陈鑫

摘 要：我国高速公路工程随着现代信息技术的发展逐渐朝着智能交通系统方向进步，边缘计算作为网络边缘增加智能和计算单元能够实现业务本地化、近距离部署等目的。通过应用边缘计算技术能够优化高速公路智能化系统，有助于提升高速公路的智能化水平，为国民出行提供便捷。为了进一步提高边缘计算的应用，相关工作者需要明确边缘计算的原理，积极落实边缘计算技术，提高高速公路智能化水平。

关键词：高速公路;智能交通;边缘计算

1 边缘计算原理

所谓边缘计算，是利用开放平台在靠近物或者数据源头的一侧提供服务，该开放平台兼具计算、网络、存储、应用等诸多功能。利用网络边缘能够大概地分类收集到的数据，通过边缘化处理相应的部分数据从而将时间延迟问题有效降低，达到数据处理效率提升的效果。

通过对当前边缘计算发展情况进行分析可知，如果没有全面地应用边缘计算那么无法发挥该技术的价值，为此，需要明确该技术的特点和发展趋势。边缘计算具有如下特点：

第一，去中心化。该特点和区块链较为相似，主要是从中心将应用、存储、计算、网络发散到边缘，按照就近原则提供智能化的服务，这也是在高速公路智能交通系统中应用边缘计算的本质。

第二，非寡头化。边缘计算技术可以作为物联网、移动网络、云计算以及人工智能、运营商等各类先进技术领域的突破口，去中心化的逻辑地层和各行各类的应用都有着密切的联系，这也是非寡头化发展的一个趋势。

第三，万物边缘化。应用性和普遍性是边缘计算应用中主要两个特点，这和移动互联网、IT技术等成熟的技术一样会经历从陌生到普及的过程，在未来发展中边缘计算将会得到进一步地推广，未来万物互联的模式已经越来越接近人们的生活，而应用边缘计算能够实现物联网发展加速的效果。

第四，安全化。安全是未来信息社会发展中最为重要也是最受关注的问题。在大数据时代，人工智能技术快速发展，数据上传的同时数据的来源和个人隐私也逐渐暴露出来，尤其是有的重要信息和金融吸纳骨干，而利用边缘计算的方法可以将这一不安全的上传步骤省略，能够利用近端边缘方式实现数据直接处理，从根源上将安全方面的问题有效控制。

第五，实时化。信息的整合和实时更新是信息时代化的主要体现。在未来社会中，工业控制、智慧交通、智能家居等诸多场景中都会应用到信息技术，并且民众对于数据收集处理、网络通信、用户交互速率等多方面有着越来越高的要求。比如近期兴起的无人驾驶技术实时操作要求较高，同时需要实时处理无人驾驶里面的各类传感器收集的数据，想要保证响应速度可以利用近端处理的方式取代传统统一中心处理的模式，借助边缘计算方法实现实时处理数据、提高数据处理速度的效果。

2 边缘计算在高速公路智能交通系统的技术应用

相比于发达国家，我国智慧交通的建设较为缓慢，相关研究也存在一定不足。从上世纪开始，出行服务、产业发展等方面开始得到快速发展，取得了一定的成绩。在智慧交通研究初期，研究的重点主要放在了采集信息和数据管理等方面，这对于解决我国大城市最为常见的交通拥堵问题有着很大的帮助。本世纪研究的重点逐渐转移到保障交通的安全、智能化控制交通运行方面。近些年各大智能交通管理系统的应用表明我国智能交通正在朝着良好的趋势发展，很多领域都已经开始应用综合信息服务平台。在高速公路智能交通系统中应用边缘计算可以重点从如下方面展开具体工作。

2.1 目标与功能

将边缘计算应用于高速公路智能交通系统中主要是利用智能边缘计算单元实时处理和决策区域路段的交通信息，并且和交通控制中心建立层级决策体系，从而实现数据冗余降低、数据处理量减少的目的，保证高效地诱导和控制交通系统。

2.2 应用场景

（1）设备接入和运维养护。在高速公路工程中，机电设备类型多且数量庞大，当前不同的设备和系统的运维平台和监控终端大多是独立的，并且接口、协议、数据格式类型较多，这大大增加了运维的工作难度，同时受到运行环境、供配电、网络和系统软件等多方面因素的影响，设备的正常运行需要充分做好这些内容的运维监控。引入边缘计算技术能够将各类设备、系统之间的壁垒打通，实现机电设备监控内容的完善。

（2）路况监测。视频监控、事件检测、交通调查、环境监测等内容都是高速公路路况监测的主要内容。各项监测内容都离不开专用设备的支持，这就导致系统存在较多的冗余数据，各个数据之间关联度不高，加上较多环节的数据采集工作，导致系统常常出现延时的问题。边缘计算技术的应用能够将网络、存储等资源的使用效率大大 提升，能够达到路况监测数据使用效果改善的目的。具体来讲，路况监测需要应用到如下內容：

第一，车/路特征识别、交通事件监测等图像识别技术。高速公路综合管理的基础之一就是视频监控。随着现代信息社会的发展，人工智能技术的进一步应用，视频数据已经逐渐朝着自动化应用的方向发展，而边缘计算技术和人工智能技术的结合能够将高速公路监测的时效性、可靠性、精确度大大提升。

第二，图像数据提取和压缩。作为非结构化数据，视频数据有着较大的数据量，需要加强数据的提取和压缩。应用层面提取和压缩数据的最佳选择当属靠近数据源的路测边缘计算。

第三，大数据、规则引擎、数据融合。传感器采集到的大量高速公路事件监测、环境监测等数据的有效占比较低，为了解决这些问题，可以引入边缘计算技术，能够在路侧应用大数据技术，能够融合数据基础，将路况监测相关应用的实时性、可靠性和精确度进一步提高。

（3）交通控制和信息发布。互通分流控制、入口控制、分道控制等都属于高速公路交通流量控制的主要内容。在交通流量控制中交通控制器、信息发布设备应用较多，传统的控制中存在自动化程度地、联动不足等现象，通过边缘计算技术的引入能够适当下方部分决策权限，能够实现各个系统的联动，利用联动设备将管控的效率提升，实现管控效果优化的目的。

3 高速公路智能交通系统边缘计算技术应用的难点及未来发展机遇

在高速公路智能交通系统中，边缘计算技术发挥着重要作用，同时在发展中也遇到一些难题。第一，在复杂环境下边缘计算相关设备的运行效率会有所降低，为此，未来需要加强改善和革新这些硬件设备。第二，边缘计算智能设备相关任务具有选择性，如果选择不同其缓存和运算能力、设备型号也会存在一定的差异，需要生产生特制智能设备。第三，在智能交通系统中，边缘计算智能设备的应用数量较多，涉及到的环节也较多，为了保证系统高效运行，在未来需要加强推广应用统一的标准。

4 结语

总而言之，在城市未来发展中，智慧交通会发挥越来越重要的作用，在未来需要加强改善交通安全性、交通拥堵等问题。通过在高速公路中应用智能交通边缘计算技术有助于推动智能交通的进一步发展完善，有助于提升城市智能化水平。

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