作者簡(jiǎn)介：劉 濤（1987—），碩士，工程師，主要從事安全管理、安全評(píng)價(jià)等方面工作。

摘要：傳統(tǒng)的高速公路安全管理平臺(tái)存在評(píng)價(jià)指標(biāo)單一、信息量巨大、信息展示方式簡(jiǎn)單、信息價(jià)值浪費(fèi)等現(xiàn)象，致使安全管理者認(rèn)知效率低。文章提出構(gòu)建一套系統(tǒng)、綜合的高速公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，全面識(shí)別影響高速公路安全狀態(tài)的信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析數(shù)據(jù)背后隱含的規(guī)律、規(guī)則和知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息價(jià)值的最大化利用，提煉深層的安全知識(shí)，與之對(duì)應(yīng)的信息可視化，輔助安全管理者采用更加科學(xué)的決策行為，從而減少直覺(jué)判斷和經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)的局限性和錯(cuò)誤。研究成果既解決了信息孤島問(wèn)題，又實(shí)現(xiàn)了對(duì)高速公路狀態(tài)的深度感知、智能處理、提前預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)安全管理工作關(guān)口前移。

關(guān)鍵詞：安全管理平臺(tái)；指標(biāo)體系；大數(shù)據(jù)分析；可視化

0 引言

《廣西壯族自治區(qū)推進(jìn)交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)試點(diǎn)實(shí)施方案（2021—2025年）》（以下簡(jiǎn)稱《方案》）中指出，著重推廣廣西綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)在智慧公路、港口、鐵路等6個(gè)領(lǐng)域推進(jìn)12個(gè)項(xiàng)目應(yīng)用示范^[1]。近期高速公路交通事故頻發(fā)，事故傷害造成的人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失和社會(huì)影響較大。高速公路交通擁堵、交通事故是全國(guó)道路交通所面臨的共同問(wèn)題。因此，如何有效遏制和預(yù)防高速公路交通安全事故的發(fā)生已成為亟待解決的問(wèn)題。

基于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析和可視化等技術(shù)手段的綜合運(yùn)用，高速公路安全管理平臺(tái)建設(shè)將會(huì)從信息“感知”到知識(shí)“智慧”層次的升級(jí)。通過(guò)高速公路綜合安全平臺(tái)的運(yùn)用，既可解決信息孤島問(wèn)題，又可實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路狀態(tài)的深度感知、智能處理、提前預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)安全管理工作關(guān)口前移^[2-3]。

1 廣西高速公路信息平臺(tái)現(xiàn)狀

（1）高速公路安全管理涉及多個(gè)環(huán)節(jié)及職能部門，涵蓋的內(nèi)容繁多。受“人、車輛、環(huán)境、道路、交通流”等因素的影響，安全管理工作是一項(xiàng)綜合復(fù)雜的系統(tǒng) 。至今尚未建立一套系統(tǒng)性的高速公路安全狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（后續(xù)中簡(jiǎn)稱“系統(tǒng)”），不能全面辨識(shí)“系統(tǒng)”中存在的安全隱患信息（本文中定義：超過(guò)設(shè)定預(yù)警閥值的數(shù)據(jù)稱為隱患信息），無(wú)法及時(shí)采取有效的控制措施使“系統(tǒng)”達(dá)到最佳的安全狀態(tài)。

（2）針對(duì)不同觀測(cè)對(duì)象的高速公路監(jiān)控系統(tǒng)，未能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)，存在信息孤島現(xiàn)象。同時(shí)管理者對(duì)“系統(tǒng)”感知的片面化，無(wú)法預(yù)先發(fā)現(xiàn)事故的先兆狀態(tài)，更難避免事故的發(fā)生。

（3）監(jiān)控系統(tǒng)給管理者帶來(lái)了海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)局限于表面的直觀應(yīng)用。未使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)手段，難以提取蘊(yùn)含其中的信息價(jià)值。

2 廣西高速公路安全綜合監(jiān)控平臺(tái)模塊設(shè)計(jì)

運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)高速公路綜合安全監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)，架構(gòu)“四橫兩縱”的模型體系。根據(jù)數(shù)據(jù)生成、處理、分析、展示的過(guò)程，“四橫”分為感知控制層、信息互聯(lián)傳輸層、數(shù)據(jù)支撐層、智能應(yīng)用層。“兩縱”是對(duì)數(shù)據(jù)的約束、保護(hù)，分為信息標(biāo)準(zhǔn)、信息安全保障系統(tǒng)。如圖1所示。

