的数据,可以得到一些数据之间的函数关系,例如通过分析车流量、天气状况、路面状况和车辆已上高速时间与事故发生时间地点各数据之间的相关性,并建模得到哪些情况哪些地点容易发生事故,提前通过如交通广播或微信等新媒体进行信息推送(利用智能手机等设备上APP定位功能得知车辆所在位置)通知司乘人员注意行车安全。其实这个方面我们可以体验一下智能手机上的导航类(或地图类)APP就能明白,联网的导航类APP在导航前规划的线路上就能用不同的颜色来代替畅通、拥堵等情况(其实这些信息就是APP收集每个用户的即时反馈和城市的路况中心等信息进行实时分析的)。

  2、 在路政管理方面的应用

  路政管理的主要工作是“保护路产、维护路权,治理和审批涉路和超限超载行为”,由于大部分高速公路是国企采用“贷款修路,收费还款”的方式修建的(即高速公路是国有资产),所以路政管理工作显得尤为重要,我们不能让国家财产受到非法侵害和占有。

  高速公路路政管理部门可以利用条形码技术,将高速公路两旁和中央隔离带的所有波形板、百米桩、公里桩、(电子)情报板等设备编号编码扫描进路政的数据库中,一旦有设备损坏、缺失或者更换,系统数据库中可以快速的更新,在年底的统计中可以快速的得知一年中设备的损耗率等数据。同样对于高速公路两旁的建筑物、上跨桥、下穿桥等也可以用设备的编码进行定位,这样利于国有资产的保护。

  对于目前货运车辆超载超限行为的治理,路政部门可以利用自己的数据库和交警部门的数据库(当然这需要多方的协作和支持并建立专门的数据库)进行统计分析,得到超限超载车辆的相关数据,如车辆品牌、车轴数、车辆载质量以及车辆常走的路线等。这样一旦货运车辆上高速的时候收费站就可以将该车辆的信息传输到交警和路政的监控中心,马上就可以知道该车辆曾经是否有超载或超限的行为,根据以往的记录和这次是否超载超限,路政管理部门可以根据相关法律法规对该货运车辆进行监督和处理。

  3、 在业主管理方面的应用

  由于高速公路的业主是经营单位,所以业主管理方面就是经营单位的管理,主要是前面所讲的后4个管理板块。

  (1)收费管理方面的应用

  对于收费站来说,每辆车进出高速都有视频和文档资料,其数据量是巨大的、价值也是最大的,所有高速公路上大数据的应用都要以收费站的数据为基础。因此针对收费站,数据存储、数据处理与分析以及数据挖掘等技术将会得到大范围普及和应用,大数据的处理技术必将会使云数据库成为必要。

  今年2月《中国交通报》上报道,京藏、二广、包茂高速内蒙古段部分设施被不法分子破坏来帮助社会车辆偷逃通行费,共切割护栏100多起,造成500多万的损失。

  其实运营公司完全可以对其省内所有收费站以往的数据进行分析,得到一套可以用来实现收费稽查目的功能的平台。用此平台定期对全省联网的收费数据进行逐条核对,只要符合偷、逃费特征的(如出入口车牌不一致、按最低时速行驶已经超时的车辆、路中监控系统出现的车牌在所有入口处都没有登记的车辆等)就标记出来,可以通过系统通知相关部门和各收费站。

  (2)服务管理方面的应用

  虽然收费站也能提供一些基本的路况提醒、免费加水等服务,但对司乘人员来说最主要的还是服务区。近年来许多服务区已经升级改造,提供了许多出乎我们意料之外的服务,如浙江大部分服务区对服务区超市内的商品与服务区所在地实现同市同价;安徽首创了全国第一个候机楼式服务区。

  在服务区的进出口都安装上和收费站一样的视频车牌识别系统,就能准确的知道每辆车在服务区停留的时间。所有服务区的超市安装上智能的进销存软件,那么每个服务区的每次进货就可以直接用电脑所给的数据来进行;而且对经营公司来说,其管理的服务区越多,每次进货量越大,那么其成本优势也将越来越大;特别是那些地方特色的商品和食品,有了大数据来分析,就可以减少因季节性或假日消费带来的资金或其他的方面的困难。

  国家近期针对了新能源汽车给予了一系列的优惠政策,随着城镇化的发展,以后城际高速上新能源车辆会越来越多(从最近10年各主要高速出入口的数据能预测到),服务区可以提前布局电动汽车的充电设备以及服务设施。

  (3)养护管理方面的应用

  高速公路一旦通车以后就面临着养护的问题,特别是近几年国家几年前新建的高速都一个接一个的通车了。以笔者所工作的合安高速来说,这条路在2002年底通车,不但是安徽省内的交通要道,也是G3京台高速安徽段的重要路段;由于大货车特别多,从合肥的小西冲到庐江的马堰枢纽这62公里的路上都是修补的痕迹,而且每两到三天路上就能看到施工;《安徽省高速公路“十二五”发展规划》中也明确这段路要“四改八”,以面对越来越大的交通量。

