彭晨偉, 巴繼東

1(武漢郵電科學(xué)研究院, 武漢 430074)

2(武漢長江通信智聯(lián)技術(shù)有限公司, 武漢 430010)

基于交通大數(shù)據(jù)的智能信息服務(wù)平臺①

彭晨偉1, 巴繼東2

1(武漢郵電科學(xué)研究院, 武漢 430074)

2(武漢長江通信智聯(lián)技術(shù)有限公司, 武漢 430010)

隨著智能交通領(lǐng)域的迅速發(fā)展, 日益增長的交通數(shù)據(jù)量已經(jīng)達到TB甚至PB級別, 智能交通領(lǐng)域也開始運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量的行車數(shù)據(jù)進行深入的挖掘分析, 向著構(gòu)建一個綜合性智能交通信息服務(wù)平臺方向發(fā)展. 本文提出了一種基于交通大數(shù)據(jù)的智能信息服務(wù)平臺的總體設(shè)計方案, 重點研究了系統(tǒng)的總體架構(gòu), 應(yīng)用架構(gòu)和數(shù)據(jù)中心的設(shè)計等三個方面. 通過測試, 該平臺可以很好的滿足用戶的前期需求, 平臺基于分層和分模塊的設(shè)計思想可以很好的應(yīng)對用戶后期需求變更.

大數(shù)據(jù); 智能交通; 電子卡牌; 物聯(lián)網(wǎng); 智慧城市

近幾年來, 隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展, 大數(shù)據(jù)成為最近最為火爆的技術(shù)概念, 尤其是在貴陽召開的“中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會”之后, 大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為國家和各個城市在IT基礎(chǔ)領(lǐng)域下一步的重點發(fā)展方向. 繼大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)在淘寶、京東、亞馬遜[1-3]等電商行業(yè)取得巨大的商業(yè)成功后, 大數(shù)據(jù)開始融入人們生活的方方面面.

智能交通系統(tǒng)是交通領(lǐng)域的一項重大工程, 也是各個國家的戰(zhàn)略方向. 根據(jù)我國《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020年)》[4], 智能交通將成為國內(nèi)未來交通運輸業(yè)優(yōu)先發(fā)展的主題. 伴隨著智能交通戰(zhàn)略的發(fā)展, 海量的交通數(shù)據(jù)涌現(xiàn), 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為智能交通發(fā)展帶來新的機遇和挑戰(zhàn). 傳統(tǒng)的交通出行信息主要通過廣播來向用戶傳達, 同時信息服務(wù)平臺在獲取實時交通情況也存在一定困難, 這就不可避免的存在: 1)交通信息發(fā)布實時性不高; 2)可提供的信息服務(wù)種類單一, 多樣性缺失; 3)路段交通情況共享準確性不高; 4)系統(tǒng)平臺的升級轉(zhuǎn)型困難等缺點. 基于大數(shù)據(jù)的智能信息服務(wù)平臺結(jié)合了云計算、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘等先進技術(shù)[5,6], 與交管、公安、環(huán)保等部門合作, 從而能夠更加精準的為用戶提供各項專業(yè)服務(wù), 智能交通信息服務(wù)平臺具備: 1)為交管部門提供具有各種時效性的實時道路交通導(dǎo)流、階段性交通擁堵情況預(yù)測、年度交通管網(wǎng)數(shù)據(jù)分析等服務(wù);2)多維交通信息數(shù)據(jù)源的融合, 為更加準確的分析用戶行為提供數(shù)據(jù)支撐[7], 從而為各部門協(xié)調(diào)管理提供技術(shù)支持; 3)現(xiàn)如今物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)促使智能交通行業(yè)發(fā)展迅速[8], 再加上數(shù)據(jù)量增長的勢態(tài)迅猛, 信息服務(wù)平臺需要有一定的寬容度為以后的平臺升級節(jié)約成本等.本文從大數(shù)據(jù)的角度出發(fā), 提出了基于交通大數(shù)據(jù)的信息服務(wù)平臺的開發(fā)與研究.

