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22年3月上简报 

发布时间:2022/05/05
22年3月上简报


沈阳天择智能交通工程有限公司
ShenyangtianzeIntelligentTransportationEngineeringCo.Ltd
简报
2022年03月15日星期二

 
智慧交通三“变”从服务于管理管控到效率、效益
十四五周期启动前后,智能交通行业一个比较显著的变化,是用户核心需求发生了变化——从管理、安全为重点,转向以效率提升为重点,这应也是信息化行业发展到一定阶段之后,必然会面临的一个方向,就像之前诟病各领域的“烟囱式”信息化系统,到现在有了各种各样的“大脑”想要解决这个问题一样。
二十多年来,我国智能交通行业建设了大量的外场感知、车辆监测设备和系统,可以说,智能交通行业“基础设施”已经逐步完成,数据采集、数据分析的基础工作已经基本完成,不论是交管,还是运输,还是路网,还是停车,每一个领域每一天都在产生庞大的数据,服务于各自领域的管理和服务,而且新的技术设备也在逐步替换传统的非智能化设备。
近几年行业的发展趋势,则是试图基于大数据分析、数据共享、数据融合实现应用融合,从而提升数据价值,以及进一步的深化应用和价值挖掘,进一步提升管理和服务水平,同时更多往效率倾斜,更为重要的是,实现跨领域数据交叉融合,支持包括自动驾驶、一站式出行、多式联运等更广阔的应用场景。
这是现阶段,相信也是未来很长一段时间,我国智能交通行业发展的重点,即优化现有设备和系统,深化数据应用和跨界数据融合,从而提升系统、生产运营乃至整个运输生产的效率。
尽管包括交通运输、智慧交通行业在内的很多行业,目前都受到了疫情反复影响,很多企业面临发展的瓶颈,甚至生存危机,但身在泥泞或许也可仰望星空,岁末年初,我们一起来回顾、思量行业正在发生的变化,以及这些变化对未来发展的影响。
一家之言,难免错漏,敬请批评。
变化一、“拨乱反正”,“创新”要以解决问题为导向
实践是检验真理的唯一标准。天下苦“高大上概念”久已,尤其是在一线、基层的甲方,对各种新技术、新概念的观感,从懵懂到希望到崇拜再到厌恶,也不过六七年时间,大抵是走多了夜路,神仙鬼怪都不觉得新鲜了。再高大上的技术、概念,包装再好看好听,也得看能否解决问题,是否值得真金白银的投入。
智慧交通需要解决什么问题?
出行更快速、便捷、通行能力提升、安全监管、调度和管理更高效、违法识别和执法、基础设施的信息化、生产效率和收益提升……
哪些已经做的不错?哪些是下一步重点提升的方向?
前文说过,用户核心需求发生了变化——从秩序管理、安全监测、执法为重点,转向以效率提升为重点,那么效率提升体现在哪里?
城市道路路口和路段的通行能力,包括事故预防和快速处置;
路网承载能力的提升,尤其是快速路、高速公路;
公路水路以及航空运输企业、交通资产运营单位的降本增效;
不管是智能交通、智慧交通,还是数字交通,不管是智慧高速、智慧交管、交通大脑、智慧公路,还是智慧枢纽、智慧民航、智能铁路、多式联运,其主要发展目标都可以归结到以上三个的某一个。
以智慧路口、全息路网为例,其应用目的应该是路口、路网的通行能力提升,包括交通事件快速检测,信号控制水平提升,而不是多种交通违法的识别;以智慧高速为例,其直接目标应该是路网承载能力的提升,包括全天候通行、事件快速识别,根本目标就是通行能力的提升带来通行收入、出行体验的提升,而不只是为了自动驾驶,自动驾驶只是智慧高速、智慧公路发展的其中一个远期目标。
那么各种“脑”的目标,数据归集、信息打通只是初步工作,最重要的是赋能各业务系统,提升子系统以及多个子系统协作解决问题的能力。
也就是说,不论何种概念和技术,都要以解决问题为导向来落地,如果解决不了问题,那就应继续在实验、测试、示范场地实验、测试。
变化二、效率和效益,将是未来智能交通市场最重要的市场机会之一
前二十多年,智能交通以管理、执法、秩序、规范为主要发展目标,以硬件设备(感知设备)建设安装为主要市场需求,随着这一阶段逐步收尾,效率和效益就是新的发展目标。