  养护单位要健全路面结构方面和技术标准方面的数据,及时根据车流量、路面载荷状况以及气象、环境等因素制定全寿命周期的路面、桥梁、隧道等养护周期计划。养护单位也可以从路政数据库中得到超限超载车辆的信息,通过分析超限超载车辆和这段路的技术参数为其养护提供决策支持。养护单位还要和路政的资产设备数据库相联系,每次施工之前通过网络和路政交警联系办好相关施工许可及备案,施工中和施工结束及时更新相关数据给路政和交警。

  (4)监控管理方面的应用

  高速公路上监控设备包括:测速摄像头、路况摄像头、天气收集器、可变情报板以及专门的桥梁和隧道状态监视系统。这些设备都是价值不菲的,他们为高速公路的管理者提供最新信息,所以他们具体的位置以及其具体工作状态都要在监控中心的数据库中保存。

  但由于机器本身的属性,他们也需要很好的管理,如设备的保养维修或事故等意外导致需要更新换代的情况都需要记录在数据库中;经营公司要利用好这些设备的数据,在设备需要升级的时候分批次的进行更换,这样一方面最小程度影响交通另一方面能节省费用。

  三、大数据在高速公路运营管理上的发展难点

  大数据的出现,是人类不断记录信息的结果。随着海量数据的出现,伴随着海量数据的存储、备份和保密等技术问题;这么多来自不同部门的数据,而且数据要被不同的部门处理,必须做好数据的维护和管理,防止数据意外丢失更要防止数据外泄,强化数据责任工作,这是大数据时代最基本的工作。

  不同于小数据,大数据就像金矿一样,要想对人类有作用,人类必须去对数据进行整合和挖掘才能产生新价值。现行的高速公路运营系统普遍让人感觉到实时分析能力差、海量数据处理效率低,缺少科学的决策方法;而我们所要求的基于大数据的高速公路运营系统对数据的实时处理能力较高,不仅仅包括3大管理主体内部的数据处理;以后必须要包括外界客户的实时查询,如客户的ETC卡消费查询、客户在高速公路上违章信息查询以及客户接下来要走的高速的拥堵情况等。

  从前面的描述和实际工作中,我们可以看到高速公路的各个部门的数据并不是单一的,有些数据每个部门都要用到,有些数据就一个部门用到;各种类型、来自各个部门的数据如何从政策和技术上突破信息互通、资源共享的壁垒,如何实现交通信息资源的综合利用,使其真正支撑起高速公路运营系统,还需要交通运输主管部门的顶层设计和总体规划;未来高速公路的数据还要横向与铁路、民航等进行信息互补,建设基于大交通的综合路况中心,所有数据必须提前做好标准化和规范化,同时我们要完善立法,对这些数据要从法律上去保护不能被滥用和篡改甚至非法利用,必要的时候要建立责任倒查机制。

  四、前景展望

  这两年,智能终端设备得到了广泛的普及,出行和地图类应用开始发展;2014年春节百度根据其地图应用数据(日请求次数约70亿次)发布了中国人春节迁徙图,让国人感到震撼和惊讶。

  随着高速公路网的不断成熟、移动网络和智能终端的不断升级,以及未来物联网的普及,人们对高速公路实时路况的需求也越来越强烈;同样他们在享受高速公路大数据服务的同时,这些智能终端也在为高速公路的大数据提供信息。以后可以用大数据辅助交通规划和决策,预测群体性出行活动甚至可以对驾驶员进行行为评估。

  前面讲了大数据在高速公路运营管理上的6个方面的应用,那是在目前大数据的应用并没有全面爆发的情况下来说的,未来大数据应用得到广泛普及,许多我们现在无法想象的将会在实际中看到。

  大数据在高速公路上的应用只是其在大交通的应用中的一个方面,更是大数据未来应用的一小方面,我们必须正视大数据,使其朝着对人类有利的方面发展,利用它的价值更科学的对未来作计划。

    转载请注明来源:中国大数据。这篇文章发表于2014年23期的《中国公路》第108页!中国大数据读者:刘中亚 投稿!

      个人微信:lazybeyond    lazybeyond@vip.qq.com

      个人简历:09年大学毕业,09.07--10.07 安徽华天汽车销售服务有限公司,10.10-11.12 奇瑞汽车股份有限公司,12.01----安徽省高速公路路政支队

  参考文献:

  [1] 涂子沛.大数据:正在到来的数据革命[M]. 广西师范大学出版社,2012

  [2] 周莉莉,邵津宏. 安徽皖通高速公路股份有限公司2009年公司债券跟踪评级报告[R],中诚信证券评估有限公司,2014

  [3] 涂子沛.数据之巅[M]. 中信出版社,2014

  [4] 杨志杰. 高速公路再掘金[J]. IT经理世界,2013(17):92-94

  [5] 万一. 数据挖掘在高速公路营运管理中的应用[J].广东科技,2006(12):86-87

  [6] 钱民峰. 大数据时代的高速公路信息化[DB/OL]. http://www.hnetn.com/html

  /2014-5-4/2014541816326546.htm,2014-05-04

  [7] 杜玉辉, 蒋姣丽.大数据背景:高速公路收费系统数据的现状、分析与展望[J], 电脑知识与技术,2012(05)

      论文免费下载:基于大数据的高速公路运营管理





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