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作者：王树兴，孙凌峰（山东高速股份有限公司）
摘要：针对山东高速公路运营管理大数据利用过程中存在的问题，建设了高速公路大数据共享平台，实现数据跨业务、跨平台的有效融合。基于平台融汇的运营管理大数据，探索高速公路运营管理过程中客户服务、智慧研判等大数据应用，从而实现高速公路智慧化运营管理。随着我国高速公路通车里程的不断增加，高速公路运营单位的运营管理难度日益加大。在信息技术飞速发展的今天，信息化管理成为高速公路运营管理的重要手段。在高速公路信息化建设过程中，收费站收费、路政救援、道路养护等运营管理都会通过信息系统产生海量数据，因此对于高速公路运营管理大数据的应用探究成为当前智慧高速建设的关键[1-2]。高速公路运营管理过程中产生大量业务数据，随着业务扩充与信息系统迭代，数据量级不断增加。运营管理大数据主要来自于以下几个方面。此类数据主要来自高速公路的基础设施、设备，包括道路、立交桥、服务区、收费站等基础设施数据，气象监测器、微波车辆检测器、监控摄像机、交通量调查站、可变信息标识等基础设备数据。在高速公路运营管理过程中，收费、路政、养护及出行服务等业务领域产生的数据。包括ETC门架收费数据、收费站车道收费数据、绿通车数据、入口称重数据、收费稽查数据等。包括道路问询数据、路况数据、收费站开闭数据、服务区数据等。多数高速公路运营单位已经建立了关于收费、养护、路政、监控及调度等不同业务领域的信息系统，但在运营管理大数据利用方面，仍存在以下三方面问题。1、信息系统在建设初期缺乏统一规划，存在数据标准不统一、交叉重复及一数多源等现象，无法保证信息系统数据的唯一性与准确性。2、不同业务系统之间的数据不能互联互通，业务协同困难，信息孤岛越来越严重。3、信息系统对高速公路运营大数据的应用处于基于B/S架构的查询、管理的浅度应用阶段。为克服现有高速公路运营管理大数据利用的弊端，打破高速公路大数据壁垒，促进基于运营管理大数据深度应用的业务协同，实现高速公路智慧运营，因此需要建设可实现海量异构数据存储共享的大数据共享平台。大数据共享平台是高速公路数据资产的承载基础，能够为客户服务、智慧研判、预警预测、指挥调度等应用提供大数据的存储、计算和服务能力，如图1所示。平台在已有信息系统的基础上，通过对现有业务数据进行梳理，建立统一的数据模型、数据标准、数据仓库，实现数据的有效整合和存储，并向上层应用提供大数据计算和数据访问等服务。通过打通基础大数据在各业务内的互通共享及后续多种高速公路业务系统数据的接入与共享，对业务数据进行海量管理、分析，实现海量数据的实时处理与可视化应用。
梳理基础设备、设施及基础业务，创建基于本体对象的数据模型，将多源的数据格式转化成统一的数据模型对象。为基础设施与设备建立统一的数据模型，定义模型和相关联属性。这主要涉及道路、立交桥、收费站、路段、服务区、可变信息标志、摄像机及车辆等。为高速公路建立基础业务数据统一的数据模型，定义模型和相关联属性。这主要涉及高速路况、车流量、收费日报、养护施工、交通事件及气象信息等业务。根据当前高速公路业务系统中多源异构的数据特点，将基础设施、设备、业务系统、第三方产生的实时数据和历史数据，根据结构化数据、半结构化及非结构化数据的区分，汇集、处理、融合到统一数据模型中，得到统一的数据资源，从而建设综合性的数据资源仓库。根据功能结构和汇聚数据特点的不同，大数据共享平台的综合数据库分为多源采集数据库、GIS基础数据库、融合数据库、专题数据库、历史数据库、共享数据库等六大类。用于存储数据采集上传的多源数据，包括各业务系统产生的结构化及非结构化数据，未经处理的数据存储在该数据库中。用于存储高速公路的基础地理信息，如路段（桥梁、隧道）基本信息、收费站与服务区等节点信息、路侧监测等GIS地图展示的相关数据。用于存储经过数据处理、融合后的数据。融合数据库的数据主要支撑大数据共享平台的处理分析，以及其他外部系统的数据共享。用于存储经数据融合、建模及大数据分析后的数据，按照不同的主题进行归档、分类。专题数据库主要用于支撑决策分析、展示等各类大数据应用。共享数据库主要面向外部应用提供数据接口以及应用接口，实现各类专题数据库的对外发布。大数据共享平台将各类数据经过数据提取、数据转换、数据筛选、数据融合四个步骤，通过统一的数据评估、标准化和转换处理，利用数据融合算法得到新的高精度数据，并对数据融合后的结果进行准确性验证。大数据共享平台能够实现各业务系统之间的数据级集成和非耦合式的互联互通。业务系统间的数据传输与交换，通过“抓取”与“分发”两种方式来实现。对于专题数据库中的数据，业务系统通过共享平台提供的接口与服务抓取数据。对于需要实时交换的数据，通过分发的方式由共享平台分发给业务系统。在数据交换过程中，共享平台实时分流正在交换的实时数据，并进行数据分析与存储，处理与平滑各业务系统数据之间的差异。当其他业务系统查询该数据时，共享平台直接返回查询结果，降低原业务系统的压力。基于大数据共享平台，在完成高速公路运营管理大数据融合和贯通后，可以进行数据在客户服务、智慧研判及稽查分析等运营管理方面的应用探索。