（1）感知控制層是各類傳感器、監(jiān)測(cè)器、射頻識(shí)別設(shè)備。既能實(shí)時(shí)采集高速公路安全狀態(tài)的數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)資源，也可接受管理者進(jìn)行各種操作功能。

（2）數(shù)據(jù)互連傳輸層起著信息傳輸?shù)淖饔?。將高速公路道路、橋梁及隧道的狀況、機(jī)電設(shè)備運(yùn)維等數(shù)據(jù)采集，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)（4G、5G、GPRS、CDMA、GSM、光纖、TCP/IP、政府專網(wǎng)等）將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴?jì)算平臺(tái)和辦公網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯集、融合和共享。

（3）數(shù)據(jù)支撐層進(jìn)行著數(shù)據(jù)資源儲(chǔ)存及算法模型處理。其中虛擬化數(shù)據(jù)中心利用虛擬化技術(shù)按照“系統(tǒng)”需求虛擬出計(jì)算機(jī)資源。云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)采用云計(jì)算數(shù)據(jù)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)綜合信息共享數(shù)據(jù)庫(kù)，打破信息孤島閉鎖。

（4）智慧應(yīng)用層是高速公路安全信息資源綜合應(yīng)用的最終實(shí)現(xiàn)。其中工程數(shù)字化將隱患信息地理坐標(biāo)映射在三維地圖上，實(shí)現(xiàn)真實(shí)地理位置的模擬管理。綜合自動(dòng)化主要是在線監(jiān)控信息，通過(guò)各類圖形圖表展示“系統(tǒng)”關(guān)鍵參數(shù)的變化趨勢(shì)，并實(shí)現(xiàn)預(yù)警及異常分析和自動(dòng)預(yù)測(cè)功能。管理可視化展示實(shí)現(xiàn)了隱患信息的可視化分析、區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)的可視化評(píng)價(jià)、安全知識(shí)的可視化共享等功能。

3 基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的廣西高速公路綜合安全平臺(tái)設(shè)計(jì)

在實(shí)現(xiàn)高速公路綜合安全平臺(tái)的大數(shù)據(jù)特征分析和知識(shí)可視化過(guò)程中，分為指標(biāo)體系建立、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、指標(biāo)體系評(píng)價(jià)、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、信息可視化應(yīng)用六個(gè)階段。目前，依托項(xiàng)目開(kāi)展到指標(biāo)體系建立階段，故對(duì)后面幾個(gè)階段未做詳細(xì)的應(yīng)用描述。

3.1 指標(biāo)體系分析

依據(jù)國(guó)家、行業(yè)、企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和廣西高速公路的特點(diǎn)，構(gòu)建設(shè)計(jì)線形、公路技術(shù)狀況、交安機(jī)電及服務(wù)設(shè)施、交通流量、工程地質(zhì)水文、地域氣候、養(yǎng)護(hù)及涉路作業(yè)、交通安全信息化、特殊通行影響條件、應(yīng)急救援條件、交通安全事故發(fā)生率、管理責(zé)任體系等指標(biāo)。如圖2所示。

通過(guò)比較分析，結(jié)合“功能驅(qū)動(dòng)”主觀賦值法和“差異驅(qū)動(dòng) ”客觀賦值法的集成運(yùn)用，形成最優(yōu)的綜合評(píng)量表和評(píng)價(jià)等級(jí)判定預(yù)警閾值。初步構(gòu)建高速公路綜合安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合Delphi法和優(yōu)選法完成專家意見(jiàn)和權(quán)重賦值。路基評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

3.2 數(shù)據(jù)處理方法分析

高速公路綜合監(jiān)控平臺(tái)運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生巨量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集方式主要采用傳感器自動(dòng)獲取和人工錄入等方式。其中，人工錄入、半自動(dòng)采集數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的主觀隨意性，普遍存在數(shù)據(jù)的缺失值、噪聲數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)格式與內(nèi)容錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)冗余等問(wèn)題。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘前需要進(jìn)行平穩(wěn)性、復(fù)雜性、線性、周期性、突變性的識(shí)別判斷。表2所示為數(shù)據(jù)特征的識(shí)別方法。

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)后，為了對(duì)各數(shù)據(jù)集有個(gè)全面直觀的了解，可以通過(guò)對(duì)錄入數(shù)據(jù)的詞頻進(jìn)行分析，繪制詞云來(lái)直觀展現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體概況。同時(shí)探索一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化表達(dá)方式，對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)要進(jìn)行規(guī)范和量化。為了確保數(shù)據(jù)抽取過(guò)程的全面性，采用系統(tǒng)工程中的“六何分析方法”，建立一套綜合性的信息描述模型。如圖3所示。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘算法分析

