朱勃(1．重庆数字城市科技有限公司,重庆 400020; 2．重庆市地理信息云服务企业工程技术研究中心,重庆 400020)

基于物联网的高速公路空间分析关键技术研究与应用

朱勃1,2∗
(1．重庆数字城市科技有限公司,重庆 400020; 2．重庆市地理信息云服务企业工程技术研究中心,重庆 400020)

摘 要:介绍了在重庆高速公路开展的“基于物联网的高速公路空间分析关键技术研究与应用”课题的研究内容以及研究成果对重庆高速公路运行效率提升的影响,是物联网技术结合空间分析技术在交通行业成功应用的又一范例。课题研究中应用了三维全景采集技术、实时交通状态监测技术、仿真分析技术,并以动态交通流短期预测理论为指导,从交通状态监测与预测的角度加强高速公路管理,结合GIS空间分析技术和大数据分析成果,实现对高速公路的有效区域进行高效的监控、管理。

关键词:物联网；GIS；三维全景采集；路网状态评估

1　引 言

重庆具有典型的山地地形,且伴有复杂多变的气候条件,使得高速公路管理面临着极大的挑战。山地高速公路的一大特点是海拔落差大,信号覆盖遮挡严重,路检巡查条件艰苦,这使得高速公路设施数据的采集、信息的有效传输有较大的局限性,并使得高速公路管理中心对路网运行状态的判断上会产生偏差,这对整个高速公路的管理带来了极大的隐患。再加上由于地处山地,边坡、桥梁、隧道多,使得重庆高速公路设施普查难度大,稍有不慎则会带来严重的后果。

“基于物联网的高速公路空间分析关键技术研究与应用”课题的开展,一是为了解决重庆高速公路设施普查问题,二是为了更有效地利用物联网监测数据对高速公路的运行状态进行准确的判断。课题结合物联网技术和空间分析技术,以动态交通流短期预测理论和空间仿真技术为手段,从交通状态(拥堵、缓行、畅通)监测与预测的角度加强高速公路管理。课题基于物联网技术采集的实时高速公路监测数据,结合GIS空间分析技术和大数据分析成果,实现对高速公路的有效区域进行高效的监控、管理,为高速公路智能管理、实时监控、应急救援提供强大的技术支持,最终实现高速公路运行效率的整体提升。

课题还将开发“高速公路空间信息分析管理系统”作为各项技术研究的应用承载,使得课题研究成果在实践活动中得到应用,切实提高高速公路管理效能,满足高速联网监控、区域管理的要求。

2　总体思路

2．1空间数据体系构建

主要研究三维全景采集技术在重庆高速公路设备采集中的应用,并且利用此项技术采集全重庆市2 400 km高速公路以及其设备和结构物信息。同时研究建立重庆市高速公路空间数据标准和数据体系,搭建重庆高速公路空间数据库。空间数据将作为各项技术应用的基础,在实践中作为可视化的承载。

2．2基于监测数据对高速设施和结构物进行监控和报警

以基础路段为管理单元,归集分析物联网监测数据,利用空间分析技术对监测数据进行统计、分析、可视化展示,并进行报警处理。

2．3研究利用物联网监测数据对路网状态进行监控与预测

利用物联网技术抓取车检器监测数据、联网收费数据、气象检测仪检测数据、特大型事故监测数据等,通过相应的大数据分析,支撑各类技术研究,包括:高速公路路网的实时交通状态的监测与预警、气象状态分级和预警、路网运行综合评价、仿真态势分析、大型事件影响范围与消散时间分析等,并利用空间分析技术进行预测结果的可视化分析,深入研究区域监控、应急联动的指导思想。

2．4利用物联网和空间分析加强应急指挥能力

逐渐摒弃处理重大应急事件时的经验主义,利用物联网技术进行准确的事故现场数据采集和传输,并通过空间分析进行可视化展现和最优引导路径分析,为指挥人员提供科学、准确的决策依据。

3　课题研究工作内容

3．1空间数据体系建设

主要包括研究三维全景采集技术在重庆高速公路设备采集中的应用,并且利用此项技术采集全重庆市2 400 km高速公路以及其设备和结构物信息。同时建立重庆市高速公路空间数据标准和数据体系,统一数据入库规范,建立重庆高速公路空间数据库。

(1)三维全景采集技术

采集车在高速公路前进过程中(约30 km/ h),采集平台采集道路周边视频形式的实景影像数据。并通过相应的数据处理软件、成套的工艺流程和严格的质量控制规格,对采集到的实景影像数据进行加工处理,最终建立相应的空间数据库。