1 交通數(shù)據(jù)源分析

交通數(shù)據(jù)源是指智能交通信息服務(wù)平臺中涉及到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的來源地. 其中業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源是指的電子車牌采集點、卡口設(shè)備以及視頻設(shè)備.

電子車牌(electronic registration identification of the motor vehicle)[9]是一種基于RFID(Radio Frequency Identification)技術(shù)的電子信息化標(biāo)簽, 其具有高精度識別、高準確采集、高靈敏度的特點, 電子車牌包含該車輛基本信息, 可以幫助高頻識別讀寫器, 也即交通路網(wǎng)的采集點來采集各機動車的基本數(shù)據(jù), 再通過采集點本身的地理位置信息與車輛的基本信息進行關(guān)聯(lián)就可以產(chǎn)生豐富的車輛行車數(shù)據(jù).

電子車牌端采集的交通數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量、準確度、效率、復(fù)雜程度等天然具備車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)端的屬性,這些數(shù)據(jù)不僅在數(shù)量上龐大, 在信息的維度上也豐富,這對后期的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)變現(xiàn)產(chǎn)生直接影響.

除采集點采集的車輛行車數(shù)據(jù)之外, 還包含與本系統(tǒng)有密切業(yè)務(wù)往來的其他平臺的數(shù)據(jù). 它們包括交警執(zhí)法記錄, 環(huán)保部門黃標(biāo)車基本數(shù)據(jù), 路橋收費管理處收費記錄, 電子停車場數(shù)據(jù), 高速路收費記錄以及市政銀行等機構(gòu)的數(shù)據(jù).

2 系統(tǒng)平臺總體設(shè)計

2.1 總體設(shè)計思路

城市交通行業(yè)數(shù)據(jù)既有靜態(tài)數(shù)據(jù), 又有實時動態(tài)數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)類型既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 也包括大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)管理在組織上存在多部門之間的數(shù)據(jù)整合與交換等實際業(yè)務(wù)情況. 考慮到以上因素, 本系統(tǒng)采用云計算+大數(shù)據(jù)處理平臺+數(shù)據(jù)服務(wù)總線的設(shè)計框架, 可以滿足高可靠、高可用建設(shè)成本低等要求.

本平臺的設(shè)計思路如下, 按功能職責(zé)分類主要分為通用服務(wù)組件和數(shù)據(jù)整理與挖掘兩個大的部分, 其中通用服務(wù)組件又包含了四個子功能: 1)交通流量常規(guī)統(tǒng)計與模糊分析; 2)車輛分類識別; 3)實時交通信息發(fā)布與誘導(dǎo); 4)區(qū)域交通流量分析與告警. 數(shù)據(jù)整理與挖掘需要長期的數(shù)據(jù)積累和不斷的算法優(yōu)化, 將在平臺的后期逐步完善. 無論是通用服務(wù)還是數(shù)據(jù)挖掘功能, 都依托于對數(shù)據(jù)的高效處理, 結(jié)合具體的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特點和業(yè)務(wù)需求來制定相應(yīng)的處理方案將直接影響平臺的運行效率. 本平臺的特點是數(shù)據(jù)量龐大, 所以需要對一些特定的實時性要求較高的業(yè)務(wù)進行優(yōu)化處理,譬如建立索引等措施實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速查詢. 而對于海量數(shù)據(jù)的存儲與處理需要建立分布式、多節(jié)點的集群服務(wù)器, 充分利用服務(wù)器資源和充分使用業(yè)務(wù)模型可以進行趨勢預(yù)測和決策分析. 計算平臺和存儲平臺可以根據(jù)實際的需求實現(xiàn)線性的彈性擴展是系統(tǒng)設(shè)計對寬容度的考慮, 可保證平臺長期滿足業(yè)務(wù)需求和升級換代的低成本體現(xiàn).