2020年1月1日取消省界收费站工程后，全国开启高速公路联网收费新模式，ETC车辆用户数大大增加，ETC门架系统的建设使得高速公路客户的行驶路线记录更加清晰。高速公路运营单位可以通过利用ETC门架系统数据、收费站收费数据等进行大数据分析，从而进行精准客户营销与服务提供[3]。通过聚类分析算法，根据收费数据中的最近消费时间间隔、消费频次、消费金额等分析指标，确定公司、路段、收费站等各层面的客户类别等级，实现重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般和低价值客户等级的区分。针对高等级客户，使用关联分析算法对“客户—入口收费站—出口收费站—行驶路线—服务区”等数据属性进行关联分析[4]，可得到客户的经常性行驶收费站、路线及服务区等信息。分析数据存储在客户服务专题数据库中，业务系统可以根据分析结果为客户提供收费站开闭、路线拥堵情况、客户出行路线推荐及服务区服务等精准信息推送服务。通过利用高速公路运营管理大数据，基于大数据的预测、预警等手段提供智慧研判信息，为高速公路运营领导者、部门提供决策支持，实现跨业务、跨区域的业务协同。在数据资源仓库中建立气象专题数据库，根据高速公路范围内团雾、降雪、降雨等异常天气的历史数据，通过使用大数据算法进行分析和预测，并结合气象部门的实时外部数据进行预测数据修正，得到高速公路的气象预警信息。大数据共享平台将预测预警信息推送至收费、路政、养护及信息等业务系统，各业务部门进行协同联动。在数据资源仓库中建立交通流专题数据库，通过利用历史交通流数据，使用关联分析算法实现对“日期、节假日（周六日、法定假期）、时间段、地点、车流量”五个数据维度的关联性分析，实现对未来特定日期、特定时间点、特定地点的交通流态势预测评估。大数据共享平台将交通量预测预警信息推送至收费、路政、养护及信息等业务系统，为领导提供收费站开闭、道路封堵等相关决策支持，各部门进行协同联动。在数据资源仓库中建立交通事件专题数据库，根据路政部门的交通事件历史数据，对交通事件数据模型中的“路段、地点、地点特征（分离立交、长下坡、隧道等）、时间（月份、时间段、节假日等）、天气、历史频次、事故原因”等多维度数据属性建立交通事件大数据分析预测模型[5]，实现对交通事件的成因分析、事件预测，从而根据研判结果进行交通事件提前预防，为决策者提供事故多发地的改进优化思路。在数据资源仓库中建立稽查分析专题数据库，通过利用高速公路车辆出入口信息、ETC门架系统记录的精准路径信息，结合ETC门架摄像头抓拍的图像记录对偷逃费车辆进行精准识别，实现高速公路通行车辆的稽查分析，包括换卡逃费、屏蔽或倒换CPC卡和电子标签逃费等行为。通过建设大数据共享平台，实现对高速公路运营管理大数据应用探索，山东高速公路现已在客户服务、智慧研判等方面取得良好的应用效果。
通过收费站、运管中心、公司各层级的月度、季度、年度通行排行榜等大数据应用，大数据共享平台实现了基于数据分析的引车上路、“空车抽奖”及客户关系维系等活动的客户精准服务，降低了空载货车在高速公路低频次通行的问题，提升了公司的经济收益。以G20青银高速潍坊西收费站为例，大数据共享平台分析得到5月份货五车型的本地车辆入口通行排行榜，如图2所示。通过大数据平台成功预测收费站、路段在节假日的交通流态势，并通过微信公众号、微博等进行对外信息发布。以G20青银高速为例，该平台预测了五一期间收费站的交通流量排行，如图3所示。大数据共享平台通过对历史气象数据分析，并结合实时气象数据，实现高速公路范围内一定时间段内的气象预警。以6月5日至6月8日的高速公路降雨预测为例，实现了降雨的提前预警，如图4所示。
通过利用交通事件历史数据，实现不同时间段内交通事件易发路段的预警。
以G20青银高速为例，实现对五一期间交通事件易发路段的预测，提前将相关信息向内部单位及社会公众发布，做好内部单位的预防性措施，保证公众出行。G20高速五一假期交通事件预测情况如图5所示。高速公路运营管理过程产生了海量数据，针对当前高速公路运营管理过程中大数据的数据壁垒、数据利用处于起步阶段等问题，建立大数据共享平台，完成跨业务、跨平台的运营管理大数据的有效融合。
在大数据共享平台的基础上，探索基于大数据的客户服务、智慧研判及稽查分析等应用，并取得了良好的应用效果，全面提升了高速公路运营管理智慧化水平。参考文献
[1] 孙雷,杨卫国,朱珺辰.大数据在智慧高速中的创新应用[J].信息技术与标准化,2018(Z1):20-23.
[2] 徐红海.智慧高速交通大数据应用探讨[J].中国交通信息化,2016(03):80-84.
[3] 钱超,杨孟,耿健,许宏科.高速公路ETC客户细分方法研究[J].交通运输系统工程与信息,2018,18(04):231-239.
[4] 杜瑾,郝珺,樊海玮.高速公路收费数据中环境-运营特征关联规则挖掘[J].长安大学学报(自然科学版),2015,35(05):97-103.
[5] 余崇俊,宋超,吴云廷.基于大数据的贵州省高速公路事故统一数据结构研究[J].山东交通科技,2019(06):16-19.
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