保丽霞:提升交通数据中心效能的三大举措

2018-10-11

 

大数据已成为智能交通行业的代名词之一,当路测感知能力提升之后,数据越来越多,那么如何利用这些数据来提升交通管理效率呢?

在粤港澳大湾区智能交通论坛上,上海城市建设设计研究总院(集团)有限公司智慧城市院副总工程师保丽霞以“精细?内涵?联动”三个词结合实际案例就交通数据中心的效能提升展开了交流与讨论。

以下为保丽霞演讲全文,经赛文交通网编辑整理:

城市智能交通系统建设近20年来,外场设备设施的选型已基本稳定和成熟,全国各地公安交警、交通委、交通运输局、公交公司等行业管理部门等围绕监控、汇聚都建设了机房、监控中心或者称之为数据中心。

今天,我主要分享的是各地交通数据中心在软硬件方面还有哪些可以提升效能的地方,在交通数据的挖掘、应用方面还可以开展哪些专业工作。

第一是精细化。上海提出要像绣花一样来治理城市交通,其实就是要做到精巧,要注重细节,要考虑的更细致。

第二是内涵。很多城市有上千上万路视频、断面线圈等各种数据,但是真正有用的数据在哪里?这些数据的价值是不是真正挖掘出来?其实我觉得做的还远远不够。

第三是联动。联动就是不同交通部门之间、不同的管理应用之间如何将数据联动,处置联动,从而提升管理效率。

一、交通数据中心

交通数据中心的建设存在于交通信息中心、公安交警交通指挥平台、交通运输监测运行平台、交通资产管理平台、交通设施运行监测及运维平台等。交通数据中心应该是智能交通建设中最重要的一环,但是这一环由第三方介入设计的比较少。

数据中心的设计规范主要侧重于硬件,智能交通建设不仅侧重于机房,其实还有监测指挥大厅,更重要的是有应用系统。

交通数据中心的数据包括两种:结构化和非结构化数据。

结构化数据:近两年各个城市一直在学习“最多跑一次”改革,其实最重要的问题是数据之间有联动,只要数据库有一个关键字段就可以关联起来,交通中同样也存在这个问题。

非结构化数据:(如上图)这个是杭州设立的爱心冰柜,环卫工人、交警、快递小哥、外卖小哥可以自行取用,看似很平常的事情,但是他们做了视频分析,分析不同的人对爱心冰柜不同的态度,从而感知这个城市的温暖。这就是一个典型视频信息的挖掘提取,在交通中一样,我们可以挖掘很多有价值的信息,这就是内涵。

交通数据中心需要数据存储,需要部署应用系统,那应该如何来设计最合理、最科学的硬件和软件配置?以高速公路收费系统为例,为收费服务的交通数据中心要不要采用云平台模式?到底需要多少台服务器?数据库服务器怎么配置?存储要多少?多少台应用服务器能够支撑应用?交通数据中心应该是几级等保?这些配置如果算不准,建设方如何申请建设资金? 

二、TBD精细?内涵?联动

秦岭交通事故调查认定是驾驶员疲劳驾驶导致,洛阳交运集团动态监控平台共收到大客车疲劳驾驶报警16次,但是16次之后没有相应的应急处置流程,这就是在细节联动上做得不够。

最近上海的公交车、长途客运车也开始建设疲劳驾驶监测系统,国外也有很多通过人脸识别判断驾驶员是否打哈欠、闭眼睛,还有通过脑电波、脉搏波进行融合检测,然后判别是否有疲劳驾驶。判定疲劳驾驶之后,车载端要通过灯闪、音乐、广播等提醒干预驾驶员,严重的需要中心即时干预。可以看出,后面环节在技术上实现虽然不难,但是从实现的联动机理上是极其必要。

在智慧公交领域,随着近几年的建设,公交车上装了摄像头、车载终端、GPS/北斗等,收集到这么多的数据,可以用来做公交线网优化,但遗憾的是各地在这方面还有待提升,有些城市比较重硬件,轻软件。但城区公交、城乡公交到底怎样优化调度?怎样降低公交企业的成本?怎么实施合理的补贴?这些对一个城市推行公交优先,提升公交服务品质尤为重要。

关于内涵,内涵就是能够透过数据分析其本质,从而指导我们的管控手段。公安交警、交通信息中心等部门做了很多细致的堵点分析,在动态交通运行方面,深圳、上海、珠海等平台上已经做了大量的分析,潮汐交通是什么样子?发生常发性拥堵是什么原因?这样其实已经做了一定的挖掘。

这几张图是对基础设施服役性能的一些挖掘。

关于联动,联动出现在交通管理的各个环节,只有全过程的联动,才能真正看到数据和应用的紧密结合,数据的真正价值所在。

三、交通数据中心发展趋势

第一,交通数据中心硬件资源高效应用。

现在很多城市已经发出通知不允许再自行建设机房,这样就会面临着交通数据存哪儿,应用部署在哪里等问题?如果用政务云,视频、交通流数据以及各类监控、应用等方面是否能满足要求?

第二,交通数据资源管理。很多城市成立了交通大数据中心,但是交通资源共享比较难,珠海在这方面制定了交通信息资源管理规定正式下发有哪些数据可以跟哪些部门共享,可以给哪些高校做应用,给哪些公司用来做研发,值得借鉴。

第三,深度挖掘,专题模型与大数据分析的结合。交通运输行业有很多专题模型,包括交通流模型、四步骤模型、跟车模型通行能力计算等,数据怎么挖掘出有价值的信息,怎么将专题模型和大数据分析模型进行结合挖掘,这都是我们要努力做的。

最后,希望我们一起努力,建设更科学、更精细、更有利于提升交通运输效率的智能交通系统,促进智慧城市的发展。

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