2.2 系統(tǒng)總體框架

智能交通信息服務(wù)平臺的總體設(shè)計參照物聯(lián)網(wǎng)層次模型, 采用分層設(shè)計思想, 每一層為上一層提供面向服務(wù)的接口調(diào)用, 同時結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、服務(wù)計算等技術(shù)特點, 平臺總體設(shè)計總共分為5層,由低到高分別為感知設(shè)備層、傳輸層、平臺層、服務(wù)層和展示層[10]. 采用分層架構(gòu)不但可以降低系統(tǒng)各個模塊之間的耦合性, 同時提高模塊之間的功能內(nèi)聚性,而且有利于在系統(tǒng)實際開發(fā)過程中實現(xiàn)代碼的復(fù)用,大大提高了工作效率并降低開發(fā)成本. 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖如圖1所示.

2.3 系統(tǒng)各層功能分析

1) 感知設(shè)備層: 感知設(shè)備層是指能夠?qū)?biāo)識對象,即機動車的行為進行感知, 并執(zhí)行采集操作的所有方法的集合. 設(shè)備主要包括RFID設(shè)備、卡口設(shè)備、視頻設(shè)備, 完成主要完成車輛標(biāo)識、位置、時間、狀態(tài)等信息的協(xié)議適配、信息采集和上傳, 采集的信息主要包括電子車牌信息、抓拍圖片、標(biāo)清視頻以及位置等其他信息.

圖1 系統(tǒng)總體框架圖

2) 傳輸層: 傳輸層是將感知設(shè)備層感知(采集)到的行車數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心. 提供城域網(wǎng)、Wi-Fi、2G/3G/4G等多種通信方式, 實現(xiàn)采集端與后臺雙向數(shù)據(jù)傳輸.

3) 平臺層: 平臺層包含數(shù)據(jù)處理引擎, 數(shù)據(jù)存儲和云平臺管理三個子功能. 其中數(shù)據(jù)處理引擎和數(shù)據(jù)存儲兩者是協(xié)作統(tǒng)一的關(guān)系, 數(shù)據(jù)處理引擎將傳輸層傳遞過來的基本數(shù)據(jù)進行剔重、清洗和補漏等操作, 把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)的統(tǒng)一標(biāo)準數(shù)據(jù)格式, 數(shù)據(jù)存儲是將各類數(shù)據(jù)按照規(guī)則存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或分布式數(shù)據(jù)庫; 云管理平臺完成對整個支撐服務(wù)平臺相關(guān)IT資源的管理和調(diào)度, 為平臺其他部分提供資源服務(wù). 平臺層是整個系統(tǒng)的核心, 采用云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù), 支持對底層的物理資源及各類數(shù)據(jù)進行有效管理, 為上層的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供部署環(huán)境和業(yè)務(wù)構(gòu)件, 在大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop下提供通用服務(wù)組件. 利用虛擬化技術(shù)實現(xiàn)在線遷移、高可用等資源調(diào)度技術(shù), 利用storm、map-reduce技術(shù)實現(xiàn)實時、批量的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理, 建立服務(wù)SOA架構(gòu)的企業(yè)服務(wù)中心, 建立與外部系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換系統(tǒng).

4) 服務(wù)層: 服務(wù)層訪問基于平臺層提供的服務(wù)組件, 開發(fā)業(yè)務(wù)應(yīng)用, 并封裝為Dubbo架構(gòu)的服務(wù)接口(可暴露為多種協(xié)議, 如dubbo://, rmi://, hessian://, http://,webservice://, thrift://, memcached://, redis://等), 供展示層調(diào)用.

5) 展示層: 利用HTML5、手機APP、統(tǒng)一門戶、單點登錄等技術(shù)完成和用戶的交換, 支持通過不同終端使用平臺的各類服務(wù).

