数字化城市道路建设系统构架
数字化城市道路建设应坚持立足当下,服务未来,技术创新,成果复用,丰 富场景,服务民生等。
数字化城市道路建设包括城市道路的实时全息感知、中心平台的融合计算处理和城市区域整体智能化治理。
城市道路的实时全息感知:通过建设智能感知系统,获取道路上全天候通 行的机动车、非机动车、行人、抛洒物、交通信号和道路施工标识等的精准位 置、速度、方向、大小等数据,并进行秒级更新;获取道路及桥隧基础设施的 状态和病害等数据;获取沿线道路照明设备、停车区、站台、井盖等基础设施 的状态等数据,形成城市道路实时全息感知能力。
中心平台的融合计算处理:通过建设数据处理中心,将全路段的实时全息 感知数据进行融合计算,实现道路基础设施和运行状态的秒级分析,形成城市 道路的综合数据。
城市区域整体智能化治理能力:通过建设业务处理中心,将综合数据与道 路管理养护相结合,并开放与各城市管理平台的数据接口,提供实时数据和分 析报告,结合各管理部门工作流程,形成城市区域整体智能化治理能力。
一、智能感知系统
智能感知系统应包括城市道路及沿线基础设施感知子系统、城市道路运行状态感知子系统,采用多杆、多感、多箱合一的支撑设施实现统一布设。智能感知 系统相关设备应符合国家相关规范中安全技术要求和安全管理要求。
二、中心平台
中心平台包括数据处理中心和业务处理中心两大部分。
数据处理中心
数据处理中心应具备数据接入与存储、数据处理和数据加工等能力。
1、数据接入与存储
应利用现有网络,接入城市道路及沿线基础设施感知子系统、城市道路运行 状态感知子系统、支撑设施中各类设备上报的感知数据,并将数据存储在数据处 理中心的存储集群内。
2、数据处理
应对接入的感知数据进行数据提取、数据清洗、数据关联和数据统计,并将 处理后的结果进行存储。
1) 数据提取:根据数据定义,从接入的多维感知数据中提取出目的格式数据,作为数据清洗和数据关联的基础数据。
2) 数据清洗:对接入的数据进行过滤、去重和格式清洗等。
3) 数据关联:根据关联规则和算法,对接入的多维感知数据进行关联,并输 出关联信息。
4) 数据统计:根据定义的统计指标对数据进行统计分析,并将统计分析结果 存储至分布式存储集群,为业务处理中心提供服务。
3、数据加工
应对数据进行进一步的加工,包括数据融合、轨迹追踪、事件分析和设施状 态分析,并上报业务处理中心。
1) 数据融合:采用智能融合算法对接入的多设备、多系统的感知数据进行融合。
2) 轨迹追踪:通过目标特征、轨迹拟合和轨迹预测等智能算法,对运动目标 进行追踪,确保其在全路段的追踪标识保持一致。
3) 事件分析:利用融合后的数据,结合交通管理规则、交通道路基础数据, 分析识别交通事件。
4) 设施状态分析:采用智能算法分析判定基础设施的状态和可能存在的隐 患,并上报业务处理中心进行处理。
业务处理中心
业务处理中心利用数据处理中心的数据资产,对外提供业务服务和数据服务。
1、业务服务
应利用数据处理中心的数据分析,形成养护管理、信息服务、运营管理和车 路协同等业务服务能力。
1) 养护管理:依据数据处理中心对市政设施及其运行状况的监测和分析,形 成道路设施病害诊断,提供基础设施的养护建议。
2) 信息服务:依据数据处理中心的数据分析结果,对外提供道路基础设施信 息、服务设施状态信息、交通运行状态信息、交通事件信息、道路施工养 护信息、气象环境信息和其他信息。
3) 运营管理:对中心平台的数据资产进行运营管理。
4) 车路协同:通过现有网络,为机动车、非机动车和行人提供交通事故预警、 周边交通状态信息、交通灯信息等实时信息。
2、数据服务
应通过标准化的数据接口为各管理部门提供数据服务,包括对数据资产的访 问进行授权管理、对数据目录进行查询获取、对开放的数据进行挖掘分析、对数 据处理中心的数据资产进行查询订阅等。
附录:数字化城市道路应用场景一览表
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