三维全景采集技术体系由数据采集技术体系,数据生成技术体系,数据发布技术体系等组成,如图1、图2所示。

图1　三维全景采集技术体系

图2　三维全景采集设备

(2)高速公路数据体系建设

本次课题研究的成果之一是建立高速公路数据结构体系,通过业务数据与空间数据的交互,从而更好地集成各类数据,达到满足要求的展示应用效果。

空间数据的组织方式是构成一幅完整GIS地图的关键,相当于高速公路的路基。空间数据是各类空间元素通过图层叠加的方式归集到一起的,主要包括基础地理数据、公共地理数据(POI、行业共享数据)、高速公路专题地理数据三类,如图3所示。

图3　数据结构

3．2结构物状态监测研究

利用物联网监控数据监测和分析高速公路结构物状态。如利用摄像头、传感器、网络感知以及捕获、测量技术,对高速公路结构物(边坡、桥梁、隧道)进行结构状态监控和报警。

3．3交通路网态势分析研究

基于物联网技术实时采集的联网收费数据、车检器监测数据以及关联交通事件发生时间、地点等信息,结合收费历史数据和车检器历史数据,以动态交通流短期预测理论和交通空间仿真技术为手段,分析该交通事件后对区域路网交通运行状况的影响,并给出量化的分析结论。

3．4交通路网应急空间引导分析研究

绘制高速公路和周边国道省道的道路路网,当发生紧急事件时,根据划定事故事件的影响区域,通过空间分析技术分析路网即时的交通流走向,抓取事故周边关联设备和物资空间数据,最终生成最优交通引导和应急救援路径。

3．5构建高速公路空间信息分析管理系统

开发“高速公路空间信息分析管理系统”集成以上各类课题成果,利用GIS技术实现对高速公路进行有效的监控、管理、运营、养护以及合理利用资源的目的,使得课题研究成果在实践活动中得到应用,切实提高高速公路管理效能,满足高速联网监控、区域管理的要求。以下为各项技术在系统中的呈现。

(1)态势分析

态势分析模块主要由“运行状态评价”和“交通态势推演”两个子模块构成。包括“实时交通状态监测与报警”、“气象状态分级显示和预警”、“路网运行综合评价分级现实与预警”、“仿真态势分析”、“大型事件影响范围与消散时间分析”、“互通分流能力分析”6个功能。

①“实时交通状态监测与报警”功能以联网收费数据和车检器监测数据为基础,通过对断面交通流量、行驶车速、占有率的分析,综合道路通行能力以及车道占有率等多种因素,合理设定参数阈值及运算规则,并考虑常态下未来交通车检器的流量、速度状态预测结果,对路段的交通运行状态进行判别,将交通运行状态划分为顺畅、拥挤和阻塞等状态。

②“气象状态分级显示和预警”与“实时交通状态分级显示与预警”类似,基于气象检测仪的能见度、降水、风速、路面结冰等实时数据,合理设定参数阈值,对路段的气象状态进行判别,将路段的气象状态划分为五级,分别用由绿色至红色的五种颜色将气象状态用图形化的方式进行直观的展示。

③“路网运行综合评价分级现实与预警”功能主要提供了区域路网运行状态综合评价结果并在地图上对评价路线/路网进行颜色显示,同时显示实际指标计算值。

④“仿真态势分析”功能以联网收费实时数据、车检器实时数据以及交通事件发生时间、地点等信息为基础,结合收费历史数据和车检器历史数据,以动态交通流短期预测理论和交通仿真技术为手段,分析该交通事件后对区域路网交通运行状况的影响,并给出量化的分析结论,输出结果包括交通事件发生后5 min、 10 min、15 min的排队长度。

⑤“大型事件影响范围与消散时间分析”功能主要用于针对特大型事故的分析,方便高层管理人员了解特大型事故持续较长时间未清除造成的排队影响以及事件清除后排队消散恢复正常交通秩序需要的时间。为进行宏观决策和向公众发布情况提供支撑。

⑥“互通分流能力分析”功能以高速公路与其他道路的衔接部车检器数据为基础,结合高速公路联网实时收费数据、高速公路车检器实时数据,通过对衔接部区域路网交通流宏观特征以及承载能力的分析,实现了不同等级路网之间交通流量组织的辅助决策支持。

