吴文茂　覃宏秋

【摘 要】文章分析了高速公路服务区大数据的显著特征，探讨了当前高速公路服务区大数据在应用管理过程中存在的问题和需求，从数据采集、数据存储、数据治理、数据挖掘分析和可视化展示5个大数据关键流程，设计了高速公路服务区大数据应用管理平台的总体架构和主要功能，對高速公路服务区的信息数据进行科学有效的统一管理和深度挖掘分析应用，支撑高速公路智慧服务区建设。

【关键词】高速公路服务区;大数据;应用管理平台

【中图分类号】TP311.13 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2020）07-0049-02

大数据时代，数据已经成为一种重要的战略资源，通过运用大数据可以提升国家、社会及企业的治理现代化能力和水平，甚至是可以培育新的业态，培育新的经济增长点，壮大数字经济产业。高速公路服务区是高速公路的重要组成部分，随着信息技术的普及和发展，高速公路服务区也逐步发展成为以互联网、物联网、信息化为特色的经营管理、休闲娱乐、增值营销、电子商贸等业态丰富、功能齐全的新型服务区。在不断持续的信息化投入和建设下，高速公路服务区建设了业务系统，系统中积累了大量的数据，迫切需要对这些数据资源实施科学有效的治理和集中管理，成为企业的数据资产和战略资源，通过应用大数据和人工智能技术挖掘分析应用，有效地支撑高速公路服务区的数字化、智慧化、现代化的建设。

1 高速公路服务区大数据的特征

大数据泛指无法用传统信息技术和软硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据集合，具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征，高速公路服务区大数据作为重要的大数据应用领域，其主要特征如下。

（1）数据规模庞大。除商业经营及日常事务管理系统的数据外，还有大量的监控摄像头、传感器占据大量的数据空间，一般每天的数据量可以达TB级以上。

（2）数据类型多样。数据来源多样，数据类型丰富，包括各类监控摄像头采集的视频、抓拍的照片，以及各类文本、表格等结构和非结构化数据。

（3）数据价值较低。尽管高速公路服务区每天的数据量都呈现海量的增长、积累、沉淀，但是能够发挥出价值的数据非常少。以监控摄像头采集的视频为例，其中能够利用的一般也就几秒，但是占据大量的数据空间。

2 高速公路服务区大数据的现状

近年来，随着政府越来越重视智慧公路建设，高速公路服务区信息化也得到快速的建设发展，信息化建设在高速公路服务区的经营管理、商业运营、应急服务、安全管理、公众出行信息服务等层面发挥着越来越重要的作用，同时高速公路服务区业务信息化系统、智能感知设备设施等不断完善，积累了大量的数据。通过调研发现，虽然高速公路服务区建设了各类业务系统并积累了大量的数据，但是在高速公路服务区数据管理和应用方面由于各种原因，还存在着较大的问题，具体表现如下。

（1）数据孤岛严重。高速公路服务区的信息化建设缺乏顶层和整体的规划设计，都是采用积木式的迭代演进，系统比较零散，系统各自孤立，数据架构、标准等不统一，数据信息难以共享。需要整合高速公路服务区内部及其与交通、气象、旅游等其他单位部门的数据资源，实现跨部门、跨系统、跨域的数据共享与交换，解决各系统各自独立、信息孤岛分布、信息难以共享的问题，实现高速公路服务区信息数据的互联互通和融合共享。

（2）数据质量较差。由于数据孤岛及缺乏有效的治理，因此高速公路服务区的数据存在质量参差补齐、标准缺失、信息安全突出等问题，没有足够的高质量、可靠有效的数据。

（3）数据应用不足。由于数据质量、数据孤高及缺乏大数据解决方案等因素，因此高速公路服务区设施状态数据、人流及车流量、运营管理和商业经营等数据资源价值还没有得到很好的发掘，还不能很好地满足高速公路服务区运营监管、安全管理、公众出行信息服务、“服务区+旅游”等方面的大数据应用。

3 高速公路服务区大数据应用管理的需求

综合分析目前高速公路服务区大数据存在的现状问题及对数字化、智慧化、精细化的现代高速公路服务区建设需求，高速公路服务区大数据应用管理的总体需求和要求是构建统一的高速公路服务区大数据平台，满足如下需求。

