摘要：当前建设以物联网、人工智能、大数据、云计算、空间感知、移动互联网等，新一代信息技术为支撑的智慧交通体系已经成为发展趋势。在宿迁路网中以视频监控设施为基础，构建以智慧交通为目标的路网智能化交通监测预警和大数据分析系统，实现多元交通数据融合、取长补短、科学决策；以此提升路网运行监测预警、交通研判与趋势预测、指挥决策和出行服务能力，是一项极具实用价值的研究课题！本文主要对路网环境下的交通监测预警和大数据分析进行探讨。
关键词：深度学习；路网监控；大数据；智慧交通；交通预警；交通视图
一、系统建设思路与技术方案
（一）建设思路
1．多元数据融合分析
可接入视频交通事件检测、智能卡口、高清视频监控等多种视频图像数据，并预留线圈车检、微波车检、气象数据、互联网数据接口。通过对海量历史数据建模，探索其潜在的规律和联系，并通过对实时或不定周期数据的分析对未来一段时间的交通运行态势进行预测和研判，为路网监测调度指挥提供可靠的数据支撑。
2．采用深度学习图像分析技术
采用深度图像分析技术可实现交通事件监测预警及视频能见度分析，实现交通参数统计等多种检测功能。可避免传统视频检测技术，因目标分类不准、机非混行、阴影、遮挡等导致的报警延迟、误报等问题。
3．采用大数据技术，解决非结构化数据分析管理难题
采用Hadoop、HBase、HDFS、MapRedce、ETL等技术，结合深度图像处理技术，实现对视频流及图片等非结构化数据的结构化分析、清洗、价值萃取，并为非结构化数据存储和查询、比对、检索等应用提供技术支撑。
4．紧密联系实战，实现大数据业务应用落地
以宿迁市公路管理处路网监测预警及大数据分析业务需求为基础，构建以深度事件监测、图像结构化分析、大数据综合研判分析功能为核心的路网监测预警及大数据分析应用系统；为路网管理人员提供数据可视化，交通事件报警及联动，事件及交通参数多维分析，交通趋势研判分析及预测、移动APP等业务实战工具，有效提升管理部门的综合业务水平和数据决策、应急指挥能力。
（二）技术方案
1.关键技术
本系统涉及到的关键支撑技术主包括：大数据、深度学习、增强学习与机器学习、视频能见度检测、基于车辆模型的拥堵检测等。
2.改造内容
系统主要利用宿迁市公路处路网中心管理的京杭运河三号桥进行改造实验。所属路段道路宽度为并排双向2车道。将东西两端各增加一套黑光夜视球机（2台）及一套高清卡口抓拍相机（2台），24小时不间断可对通过京杭运河三号桥的车辆进行精准识别和交通事件实时监测预警分析。
3.系统架构
路网监测预警及大数据分析系统，采用面向服务的SOA架构设计，它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用，未来可以满足各级路网规模的部署需求。服务层（接入层）是SOA系统架构的基础，可以直接被应用调用，从而有效控制系统中与软件代理交互的人为依赖性。
SOA体系架构具有极强的兼容性和系统可扩展性，这为今后系统对于微波、地感、雷达等多种前端数据的补充接入以及其他数据平台的互联互通奠定了基础。
基于SOA架构设计的路网检测预警及大数据分析平台主要由以下部分构成：
（1）接入层，实现各种前端检测数据和其他共享数据的接入；
（2）报警、气象信息、互联网信息等基础信息资源。
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（3）计算层：实现虚拟化、仿真分析、大数据技术进行数据清洗和抽取；
（4）业务层，模块化设计，通过深度识别、预测模型等满足业务管理需求；
（5）展示层，提供多业务、多维分析、大数据信息研判、辅助决策；
4.系统功能
（1）数据可视化首页
通过大数据挖掘、统计分析以及数据可视化技术，按照用户要求对业务管理者重点关注的数据内容进行可视化展示。通常可包括：车流量、事件报警、交通出行结构、车辆出行规律、设备运行状态等内容的可视化分析。
（2）智能事件预警
对接深度学习高清事件监测报警数据以及交通参数、视频能见度等数据；系统采用智能交通事件分析预警技术，实现对交通拥堵、能见度异常等交通事件的实时监测；可通过分车道、分区域设置预警等级，并自动关联CCTV监控系统，事件发生时可通过图像及声光报警提醒监控人员及时处理并确认是否启动应急预案，如：关联室外可变情报板、诱导显示屏对后续车辆限速、分流、警示提醒，可有效降低因处置不及时而导致的二次事故发生概率。
（3）多维数据分析
各部门管理者可对所关注的对象信息进行多维度查询展现，从多个角度展示数据，可对数据报表进行层层钻取。主要可包括：
事件多维分析，对交通事件进行多维分析，包括事件类型、位置、时间、报警方式、影响范围、持续时间、间隔时间、发生频次等；
车辆多维分析，对交通量数据进行多维分析，包括：车型等，可分析固定出行车辆、过境车辆、本地车辆、外地车辆、货运车辆、客运车辆、小客车、公交车等不同出行结构对交通趋势变化的影响。
（4）交通违法监测
交通违法是造成恶性交通事故和交通拥堵的重要原因。本系统主要是监控桥区道路，受桥面宽度等限制等原因，一旦出行车辆违停、逆行、占用应急车道、强行并线等违法车辆，都有可能酿成事故隐患并可能诱发二次事故、三次事故，因此，同时对违法车辆行为提供监测与取证功能非常必要。
（5）交通态势研判
大数据系统最重要的功能就是基于大数据模型分析和增强学习等技术，通过对实时数据的分析，对未来一段周期内交通运行和发展态势进行预测、研判；可包括交通流、交通指数、交通事件、交通违法等多个方面，可从大小车比例、客货比例、本外地车比例等多个视角研判分析。
（6）重点车辆管控
依托系统车辆卡口数据和深度学习车辆多维特征识别技术，对监控路段通行的危化品车辆、长途客车、大货车、长途旅游车、校车；以及公交车、出租车等进行专题统计分析和大数据碰撞分析。
（7）移动端APP
系统平台还提供移动APP接入功能。路网管理人员可在现场通过手机APP实现远端平台登录、数据上传、信息查询、车辆搜索、报表输出，以及布控、报警信息推送、接收等多种应用功能，能够有效提升一线工作人员的工作效率。
系统可自动定位APP使用者所在的地理位置，并自动根据布控、查询、检索、操作的内容推送与该位置关联度最强的数据分析结果。
受篇幅限制基于深度图像分析的以图搜车、特征码搜车，大数据分析功能和技战法功能等。
二、结束语
新技术的应用本身有其优点也必然会存在其局限性，我们将在业务实战中不断总结经验和完善系统，使系统能够更加贴近实战、服务实战。借助大数据这个抓手，切实有效的提升路网环境下宿迁地区交通监控预警与大数据分析业务的实战效能。
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论文作者:李卫1,刘磊2,杨鸣3
论文发表刊物:《基层建设》2019年第15期
论文发表时间:2019/8/5
标签：数据论文; 交通论文; 多维论文; 车辆论文; 路网论文; 大数论文; 事件论文; 《基层建设》2019年第15期论文;