(2)引导分析

本模块用于在重大事件发生后生成分流替代路径,起到在宏观范围内和一定微观范围内的管控措施,为后续的建议控制策略生成提供基础。

控制分析是针对特定事件和交通引导路径,分析出可能选择的交通控制方案,注意此处的交通控制方案不具体落实到具体的设施。

本模块将前序处理中的道路控制措施落实到CMS显示设备,产生CMS发布建议方案。

(3)路网运行状态反馈

显示当前交通事件、养护事件、拥堵事件、封道、电力状态列表以及其详细信息,通过空间分析,研究其分布状况,从而发现各类事件重点发生区域,以便于进行及时监管。

(4)应急救援管理

应急管理是综合性应用,通过系统对应急资源的整合以及GPS车辆的指挥调度,辅助应急指挥人员对突发事件进行有效处置,足不出户就可以掌握现场态势,及时开展指挥调度,实时或及时将突发事件发生发展情况和应急处置情况传递给相关人员,实现协同指挥、有序调度和有效监督,提高应急效率。

4　课题研究方法与应用验证

4．1空间数据体系建设

(1)实施方法

通过三维全景采集技术对高速公路进行数据采集,按照分类标准建立基础设施图层、机电类专题图层、养护类专题图层、应急类专题图层、资产类专题图层。每种地物通过唯一编码标识,唯一编码参照国家高速公路编码以及类别代码进行扩展,本次共采集5个大类27个结构物图层。

(2)应用验证

验证内容为三维全景采集技术与传统人工采集在数据准确度和完整性上进行对比。人工采集是达到采集地物下方或周边,通过GPS仪获取经纬度数据,并打上标识,内业再进行偏移处理。

以渝武路北碚到合川段机电类数据为采集目标,通过三维全景采集技术和人工采集进行各参数对比。根据高速集团资料显示,北碚到合川出城方向机电类数据包括情报板(15块)、摄像头(36)、气象仪(5个)、车检器(12个)。

完整性测试 表1

从表1可以看出,三维全景采集技术与传统人工采集上在数据完整性上没有差别,但也要考虑在天气情况不好以及道路两边遮挡严重时,此项技术的实用性。

速度测试 表2

从表2可以看出,在采集速度,三维全景采集技术大大领先与人工采集,而且其内业处理主要是通过服务器进行运算,人力投入主要在纠偏和数据校对上。在数据建库时,三维全景采集技术可以根据发布数据统一赋值,大大缩短了人力采集建库的时间。

主要是验证三维全景采集技术的可靠性和准确率。我们对每类机电设备选取了一个数据点,通过车载三维全景采集设备报送的GPS点位,然后在地图上测量GPS点位和数据点的距离。同时由巡检人员上报当前车辆与实际地物的真实距离,用以测试三维全景采集技术对地物点采集的偏差值,如表3所示。

准确率验证 表3

由于三维全景采集采用了高精度的定位技术,在空旷地能达到厘米级的精度,但由于重庆高速公路地形限制和其他因素影响(如车辆无法到达设施正下方),所以采集结果与实际偏差在分米级,完全能够满足高速公路日常监管应用。

4．2结构物状态监测研究

(1)实施方法

在石忠路K1510+300沙子立交的大型边坡部署状态监测设备,实现对边坡关键断面的地表变形和浅层倾斜状态的在线监测,本次课题研究主要是针对物联网技术数据采集和传输,保证数据传输的准确性和完整性。

(2)应用验证

由于验证阶段没有发生边坡变形等地质灾害事件,所以没有对其监测数据和预警阀值进行验证,只进行了数据传输验证。从2014年3月3日～2014年3 月9日共7天,每天应接收2条数据,总数据条数应该为16条,根据数据历史记录显示,共接收到采集数据16条,数据完整率为100%,具体如表4所示。

数据完整性 表4

4．3交通路网态势分析研究

(1)实施方法

首先利用实地踏勘、GPS数据采集以及动态跟车等多种手段,通过对渝武路路段道路纵、横断面以及交通流行驶特征的分析,对道路设施、交通流运算等模型的参数进行标定;然后根据路网实际运行情况对事件检测算法模型决策阈值、交通运行状态判别阈值等进行标定,综合考虑实地运行后的各种复杂因素导致的模型精度问题,并依据实地运行效果不断调整检测模块的阈值标定,采用迭代法中的等步长法确定决策阈值,对应于每个决策阈值,都会得出一组IR(检测率)、FIR(误报率)和MTTI(检测时间)的值,将判别效果最佳的阈值作为最优的决策阈值。最后,针对在线检测时,实时数据难免存在数据突变、数据缺失问题,对模块数据预处理方法进行了改进,通过预测、自适应指数平滑处理等方法对实时数据进行修复,减少了因为在线数据异常出现的重复报警、误报警现象。

