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章威:城市道路交通运行状态感知、评价、管理应用体系研究
2013-05-30 11:52:50   来源:中国公路网   作者:    评论:0

  2013年5月27日上午,第四届中国智能运输大会暨第十届中国国际城市智能交通论坛在深圳市会展中心五层牡丹厅召开。广州市交委副主任章威就"城市道路交通运行状态感知、评价、管理应用体系研究"进行了主题演讲,以下为现场实录。


  各位领导,各位专家,早上好。


  很感谢大会给我这次机会与各位专家交流智能交通方面和交通信息化方面的经验和教训。


  由于时间的关系,下面还有许多的专家要做精彩的交流,所以我这里简要的说一下。


  智能交通和交通信息化在我们这么多年的探讨和研究中,我们发解要经历三个阶段,第一个阶段就是为了管理和应用的需求,我们建立一个单独的应用系统。第二个阶段随着系统的建设和不断的积累,到我们要向两个方向转变,第一个转变就是从重建设到重应用的转变;第二个转变就是单个系统向系统整合的转变。这是我们所要经历的第二个阶段;第三个阶段,也就是说我们慢慢积累了大量的数据,也就是前面说的大数据,大量的数据之后我们怎么办。现在我们是走到了这个阶段,所以把这个题目拿出来,非常适合我们现在的状态和我们现在的需求,这是一个需求。


  另外一个需求,交通的管理越来越复杂,各种交通的海陆空、地铁、ERP,广州还有水巴都出来了,还有城际的交通,这些一系列交通的融合,使得我们交通的管理越来越复杂。


  广州一天利用公共交通出行的人超过1300万人次,广州的车辆是已经超过250万了,那么在限牌之前,平均每年增长接近20%,也就是一年增长将近30万,在这么复杂的交通之下,我们还是沿用原来的管理,肯定是管不好,管不了,那么信息系统和智能系统就成为我们管理的重要的手段之一了。


  那么现在新的技术给我们这种管理已经创造了非常好的条件,比如说通过传感器、WSN、RFID、定位感知、车场感知、道路桥梁感知等技术,使我们现在具备了感知的能力。那么在大数据处理方面,我们现在有非关系数据分析的技术,已经成为了数据的主流。还有应用到交通工具的GPS、位置、线圈、视频、路网等结构化与非结构化海量数据的存储与处理,都已经非常成熟了,就是在数据的存储和分析上已经具备了技术的基础了。在传输方面,现在有短程传输的,有3G、4G远距离的传输,使得这些大数据量的传输,一个是迅速,一个是数据量大,也具备了现在的基础。


  从这三个方面来说,一个是感知,一个是数据的处理,还有就是数据的传输,这三方面技术正在成熟,已经为我们实现交通管理需求准备好了这些技术。

  那么在城市道路的感知、评价、管理的应用体系,我们也做了一些探索。那么这里面主要是三个部分,第一个部分是感知体系,就是在这个体系里面最下层的,这是感知体系。首先我们把这些城市的所有交通需要感知的内容能够拿上来,然后中间的部分主要是处理、分析、存储,通过这些处理之后,提升我们最上层这一块,就是应用的体系。那么道路的感知体系,也就是下面的这个层次,现在感知可以是移动加固定,动态加静态,采集加共享,所谓采集加共享,比如说广州的数据处理量一天是超过12T,12T只是不算视频的,只算数据的条目,有6亿多个,一天是6亿多个数据条目,不算是非常大,也算不小了,但是涉及到很多的分布式的存储,比如说机场的、地铁的、铁路的、远洋运输的,这些所有的数据是采用共享的,所以是采集与共享。我刚才说的数据,我们自己采集的数据是数据联网。


  感知什么呢?比如说人流的感知、道路的感知、物流的感知、事件的感知,事件感知包括突发事件、交通事故、天气预报等这些。


  那么城市道路的运行分析评价体系,这里主要是一个城市道路的具体数据的分析和评价,通过这个体系来进行分析。这一部分主要是数据存储和数据的分析计算的层面,通过多纬度的、多层次的评价指标、评价指标体系、评价模型对道路交通、县、区,还有整个面的实时的分析,还有一个是趋势的分析,预警的分析,措施的分析,为我们管理进行优化。刚才提到海量数据的最需要我们掌握的是什么呢?就是数据的实时性,实时分析。比如说这个交通拥堵点可能会拥堵,我们是提前预知,提前预知就是提前感知,从事后处理变成事前处理,从一个被动的管理到一个主动的管理,也就是说发觉某一个拥堵黑点可能在多少时间内成为这个趋势,因为整个路网的车流是有一个实时的分析系统,会预知什么时候这个地方会出现一个什么样的拥堵状况,这个时候就开始采取措施。比如说车道的应用、红绿灯配套的调整,使得拥堵不拥,我们的管理从被动变成主动,这是大数据处理的非常需要的,也是目前难度最大的。  

  随着大数据的来临,数据的量每天都以TB积累,广州市一天是12个T以上,不算视频的,已经超过12个T了。那么这个海量的数据实时,实时是一个特征,动态是一个特征,结合现在交通系统的实际情况,设计基于Hadoop计算集群非关系型的数据库,根据这个处理技术,主流大数据处理,就是按照数据流量依次进行集成、计算、归类。