2.4 標(biāo)準規(guī)范體系建設(shè)

針對交通數(shù)據(jù)以及相關(guān)業(yè)務(wù)的復(fù)雜多樣性的特點,需要建立一套標(biāo)準規(guī)范體系來指導(dǎo)開發(fā)過程, 保證項目的先進行、規(guī)范性和持續(xù)性, 標(biāo)準規(guī)范體系建設(shè)包含以下四個方面: 信息服務(wù)標(biāo)準, 元數(shù)據(jù)標(biāo)注, 數(shù)據(jù)源標(biāo)準和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源庫體系. 模型每一層均按照一套標(biāo)準規(guī)范體系來實施建設(shè), 指導(dǎo)整個開發(fā)過程順利進行.

1) 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源庫體系: 用于劃分數(shù)據(jù)來源, 將通過設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)或與其它平臺交換得到的數(shù)據(jù)進行歸類、劃分, 為建立不同的數(shù)據(jù)傳輸、交換協(xié)議提供基礎(chǔ).

2) 數(shù)據(jù)源標(biāo)準: 用于數(shù)據(jù)引擎處理不同數(shù)據(jù)源, 將數(shù)據(jù)源傳輸過來的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化處理, 根據(jù)從各數(shù)據(jù)源得到的數(shù)據(jù)對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系, 在本系統(tǒng)中將各類數(shù)據(jù)加以關(guān)聯(lián)整理, 為后續(xù)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計, 數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)挖掘提供支持.

3) 元數(shù)據(jù)標(biāo)準: 將得到所有數(shù)據(jù)按照人、機、物、法、環(huán)的概念分類[11], 統(tǒng)一制定一組描述數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)標(biāo)準, 保證數(shù)據(jù)的規(guī)范性和持續(xù)性.

4) 信息服務(wù)標(biāo)準: 主要為對外數(shù)據(jù)服務(wù)提供支持,按客戶的角色不同、等級權(quán)限等標(biāo)準為客戶提供不同等級的數(shù)據(jù)服務(wù), 保證數(shù)據(jù)的安全性.

3 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)

3.1 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)分析

本信息服務(wù)平臺滿足城市智能交通信息采集、傳輸、交換、清洗、存儲以及大數(shù)據(jù)分析處理、資源管理與調(diào)度、平臺監(jiān)控與運維、安全保障等方面的要求,系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)包括以下幾個部分: 通用組件服務(wù)/數(shù)據(jù)服務(wù), 數(shù)據(jù)處理, 云管理平臺, 運維管理, 安全管理以及其他應(yīng)用. 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)如圖2所示.

3.2 應(yīng)用架構(gòu)模塊分析

1) 通用組件服務(wù)/數(shù)據(jù)服務(wù): 提供智能交通應(yīng)用通用的軟件組件服務(wù), 包括交通流量常規(guī)統(tǒng)計與模糊分析、車輛分類識別與告警、實時交通信息發(fā)布與誘導(dǎo)、區(qū)域交通流量分析與告警. 在通用服務(wù)組件基礎(chǔ)之上, 可以根據(jù)服務(wù)對象的等級、權(quán)限不同, 為用戶提供不同的服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)質(zhì)量和信息安全等級的數(shù)據(jù)服務(wù), 數(shù)據(jù)服務(wù)將分析結(jié)果按照信息服務(wù)標(biāo)準封裝成一定形式提供給外部客戶使用. 這些客戶按照等級權(quán)限可以區(qū)分為公權(quán)和私權(quán)用戶, 包括前述的與本平臺有密切業(yè)務(wù)合作的公安, 環(huán)保, 市政, 銀行以及商家等客戶.

圖2 系統(tǒng)總體框架圖

2) 數(shù)據(jù)處理: 包括了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、消息隊列、實時處理系統(tǒng)、批量處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)存儲與管理系統(tǒng)等幾個部分.

① 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)完成對數(shù)據(jù)的接收、重整、清洗等操作, 收集所有采集點的采集信息傳遞給消息隊列.

② 消息隊列負責(zé)接收采集系統(tǒng)傳來的數(shù)據(jù), 根據(jù)處理需求分發(fā)給不同的系統(tǒng), 支持發(fā)布訂閱模式, 支持集群的彈性擴展.