(2)应用验证

在实验室验证阶段,主要通过基于历史数据交通运行状态评价结果与高速公路交通事件、养护事件、封道事件等报表进行对比,根据2013年1月～2013年9 月9个月的对比结果,模型准确率在90%以上。

以相关业务报表、视频录像资料为依据,对2014 年2月12日～2014年3月2日间模型运算结果进行验证,具体结果如表5所示:

准确率验证 表5

注:在表5中,交通运行状态为拥堵状态的误报率达到了28．63%,分析其原因均是由于车检器采集的监测数据发生异常,不能真实地反映实际的交通运行状态。为此,课题组进一步修改模型算法,增加了数据清洗的功能,具体实际使用效果有待验证。

4．4空间引导分析研究

(1)实施方法

通过模拟高速公路发生特重大事故,测试系统为用户提供管控分析建议,选择处置措施以及措施评价的响应速度是否能满足高速公路应急指挥的需要。同时充分利用可变情报等信息发布渠道对出行车辆及时疏散和引导,并对不同区域内的设备发布信息的建议和限速方案,提升对路网突发事件的快速反应和管控能力。

(2)应用验证

经过试运行,系统响应速度(从调用至返回)均在3 s以内,能够满足日常工作和应急响应处置工作的需求。

4．5运行效率提升验证

在课题研究实验论证阶段,由交通运输部科学研究院组织,交通运输部公路科学研究院、重庆交通科研设计院、北京理工大学、西南交通大学、重庆大学、长安大学等多家科研机构参与,对重庆高速公路路网运行效率进行了抽点评估,得出以下评估数据(2014年1月～2月与2013年1月～2月对比):

流量饱和度同比平均提升5．88%;

平均行程车速同比平均提升1．97%;

交通气象环境发布率同比平均提升40．08%;结构物状态监测率同比平均提升30．64%。

“基于物联网的高速公路空间分析关键技术研究与应用”工作实施后,示范路段运行效率提升效果如下:

渝武路(上行)运行效率同比平均提升10．19%;渝武路(下行)运行效率同比平均提升10．55%;石忠路(上行)运行效率同比平均提升13．66%;石忠路(下行)运行效率同比平均提升13．83%。综上,“基于物联网的高速公路空间分析关键技术研究与应用”工作有效地提高了重庆高速公路的管理和服务水平,从而提升了高速公路的运行效率。

5　技术特点

“基于物联网的高速公路空间分析关键技术研究与应用”课题将高速公路、相关设施、人员和货物流动等信息进行有效管理,采用动态分段技术实现GIS技术与道路里程信息的结合,并通过空间分析技术,实现车辆监控、故障定位、应急救援、范围分析等高端应用。能为高速公路的各种智能管理、实时监控、应急救援提供强大的技术可行性的支持,最终实现重庆市高速公路管理整体性能的提高。

5．1三维全景采集技术

数字三维全景采集技术是一种依靠街拍摄像机,进行全景地图采集。通过内业处理能够大幅提高空间数据的生产效率。用户通过全景地图也能足不出户的浏览实景状况。由于利用了先进的图片拼接技术,用户通过全景地图可以360°无死角地观看实景。

5．2实时交通状态监测与报警

基于物联网各类机电设备监测技传感术及高速公路机电设备测绘采集成果,结合GIS展示技术,将高速路实时交通运行状态真实直观的展现给用户。

5．3路网运行综合评价分级实现与预警

基于物联网各类路况监测传感技术及高速公路测绘采集成果,通过车检器断面流量监测和模型运算,对高速路网的运行态势进行预测评估;并通过空间抓取路段浮动车数据(数量、速率)分析当前路网交通状况,得到相应预测和评估论断。

5．4仿真态势分析

以联网收费实时数据、车检器实时数据以及交通事件发生时间、地点等信息为基础,结合收费历史数据和车检器历史数据,以动态交通流短期预测理论和交通仿真技术为手段,分析该交通事件后对区域路网交通运行状况的影响,并给出量化的分析结论,输出结果包括交通事件发生后5 min、10 min、15 min的排队长度。

5．5大型事件排队车辆数与消散时间估计

针对特大型事故的分析,方便高层管理人员了解特大型事故持续较长时间未清除造成的排队影响以及事件清除后排队消散恢复正常交通秩序需要的时间。为进行宏观决策和向公众发布情况提供支撑。

5．6互通分流能力分析

以高速公路与其他道路的衔接部车检器数据为基础,结合高速公路联网实时收费数据、高速公路车检器实时数据,通过对衔接部区域路网交通流宏观特征以及承载能力的分析,实现了不同等级路网之间交通流量组织的辅助决策支持。