  那么在应用体系方面,这里用一个图来说明,应用体系也是包括三个部分,一个是调控的优化体系,一个是决策的支持体系,还有一个是信息服务的体系,那么这三个体系形成了大数据处理之后所支撑的应用体系。这个应用体系实际上现在已经在运用了。比如说占道挖掘,整个城市道路挖掘的管理确实有一定的难度。那么如何利用数据管理来合理的优化挖掘,合理的使交通流不会使这个挖掘产生影响。自从应用了这种方式之后,前年之前对挖掘的意见非常大,现在这个意见已经非常少了,也就是说我们利用这种管理之后起到了效果。


  通过刚才说的内容,其实刚才说的采集体系、计算和收集体系,还有一个是分析体系,然后再支撑一个应用体系,这个体系我刚才说了是一个框架性的东西。这几个体系是形成闭环的。第一个数据采集,第二个数据分析,第三个是评价,第四个是管理应用,然后形成一个闭环,这个闭关对交通管理来说是不断的检验系统的合理性,包括计算、计算管理系统,包括实时交通网的管理系统的合理性。  

  我举一个例子,广州路网的实时的交通的情况我们是实时知道的,我们还建立了一个地标,叫做广州地区的拥堵指数,通过这个拥堵指数,通过实时的交通状况,我们还掌握一个任何时候的交通拥堵的黑点,只要一个界定就知道交通拥堵在什么地方。那么根据这一点,我们每年有一个工作要做的,做什么呢?就是要治理交通黑点,交通黑点就从这个系统里面拿出来,在高峰期,也就是早上7点到9点,晚上19点到21点,这个拥堵点是在什么地方,我们采取治理,每年大概是25个黑点的治理地点,去年是27个,前年也是25个。治理之后,因为它是一个点,点就涉及一个面,影响一个面,所以我们治理这个点之后,回到这个系统,也就是说因为这个路网这里通了,可能下一个口又会堵住,所以可能涉及到下一个路口和另一个节点的问题,在这个时候我们进行调整,所以需要闭环,不断的提升。我们25个黑点搞好了,明年又25个,后年又25个,连续多年实施。现在说广州的交通还是可以的,平均时速高峰期是达到30公里的。我们是利用中系统在进行不断的调整和优化。


  刚才简单的介绍系统的框架,下面我简单说一说广州的应用。


  这个系统就是刚才说的大数据处理的一个体系结构,已经在应用。这里简单说一说,采集一个是移动的,一个是固定的,所谓数据的采集有移动点和固定点的采集。还有共享,有动态和静态的。我们自己采集的数据一年4000多T,每天差不多12个T,每年数据条目数6亿多,这是我们自己采集的,交通委直接采集的数据就是这个量。然后通过共享,包括交警的、铁路的、航空的等,部门进行整合,这个就是数据共享、整合。


  然后形成以大数据基础为支撑的城市道路运行的分析,包括规划、决策、管理和调控。规划包括交通枢纽规划、道路网络规划、路网规划、公交车的开行、线路、出租车的投放,出租车的投放的问题,很多城市来和我们交流,现在出租车行业不稳定,每年还敢投,而且投的还不少,一两千的投,为什么?这个有一个科学性,不是拍脑袋,我们是系统的运算,用数字来说话。我们请了媒体的同志一起来分析,一起来共享数据,大家一看其实确实也是需要的,那么每年也进行投入。包括管理,管理的运用,包括停车场、占道的管理等等。调控,包括中小客车的调控已经接近一年了,也是从这个系统里面得到决策的依据。


  以大数据为支撑,城市道路运行数据的分析,在这里比如说路网的状况,刚才说了,实时监控路网的状况,时时刻刻把路网的情况,包括监控,包括提供视频的共享,包括个别具体的例子,比如说这个是公交的,客流与公交线路和车辆的匹配的分析系统,这个分析系统也是实时的,因为旅客的怎样和运力的匹配,这种数据的采集是不容易,但是现在是实行实时采集,实时采集之后,每一个港湾站旅客的增长和公交运力的匹配,是否匹配,是我们作为考核公交公司的一个重要的数据。我们考核公交公司两个指标,解决两个矛盾,其中这是一个,另外一个是成本,不断的发车增加城市的交通压力,还增加了成本,因为公交是政府补贴的,所以对它就是一个具体的分析。但是要节省成本,减少车辆的话,群众又不满意了,因为服务不到位,太拥挤,我们通过管理使投诉锐减60%,一年就减少了60%的投诉,还有一个非常好的情况,就是去年十大民生的投票,公交一年提升了16%,这就是我们利用管理的好处。


  这是广州市交通标准化的建设。


  这是仿真系统、道路平台系统,也不说了。


  这是我们具体做的一些事情,包括广州今天正在竞价,是第十期的竞价。


  还有是提供的服务。这个服务我们是把这些数据实时提供给市民,提供给各大媒体,如果在座的朋友和专家感兴趣,拿起你们的手机马上搜索"行讯通",实时掌握广州市的路矿、停车、公交等14项综合交通信息。


  谢谢大家。

 

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