③ 實時處理系統(tǒng)主要面向?qū)崟r性要求較高的業(yè)務(wù)(T+0), 對采集到的數(shù)據(jù)進行即時的處理, 滿足實時交通應(yīng)用需求.

④ 批量處理系統(tǒng)主要面向非實時/準實時的分析型業(yè)務(wù)(T+1), 對采集到的數(shù)據(jù)進行分析挖掘, 滿足分析型交通應(yīng)用需求.

⑤ 數(shù)據(jù)存儲和管理系統(tǒng)主要對采集的數(shù)據(jù)和分析挖掘的數(shù)據(jù)進行存儲和管理, 完成數(shù)據(jù)進行持久化和訪問管理等功能.

3) 云管理平臺: 對整個支撐服務(wù)平臺相關(guān)IT資源的管理和調(diào)度, 為平臺其他部分提供資源服務(wù). 主要完成服務(wù)器、存儲和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的整合與服務(wù)提供, 通過服務(wù)的形式把資源提供給不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用.

4) 運維管理: 主要完成對IT設(shè)備的監(jiān)控與運維、采集設(shè)備的監(jiān)控與運維、電子牌運行狀態(tài)統(tǒng)計與分析等子系統(tǒng), 結(jié)合相關(guān)的人員和運維制度, 建成統(tǒng)一的、多維度的、涵蓋業(yè)務(wù)的運維保障系統(tǒng). 提高平臺的可用性和運維效率.

5) 安全管理: 安全管理要建立一套符合等保三的安全體系, 涵蓋安全的各個方面, 當(dāng)前階段要重點考慮云平臺的安全和數(shù)據(jù)的安全管理.

6) 其他: 數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)主要完成平臺與外部數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)同步與交換, 保證各方在數(shù)據(jù)方面保持一致, 便于系統(tǒng)協(xié)作和信息管理.

4 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

4.1 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計圖

數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)計遵循以下五點基本原則: 1) 實用性; 2) 安全性; 3) 先進性; 4) 適用性; 5) 可靠性[12]. 在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計中, 采用了區(qū)域化的結(jié)構(gòu)設(shè)計.區(qū)域化的結(jié)構(gòu)設(shè)計所建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)具有良好的擴充性并且便于區(qū)域性管理, 而且后期若要變更子網(wǎng)模塊設(shè)計時, 在不破壞現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)情況下, 新的子網(wǎng)模塊和新的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能被更容易集成進整個系統(tǒng)中. 該設(shè)計將整個系統(tǒng)按應(yīng)用層次的不同分成不同的區(qū)域, 包括核心交換區(qū)、服務(wù)器區(qū)、運行維護區(qū)、廣域網(wǎng)接入?yún)^(qū)等.各個區(qū)域均通過接入交換機與核心交換機冗余連接,實現(xiàn)清晰的系統(tǒng)邊界. 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)計圖, 如圖3所示.

4.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計分析

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計上分為三個層次來設(shè)計: 核心層、匯聚層和接入層.

1) 核心層設(shè)計: 核心層交換模塊承擔(dān)著互聯(lián)互通各個組件的任務(wù), 所有的內(nèi)部模塊間的通信都通過該模塊進行, 所以核心交換模塊需要功能足夠強大的網(wǎng)絡(luò)交換機來支撐, 且具備很高的背板交換能力、端口密度、設(shè)備可靠性. 采用的網(wǎng)絡(luò)拓撲為雙核心雙歸屬拓撲結(jié)構(gòu), 用兩臺核心交換機互為備份, 其它所有業(yè)務(wù)區(qū)域模塊都通過雙歸的方式接入雙核心. 作為核心層采用萬兆光纖模塊鏈接各功能區(qū)域的匯聚交換機, 核心層之間采用冗余鏈路設(shè)計, 通過萬兆捆綁.

圖3 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)圖

雙核心雙歸屬拓撲結(jié)構(gòu)具有以下優(yōu)勢[13]:

① 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)完全對稱, 核心交換機與匯聚交換機之間存在兩條等值負載分擔(dān)的鏈路, 既保證了系統(tǒng)的高帶寬, 同時也提高了系統(tǒng)的可靠性.