根據(jù)所研究的數(shù)據(jù)屬性和數(shù)據(jù)類型差異來(lái)確定數(shù)據(jù)分析方法。對(duì)于人工錄入、半自動(dòng)化數(shù)據(jù)，可進(jìn)行文本分析，包括詞云、詞頻分析、文本分類、文本聚類、主題挖掘、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、情感分析。對(duì)于全自動(dòng)化采集的數(shù)據(jù)，可進(jìn)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)性分析、預(yù)測(cè)。分類可選用決策樹、貝葉斯、KNN、ANN、SVM中的一種或者組合方法；聚類分析根據(jù)數(shù)據(jù)的劃分、層次、密度、網(wǎng)絡(luò)類型選擇不同的方法；關(guān)聯(lián)性分析選擇Apriori、FP-Growth算法、預(yù)測(cè)根據(jù)數(shù)據(jù)的連續(xù)性選擇離散或回歸分析；對(duì)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析可選擇Ucinet、NetDraw、Gephi、Pajek等算法，如圖4所示。不同的數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)?yīng)用多種算法，因此還需要進(jìn)行算法對(duì)比試驗(yàn)，以確定最優(yōu)算法，從而建立知識(shí)可視化模型。

3.4 指標(biāo)評(píng)價(jià)方法分析

根據(jù)研究對(duì)象的自有特點(diǎn)，對(duì)評(píng)價(jià)方法有不同的選擇，選取評(píng)價(jià)方法的可靠性直接關(guān)乎評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確度。高速公路運(yùn)營(yíng)時(shí)期的各影響因素處于動(dòng)態(tài)的變化中，因此選用的安全評(píng)價(jià)方法應(yīng)考慮到各方面因素特性及其獲取方法，做到全面、系統(tǒng)、實(shí)用、突出重點(diǎn)并具有動(dòng)態(tài)性

連續(xù)性，也要兼顧評(píng)價(jià)方法自身的特點(diǎn)及應(yīng)用方便性。目前常用于交通安全評(píng)價(jià)領(lǐng)域的方法大致主要有層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、貝葉斯估計(jì)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色理論法、統(tǒng)計(jì)決策理論等。各種評(píng)價(jià)方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍如表3所示。

3.5 數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析

高速公路綜合安全平臺(tái)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)主要是基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)判未來(lái)某時(shí)間段特定區(qū)域影響高速公路不安全狀態(tài)的各指標(biāo)信息。數(shù)據(jù)的識(shí)別、分析和預(yù)測(cè)存在內(nèi)在的聯(lián)系，即數(shù)據(jù)的識(shí)別是基礎(chǔ)，分析是對(duì)識(shí)別出的安全隱患進(jìn)行深層次關(guān)聯(lián)及規(guī)律的挖掘，數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)則是對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)估。常用的預(yù)測(cè)分析模型有ARMA模型、多元回歸模型、灰色預(yù)測(cè)模型、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型等，其優(yōu)缺點(diǎn)如表4所示。根據(jù)管理要求和評(píng)價(jià)指標(biāo)的特點(diǎn)，選擇一種或多種組合預(yù)測(cè)方法。

3.6 信息的可視化分析

高速公路綜合安全平臺(tái)信息可視化是安全管理研究的最終落腳點(diǎn)，無(wú)論是信息還是知識(shí)或者是評(píng)價(jià)結(jié)果都要通過(guò)可視化信息系統(tǒng)展現(xiàn)在管理者面前。如何能極大地提高管理者對(duì)龐雜信息的認(rèn)知效率，有效減輕管理者對(duì)海量信息的識(shí)別負(fù)擔(dān)，同時(shí)提高信息獲取效率和信息傳遞效率，使管理者從被動(dòng)接受向主動(dòng)預(yù)判轉(zhuǎn)變，本項(xiàng)目通過(guò)利用折線圖、樹形圖、雷達(dá)圖、折線圖、平行坐標(biāo)圖、GIS、BIM、三維立體軟件等方式展示了最終的效果。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的綜合安全平臺(tái)的建設(shè)與實(shí)現(xiàn)，推動(dòng)廣西高速運(yùn)營(yíng)管理路段內(nèi)的傳感器、監(jiān)測(cè)技術(shù)、大數(shù)據(jù)信息化技術(shù)的提升和發(fā)展。同時(shí)響應(yīng)國(guó)家、自治區(qū)號(hào)召，提升科技興安水平，推進(jìn)交通安全管理模式的升級(jí)，避免安全事故發(fā)生和最大程度減少事故造成的各種傷害損失。

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