5．7气象状态分级显示和预警

基于物联网气象设备传感监测技术及气象等级预警模型,结合GIS服务信息平台,全面清晰的展示高速路实时气象状态及相应预警信息。

5．8交通事件检测及报警

根据高速集团事故事件实时汇总数据,基于高速路空间测绘成果,结合GIS服务信息平台,准确直观展现实时交通事故事件信息。

5．9交通引导分析

基于高速公路和周边国道省道的道路测绘成果构建高速应急道路路网。当发生紧急事件时,根据划定事故事件的影响区域,通过地理信息平台分析路网即时引导交通流走向,并可对高速公路中央隔离带、收费站等进行模拟开关,最终生成最优交通引导路径。

6　结 论

“基于物联网的高速公路空间分析关键技术研究与应用”课题,通过物联网技术,由全方位的信息感知着手,实时获取路网的交通流、交通气象能见度和路面状况信息、基础设施健康状况信息,大力推进智能化系统应用和精细化信息服务建设,从而全方位、多层次提升了高速公路的运营管理和服务水平,推动了行业的技术进步和理念提升。课题研究工作提交的设备、软件系统、技术标准和方案具有科学性、可行性的特点。并借助“高速公路空间信息分析管理系统”对课题研究成果进行了本地化应用的改进、丰富和完善,实现了科研与生产实际的深度融合。与此同时,借助课题的实施,也完成了重庆公路信息资源整合、共享和深度应用,实现了相关业务部门整体水平的显著提升,完成了借助物联网信息技术引领公路交通发展的有益探索。通过本次的研究,重庆公路交通管理服务发生了理念上的转变,在安全应急、公共服务、决策管理和保障等公路核心业务领域完成了管理体制和机制的优化,形成了各相关业务部门协调联动、开放合作的新型组织模式。推动了信息技术创新与管理服务模式创新的深度融合,有效提升路网的监控能力和服务水平。

参考文献

[1] 李波．基于物联网的高速路网应急管理系统设计[D]．重庆:重庆交通大学,2014．

[2] 刘永,林鹰,王勇等．物联网环境下的重庆高速公路网运行管理信息系统研究[J]．科技管理研究,2014,23:156 ～161．

[3] 刘永,林鹰,蒋山等．基于物联网的高速公路运行管理系统设计[J]．微电子学与计算机,2015(1):165～168．

[4] 陈军．基于物联网技术的高速公路交通流监控研究[J]．科学技术与工程,2012,35:9773～9776,9787．

[5] 陆蓉,王进,常玉涛．物联网技术在高速公路的应用[J]．中国交通信息化,2013(6):126～127．

[6] 李文辉．浅谈物联网技术在高速公路高陡边坡安全监测预警中的应用[J]．山西交通科技,2013(3):103～104．

[7] 杨祥妹,濮荣,王健等．云计算物联网技术在沪苏浙高速公路应急指挥上的应用初探[J]．公路交通科技·应用技术版,2013(9):298～301．

[8] 伍永豪,余正红,李聪．基于物联网的高速公路安全预警系统研究[J]．计算机与数字工程,2014(2):280～285．

[9] 付本贺．基于物联网技术的高速公路交通流监控研究[J]．硅谷,2014(4):128+126．

Based on Internet of Things of Highway Space Analysis of Key Technology Research and Application

Zhu Bo1,2
(1．Chongqing Cybercity Sci-tech Co．,Ltd,Chongqing 400020,China; 2．Chongqing Enterprise Engineering Technology Research Center on Geographic Information Cloud Service,Chongqing 400020,China)

Abstract:This paper introduces the highway in Chongqing launched the“The Internet of things based on the highway Spatial analysis of key technology research and Application”key technology research content,as well as the influence of research results on the Chongqing expressway operation efficiency improvement．Is the Internet of things technology combined with spatial analysis technology in yet another example of the successful application of transportation industry．Research in the application of the 3D panoramic acquisition technology,real-time traffic condition monitoring technology, simulation technology,and the dynamic traffic flow short term prediction theory as the guidance,strengthening the expressway management from the monitoring and forecasting of traffic state perspective,combined with GIS spatial analysis technology and data analysis results,realize the effective area of the expressway monitoring,management efficient．

Key words:the Internet of things;GIS;3D panoramic acquisition;network state evaluation

文章编号:1672-8262(2015)05-5-06中图分类号:P208．2

文献标识码:A

收稿日期:∗2015—03—27

作者简介:朱勃(1982—),男,博士,助理工程师,主要研究方向为GIS,GPS,RS开发应用、管理学。

基金项目:交通运输部科技建设项目(201231835040)