② 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備少, 占用機房空間, 耗電量小, 管理維護簡單, 成本低.

③ 對稱結(jié)構(gòu)避免了網(wǎng)絡(luò)的單點故障, 任何一個核心節(jié)點失效, 都不會影響系統(tǒng)的正常運行, 系統(tǒng)的可靠性高.

2) 匯聚層設(shè)計: 每個功能區(qū)啟用兩臺匯聚交換機分別與核心層連接. 接入交換機采用堆疊方式, 通過千兆鏈路上行到匯聚交換機, 匯聚交換機通過萬兆光纖鏈接核心層, 每個功能區(qū)的匯聚交換機之間采用捆綁冗余鏈路設(shè)計.

3) 接入層設(shè)計: 接入采用支持堆疊、可擴展萬兆的獨立式三層交換機, 與匯聚交換機采用千兆連接, 實現(xiàn)信息點的最終接入. 通過交換機堆疊技術(shù), 可以多臺千兆交換機構(gòu)成一個堆疊組并可配置萬兆上行口、千兆備份接口實現(xiàn)與核心交換機之間的雙歸屬連接, 完全對稱鏈路連接狀況, 通過啟用三層協(xié)議, 方便實現(xiàn)基于鏈路開銷(cost)的負載均衡.

5 平臺測試結(jié)果與分析

5.1 測試環(huán)境說明

本平臺所有的測試結(jié)果均在滿足下測試環(huán)境的條件下所得, 測試環(huán)境如表1所示.

5.1 測試環(huán)境說明

下面對幾個主要功能點的實現(xiàn)情況作如下說明:通過指定采集方向和車流量統(tǒng)計時間起始點進行采集方向車流量統(tǒng)計查詢, 查詢結(jié)果如圖4所示.

表1 測試環(huán)境

圖4 采集方向車流量統(tǒng)計

通過指定大橋編號和查詢起始時間, 以小時為單位為展現(xiàn)統(tǒng)計結(jié)果, 查詢結(jié)果如圖5所示.

按車輛檔案號軌跡分析主要按照車輛檔案號進行模糊軌跡查詢, 如圖6所示.

黃標(biāo)車違章告警主要按照業(yè)務(wù)規(guī)則, 對于需要進行告警的黃標(biāo)車輛進行分類識別, 對于符合業(yè)務(wù)規(guī)則的軌跡數(shù)據(jù)進行告警記錄并轉(zhuǎn)發(fā)至指定目標(biāo)地址, 查詢結(jié)果如圖7所示.

通過以上對主要的功能項的測試可以看出, 本平臺已經(jīng)滿足用戶前期提出的基本需求, 并且能支持50個擁堵路段車流及路段平均車速的并發(fā)實時分析,響應(yīng)時間不超過5秒, 且能在6:00-23:00期間持續(xù)運行;支持150個并發(fā)車輛的歷史跟蹤查詢, 單車軌跡查詢響應(yīng)時間不能查過15秒; RFID歷史數(shù)據(jù)查詢: 一周內(nèi)1-2秒, 一個月內(nèi)5-10秒, 3個月內(nèi)10-30秒內(nèi); 肇事逃逸等特定車輛追溯查證: 一周內(nèi)5-8秒, 一個月內(nèi)10-20秒,3個月內(nèi)20-40秒內(nèi).

圖5 主城過江大橋車流量統(tǒng)計

6 結(jié)論

本文給出了在交通大數(shù)據(jù)背景下, 智能信息服務(wù)平臺的總體方案, 重點介紹了系統(tǒng)的總體架構(gòu), 系統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的設(shè)計, 從不同角度描述了系統(tǒng)所采用的設(shè)計思想. 該信息服務(wù)平臺已在某地區(qū)智能交通項目中投入測試, 測試表明, 該平臺滿足用戶前期提出的基本需求, 在技術(shù)方面充分證明了其可行性. 在后期的平臺建設(shè)方面還要結(jié)合用戶的具體需求做進一步的改進和完善, 該平臺的設(shè)計對于發(fā)掘交通大數(shù)據(jù)在智能交通信息服務(wù)領(lǐng)域的研發(fā)具有一定的參考價值和借鑒意義.

