摘要：交通采集和诱导系统能够帮助管理者实现路网交通流优化和为出行者提供诱导信息，是解决交通拥挤的有效途径。本文以义乌市诱导体系建设为例重点对交通数据采集设备选型和布局，以运行指数系统为核心的路况信息生成，以网页和诱导屏为主体的诱导发布平台建设等内容进行了阐述并总结出可供各地借鉴的一些经验和启示。
关键词：数据采集、大数据、运行指数、交通诱导
1、义乌城市交通现状
义乌市位于浙江省中部，市域面积约1105平方公里，是金义都市区的重要组成，全国最大的小商品出口基地和全球最大的小商品集散中心，商贸交易活跃、物流业发达。
经调查，作为一个县级城市，义乌市民出行对私家车依赖严重，全天公交出行比例仅14.5%，而小汽车、出租车等个性化机动出行比例达到50.8%（不含步行），交通量的快速增长与不合理的出行结构，导致现状义乌高峰期道路交通拥堵较为严重。
2、数据采集系统选型与布局
2.1设备选型
一个城市的智能交通系统是一个综合性平台，应能实现各系统功能的有机串联，数据共享。故在数据采集设备选型和建设时，应整体考虑系统需求，重视数据的挖掘和共享利用，避免重复建设。义乌市在设备选型时，结合各建设系统数据采集需求，重点对线圈、无线地磁、视频、微波等现有主流检测设备在功能、数据精度、稳定性、兼容性、美观度等方面进行综合对比分析。
经对比分析认为：视频检测器即具有交通流特征检测功能又具有交通行为监测功能，与其它检测器相比优势明显，而本身以视频检测为主的电警建设工作又是部门主要职能所在。故义乌市信息采集系统以视频为主，其它设备作为补充。出于节省投资，根据义乌市既有信息资源以接入出租车实时GPS数据作为补充。
2.2设备布局
目前义乌市已建成468个路口电子警察和141个点位的路段智能卡口，基本实现了对信号灯控路口的全覆盖，日均采集结构化数据约1千万条，下一阶段将着重增加对现状仅覆盖三车道断面内的车道信息覆盖度。在浮动车GPS数据信息方面，已接入全市1500多辆出租车的实时GPS数据，上传周期为20-90秒，定位精度在15米左右。
3、交通运行指数系统建设
3.1交通运行指数
交通运行指数（也称为交通拥堵指数）是一种反映道路交通拥堵严重程度的相对性数字化指标。通过整合多源数据，建立数学模型，计算得到路网中各路段的运行车速并生成交通状态，再按各道路的拥堵权重，将市区所有道路的拥堵状况综合集成为一个“交通运行指数”，以简洁、直观的数值变动描述全路网的交通运行状况。根据浙江省《城市道路交通运行状态评价规范》，交通运行指数取值为0-10，分为五级，其中0-2表示路网处于“畅通”状态，2-4表示路网“基本畅通”，4-6表示路网“轻度拥堵”，6-8表示路网“中度拥堵”，8-10表示路网“严重拥堵”。
3.2总体架构
系统整体架构可分四个层面，即数据采集、数据分析、应用功能（含决策支持和公众服务）、保障环境（含网络环境、管理机制）。其中：
数据采集是整个系统的基石。数据采集种类越多、规模越大，系统所能实现的功能越多，因此，在系统建设过程中，首要任务就是不断完善数据采集手段和能力，保障系统能够获得覆盖范围更广、数据质量更高的基础数据资源，为后续的分析和应用提供来源。另一方面，系统应用功能是数据采集的目的体现，数据采集的内容、类型和规模等均由应用功能制约。建设过程中应该根据功能需求、数据分析方案有目的地采集数据，实现集约化发展。义乌的系统采用路口、路段监控数据和出租车GPS的浮动车数据。
决策支持和公众服务是系统功能的最终体现，但两者功能表现方式和作用不同，在系统建设中需要区别对待。决策支持的需求更加复杂和迫切，且需要和日常工作业务相结合，带有宏观影响性，需要优先考虑。公众服务需要系统具有高度稳定性和正确性，需要更加重视用户的使用体验。
图1 运行指数系统总体架构图
4、交通诱导发布系统建设
4.1诱导发布内容
交通路况和运行指数的发布范围根据能满足数据发布需求的交通信息采集范围，涵盖了义乌市环城路内主要道路以及城区对外联系主通道、火车站、机场等主要对外枢纽区域。
4.2外场诱导发布设施建设
4.2.1广域诱导。广域路径诱导通过发布交通流至主要方向的多条快速或主干通道的交通状态信息，为出行者提供可替代路径选择，平衡前方快速路网中的交通流分配，减轻交通节点的拥挤程度和避免拥挤区域的扩散。布设在快速路主要节点上游500米左右的范围内，采用图形+文字型/全点阵板（路网可能变化的节点）可变信息标志。
4.2.2区域控制诱导。区域控制诱导主要针对局部范围内前方快速路主线路段和出口匝道的交通拥堵、交通事件、前方施工等情况下进行交通流的诱导和控制，确保该区域交通流的顺畅和合理运行。布设在干道常发性拥堵路段上游、快速路主线出口匝道上游300-500米的范围内。
5、经验与启示
5.1统筹考虑，系统建设，优化设备选型
一个城市智能交通的建设是一个有机整体，应从数据采集到数据整合和功能应用，从服务市民到决策支撑和提升管理统筹考虑。数据采集是智能交通的基础，目前市场上视频检测、地磁感应、雷达检测、RFID射频技术等设备种类繁多。在设备选型上应根据综合功能需求进行理智选址，充分利用设施的兼容性和数据的共享性，避免重复建设，以期在有限投资上实现数据资源利用最大化。
5.2加强数据中心建设，强化数据挖潜
强化各城市特别是原来基础比较薄弱的县级城市的数据中心建设，提升后台支撑，同时对系统数据架构进行合理构建，以便对数据进行有效的提取、分类和挖掘利用，同时也是提高系统响应速度，满足实战要求的需要。
5.3以大数据为基础，提升与交通管理工作
除大城市外，交警部门往往都是各县市内最大的交通信息源接收者和使用者，在各城市智慧交通建设中地位突出。应充分利用好这些宝贵的信息资源，通过对历史和实时数据，动态和静态数据的统筹分析、关联计算等，做好大数据的利用文章，在城建决策支撑、交通组织优化、交通诱导、信号配时优化、事故研究等方面发挥积极作用
论文作者:项勤毅
论文发表刊物:《建筑科技》2017年第11期
论文发表时间:2017/12/1
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