十三五以来,尤其是疫情发生之后,运输企业、公路运营企业甚至于个体户主,都在面临运输和经济结构调整所带来的增量市场不足的竞争压力,已有技术系统自觉不自觉的,都在为“降本增效”提供服务。
实际上,以效率为导向的需求已经衍生已久,信号优化/绿波带、配时中心、高速公路联网收费、公交智能调度/公交云脑、公交一卡通、交通移动互联网支付、定制公交、网约化出行等等,都是以效率提升为主要目标,这一趋势仍将延续。
总结来说,未来的智能交通技术和系统上马,业主方会越来越多的考虑成本效益比,技术和系统不仅要为管理服务,更要为生产服务。
效率提升,基本上都会带来效益,社会效益和经济效益,社会效益是指出行、运输总成本下降,对于交通领域的生产者、资源运营者来,追求利润是天性,将经济效益和社会效益结合是皆大欢喜。2B服务对象包括各类运输企业,包括场站、枢纽、港口、航空、轨道、公路等资产运营企业,以及停车、充电桩、智慧多功能杆件等资源运营企业,也包括未来可能出现数据运营型企业。技术、信息化智能化系统,要为这些企业的生产经营效率提升、效益提升负责,甲方才会乐意为此买单,投资。
就以公路运营单位为例,尤其是民营、混合投资的高速公路运营公司而言,2019年的省界收费站取消工作投资巨大,随后又推进了公路视频云联网工作,这些都是政策驱动,那么没有强制要求,这些企业会推动智慧高速、车路协同的发展吗?显然,没有看到明显的预期收益时,智慧高速就只会是试点、示范,如果要强制推广,想必会有反弹,“薅资本主义羊毛”可以,但也不能总逮一只羊薅吧?智慧高速如何能给公路运营单位带来效益?最直接的一个指标,就是提高公路通行能力,包括全天候通行、降低事故率和缓解拥堵、道路病害实时监测和养护等,以及提升日均断面交通流量。相信如果智慧高速能够解决全天候通行,那么很多超大运输通道,都会上马智慧高速,尤其是都市圈之间的大流量高速,因为提升通行能力就等于提升了“钞能力”。
也就是说,让所服务的对象“赚钱”,技术会更有价值,而这需要技术服务企业更多的理解服务对象的经营需求和痛点,以及产业链上下游的特点。比服务对象还懂他们所在的行业发展趋势和需求,可能会是未来评判一个技术服务、数据服务企业的重要指标。
实际上,这也是ITS114所理解的“数字交通”所包含的内涵,或者说规划者、概念的提出者,所要赋予“数字交通”的内涵,在保障有力、人民满意的同时,“赚钱”,实现可持续发展。
那么,智能交通行业的服务对象,不仅是2G,还要2B了。2G市场可能已经摸到天花板了,而2B,还有很大空间,当然,两者最终都是要为2C服务。
变化三、多部门协作、跨领域综合治理
两个方向,一是重点区域的交通综合治理,一是重点车辆的联合执法,包括治超、非法营运、危险驾驶行为等。
一线城市实施的重点区域交通综合治理项目,这类往往是跨部门项目,包含公交、停车、渠化、路网等各环节优化以及加强非现场执法。交通综合治理所面临的挑战是巨大的,但所获得的社会效益是巨大的。面临的挑战实际上很多是非技术原因,部门协同往往是最大的挑战,因此综合治理往往需要在更高决策层面获得支持,成立专项小组,甚至是一把手亲自挂帅。
交通综合治理的收益巨大,对于交通人而言,要有功成不必在我的心胸,治理后,给重点区域所带来的社会效益,会远远超过所投入的初期成本。比如千方科技在杭州滨江区落地的全域交通综合治理项目,通过精准施治实现滨江区高峰拥堵指数同比下降5%,区域内两所儿童医院月均挂号量从12万增长到20万单,等于再建了一所三甲医院,而一所医院的投资是非常巨大的。
重点车辆的联合执法,重点车辆包括两客一危一重货车辆以及渣土、商砼等工程车辆。已经比较成熟的是联合治超,有专门的文件来规范如何联合执法;正在推进的是非法营运车辆联合执法,利用缉查布控以及大数据技术来分析疑似非法营运车辆后(高频出现火车站、客运站、机场等地的蓝牌小汽车以及高频往返于特定一两条高速、城际道路的蓝牌小汽车),三部门最近也联合发布了通知;利用交通运输部门强制要求营运车辆安装的车载定位设备采集到的数据,交警据此对重点车辆的超速、疲劳驾驶行为进行处罚,推进程度不一,像湖南省委省政府批复、湖南省交警总队牵头的道安监管云、陕西省的“三客两危一隧道”(班线客车、旅游包车、校车,危化品运输车、危险路段,超长隧道)智能管理平台、广东省重点车辆智能监控预警融合平台属于省级政府牵头,公安、交通两部门按需获得数据,而在不少省市,公安交警需要采购营运车辆行驶轨迹相关数据或者新建重点车辆管控平台,才能用于执法。