圖6 按照車輛檔案號進行模糊軌跡查詢

圖7 黃標(biāo)車違章告警

1楊春華. 大數(shù)據(jù)在中國B2C電子商務(wù)精準營銷中的應(yīng)用研究——以京東商城為例. 中小企業(yè)管理與科技(下旬刊),2016, (3): 104–107.

2羅潔, 張彩霞. 中國B2C電子商務(wù)快速發(fā)展原因淺探——以天貓商城為例. 市場論壇, 2016, (4): 47–51.

3Cao S, Manrai AK. Big data in marketing & retailing.Journal of International & Interdisciplinary Business Research, 2014, (1): 23–42.

4中華人民共和國國務(wù)院. 國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006–2020). 北京: 中華人民共和國國務(wù)院, 2006.

5Xia YJ, Chen JL, Lu XD, et al. Big traffic data processing framework for intelligent monitoring and recording systems.Neurocomputing, 2016, 181: 139–146. [doi: 10.1016/j.neucom.2015.07.140]

6Shi Q, Abdel-Aty M. Big data applications in real-time traffic operation and safety monitoring and improvement on urban expressways. Transportation Research Part C:Emerging Technologies, 2015, (58): 380–394. [doi: 10.1016/j.trc.2015.02.022]

7Tao S, Corcoran J, Mateo-Babiano I, et al. Exploring bus rapid transit passenger travel behaviour using big data.Applied Geography, 2014, (53): 90–104. [doi: 10.1016/j.apgeog.2014.06.008]

8Liu CL. Intelligent transportation based on the internet of things. 2012 2nd International Conference on Consumer Electronics, Communications and Networks (CECNet).Yichang, China. 2012. 360–362.

9趙文婧, 王剛. 基于RFID的電子車牌管理系統(tǒng). 微計算機信息, 2010, 26(29): 150–152, 193. [doi: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.29.059]

10王興文, 黃礎(chǔ)章. RFID技術(shù)在智能交通中的大規(guī)模應(yīng)用模式分析. 中國電子商情(RFID技術(shù)與應(yīng)用), 2009, (1): 20–24.

11易光旺. 智能建筑安全防范系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系研究. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2010, 6(3): 147–151.

12張?zhí)熳? 基于RFID技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)智能交通系統(tǒng)開發(fā)研究.蘭州交通大學(xué)學(xué)報, 2012, 31(4): 112–116.

13解書凱. 基于NGN的企業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)平臺設(shè)計[碩士學(xué)位論文]. 成都: 電子科技大學(xué), 2012.

Intelligent Information Service Platform Based on Traffic Big Data

PENG Chen-Wei1, BA Ji-Dong2

1(Wuhan Research Institute of Posts and Telecommunications, Wuhan 430074, China)2(Wuhan YCIG iLink Technology Co. Ltd., Wuhan 430010, China)

With the development of intelligent transportation technology, the increasing traffic data volume has reached TB or even PB level. The intelligent transportation field has begun to use big data technology to analyze deeply the massive traffic data, to build a comprehensive intelligent traffic information Service platform. In this paper, an intelligent information service platform based on traffic big data is proposed. The paper mainly analyzes this platform from the overall architecture, application architecture and data center design of the system. Through the test, the platform can meet the early needs of the users. The platform-based hierarchy and sub-module design can be a good response to the user needs change later on.

big data; intelligent transportation; ERI; IOT; smart city

彭晨偉,巴繼東.基于交通大數(shù)據(jù)的智能信息服務(wù)平臺.計算機系統(tǒng)應(yīng)用,2017,26(7):97–103. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/5851.html

2016-11-07; 收到修改稿時間: 2016-12-05