编者按:交通运输部路网监测与应急处置中心信息技术与网络安全处工程师倪艳在第二十三届中国高速公路信息化大会上作题为《基于大数据分析的高速公路服务》的报告。倪艳认为,高速公路行业迎来大数据时代,当前高速公路大数据应用包括车辆轨迹跟踪还原、车辆行为的精准稽核、路网潜在逃费分析、构建全数据信用评价体系、大流量主动管控等。以下为倪艳的主要报告内容,《中国交通信息化》作了不改变原意的编辑及整理。 01 高速公路大数据构成及特点 规模巨大:除收费数据外,其他监控系统、各种应用系统及各种传感器将占据巨大的数据空间。 多样性:数据形式足够多样化,包括结构化数据、非机构化数据、以及视频数据等。 蕴藏大价值:海量数据的积累能为高速公路营运管理提供科学管理和科学决策的依据,从而提高效率、降本增效。 速度快:持续生产经营过程及其业务对象的统计频率较高、信息迭代速度较快。 02 高速公路大数据应用思考 高速公路大数据应用-思考1 高速公路运行指标体系:关键指标统计分析与展示。具体包括客货运量、周转量及其时间和空间的分布,统计排名;通行规费收入,及其时间和空间分布、统计排名;各路段拥堵系数;交通事故发生率及其时间空间分布,统计排名等。 车辆行为分析:具体车辆和事件分析。具体包括拥堵分析,包括拥堵疏导和拥堵原因;事故分析,指导路径规划和警示标志设置;车辆通行异常,包括速度时间不匹配、入口出口车牌不符、以及高速路违法行为,整治秩序,追捕逃费等。 高速公路群体要素大数据:挖掘高速公路通行宏观规律。具体包括总结交通事故规律,探索提升安全管理途径;通过高速公路出行数据,分析人群流动方向和规律,出行规律与支付习惯;分析高速机电设备故障损耗规律,提升养护效率,节约成本等。 高速公路大数据应用-思考2 在数据存储方面:数据规模庞大,且以分秒的速度成级数增长;数据类型多,不仅包含结构化数据,还包括语音、视频、图片等数据;云数据库的建立成为必要条件。 在数据分析与挖掘方面:需要对有效数据的筛选;对数据分析模型的建立;对有效数据的快速处理实时分析。 03 高速公路大数据应用探索 路网潜在逃费分析:基于大数据深度分析,挖掘路网潜在逃费行为,例如团伙作案分析、逃费车型分析、逃费区域分布分析等。
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