（1）打通数据，实现数据融合共享。通过梳理和建立统一的系统数据架构、建立统一的数据标准与接口等方式，打破高速公路服务区数据连接，实现高速公路服务区数据的互联互通、融合共享。

（2）治理数据，提供大量高质量数据。通过开展全方位的数据治理工作，提高数据的质量，为高速公路服务区大数据的挖掘分析应用提供结构化、高质量的数据集。

（3）挖掘数据，支撑智慧服务区建设。通过大数据、人工智能技术的应用，结合高速公路服务区各场景应用，充分挖掘分析数据，为高速公路服务区的各项智慧化管理和服务提供大数据解决方案。

4 高速公路服务区大数据应用管理平台的设计

（1）总体架构。高速公路服务区大数据应用管理平台遵循先进、实用、开放与共享的设计原则，从数据采集、数据存储、数据治理、数据挖掘分析和可视化展示的逻辑构建系统平台，建立管、控、视一体化智能管理体系，实现高速公路服务区数据整合、管理、挖掘分析、辅助决策等应用服务。平台的总体架构如图1所示。

高速公路服务区的数据来源多样，包括商业经营、日常事务管理等业务系统的结构化数据，通过视屏监控采集的人脸、车脸和各类物联网设备采集的数据，以及来自交通、气象、旅游等其他单位部门的数据资源，如气象数据、旅游景点数据等。①数据采集层。采用Flume/Kafka的混合数据采集架构，构建分布式、多源、多维的高速公路服务区数据采集能力，满足高速公路服务区监控、物联网数据及基础业务数据库数据的实时和离线采集。②数据存储层。采用关系型数据库服务器MPP集群、非关系型Hadoop服务器集群，搭建统一的高速公路服务区大数据存储平台，分别对高速公路服务区海量结构化数据和非结构化数据进行存储，实现高速公路服务区数据的集中管理。③数据治理层。数据治理是保证数据质量和分析结果准确的前提。通过数据治理实现不同来源、不同类型高速公路服务区数据的数据修复、统一规范、萃取及标准转换任务，降低数据信噪比，提高数据质量，向上提供结构化、高质量的高速公路服务区数据集。④数据挖掘分析层。基于大数据技术对高速公路服务区设施状态数据、人流及车流量、运营管理和商业经营等资源数据进行汇聚整合、分析挖掘，满足服务区运营监管、安全管理及公众出行服务需求的高速公路智慧服务区大数据分析应用。⑤展示层。展示层主要通过微信公众号公众服务平台前端、触摸查询一体机前端、网页端等，将通过大数据建模和分析的成果等以大数据可视化进行整体展示，满足高速公路服务区管理者、公众等不同主体的关注点和信息需求，让高速公路服务区的管理运营一目了然。

（2）主要功能。①采集功能。支持摄像头、传感器等数据的实时、离线采集，支持传统数据库数据的采集。②数据存储功能。支持TB级别的数据存储，并提供数据的安全管理、容灾备份、访问权限控制等。③数据处理功能。支持数据抽取、转换、分类、清洗等预处理，将数据转化为结构化、高质量的大数据集。④数据治理功能。支持数据标准、数据调度、数据生命周期、数据共享（发布）、数据质量、数据安全及数据操作等数据管理。⑤数据分析应用。支持经营分析報表、车流客流实时热地图、能耗预警分析图、车队实时运营监控图、应急指挥调度动态图等大数据挖掘分析应用。⑥数据基础查询和展示。对所采集和存储的数据进行基础的查询，并利用基础的数据统计/挖掘功能，通过可视化技术将有用的信息展现于大屏幕或WEB界面中，便于实时掌握服务区状况及合理调度资源，辅助决策，真正做到大数据服务于高速公路服务区。

5 结语

党的十九大提出交通强国建设，其中一点重要建设内容是“大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合”。无论是智慧交通还是智慧服务区建设，其中都以数据为关键要素，数据贯穿建设的各个环节。高速公路服务区大数据应用管理平台能够为高速公路服务区的各类数据提供采集、存储、治理、挖掘分析等功能应用，推动建设高速公路服务区大数据中心，加速高速公路服务区大数据的挖掘分析应用，加快大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术与交通运输行业的深度融合，加快高速公路智慧服务区建设，建设人民满意的交通。

参 考 文 献

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