还有哪些需要部门联合才能做的?城市交通中,最需要部门协力的,可能就是停车管理和服务,当然好的停车管理模式并没有标准答案,但评判标准应该可以大致统一,停车便捷,信息对称,执法严格,服务人性。
交通运输数据资源共享交换体系探究与实现
随着信息化技术在交通运输行业的深入推广,各级交通运输管理部门为满足行业发展管理需求积极建设了相应信息系统,包括公路建设、路网管理、水路、运管、航空、铁路等许多业务应用系统[1],应用协同数据需求越来越多,数据协同的效率和质量直接关系到应用的使用效率和准确性,更关系到交通运输行业公众服务和政务管理的质量与效率。为满足交通运输数据资源交换共享需求,进而提升数据资源利用效率和业务应用协同效率,推进交通运输行业的公众服务、政务管理,综合分析的高质量发展的关键在于发展对应的高质量高效率交通运输数据资源共享交换体系。
现状及问题
随着近年来信息化建设的不断深入,四川省交通运输各级业务部门根据自身业务管理需求已经建设了相应的信息系统,涉及行业包括公路交通、路网运行、道路运输、水路交通、综合服务管理等[1]。
不过,这些系统的建立只服务于独立的业务部门,且在不同时期完成,缺少统一的管理规划,业务系统各自掌握的数据不能及时有效提供给相关需求单位,在数据交换共享方面仍然存在问题。
通过四川省交通运输厅数据中心的建设,已对现有交通运输省直部门业务系统数据进行了汇聚,包括公路交通、水路交通、道路运输、城市交通、综合管理等[1]。通过对以上汇聚数据资源进行分析,发现基础类数据资源存在数据标准不统一、一类数据存在多个数据源、数据质量不高、数据更新不及时等情况,导致在业务系统间无法有效互联互通,业务数据协同应用效率不足,质量不高。
数据流需求
为提高交通运输数据资源交换共享效率,首先需要掌握数据中心交换共享整体需求,从数据生产源到数据需求端进行了全面梳理。全省行业交通运输数据流如图1所示。
1、底部为数据生产源,包括四个部分,分别是省级云上信息系统、省级云外业务单位信息系统、行业外信息系统、市州交通运输局数据分中心;
2、各个环节数据交互通过省级数据交换节点实现;
3、汇聚数据分别根据结构化与非结构化属性将行业内外各类数据采集到省级数据中心和大数据平台;
4、通过省级数据资源交换共享平台将数据中心汇聚数据进行数据管控,通过融合治理、元数据管理等,构建行业人车户路四类基础数据库、建管养运四类业务数据库,形成包括公众出行、电子证照、空间地理、应急指挥等行业主题数据库;
5、省级数据资源交换共享平台通过编制目录、对接数据、注册资源、形成数据服务,对外依申请共享或直接开放;
6、省级数据资源交换共享平台通过交换管理实现对数据服务状况;
7、最后到达顶部数据需求端,包括交通运输部、省大数据中心、省级其他单位、省级云上(外)信息系统、市州交通运输局、交通运输行业互联网企业。
数据汇聚与治理
(一)数据汇聚
为实现高效率汇聚数据,主要通过大数据ETL工具实现数据汇聚,大数据ETL工具功能丰富,涵盖了数据库、各类数据文件、接口等多种数据对接方式,是比较主流高效的数据汇聚工具。大数据ETL具体功能如图2所示。
(二)数据治理
数据治理主要从目录管理、数据管控两方面入手,通过运用数据治理规则建立一套数据准入和准出机制,以保障数据准确性、一致性、完整性和可用性,从而提供高质量的数据资源用于交换共享支撑应用协同[2]。
1、目录管理
目录项管理:根据交通运输部行业资源分类及目录编制指南,对汇聚的数据资源编制行业资源目录。创建的目录项结构中一级目录对应六大行业分类,包括:公路交通、道路运输、水路交通、城市交通、综合管理、行业外管理[1];二级目录对应各个一级目录下的业务分类。
目录信息项编目:对目录进行信息项各项内容进行编目、并进行审核后发布,保持对目录信息更新维护。
数据标准:形成我省交通运输行业标准数据模板。提供标准数据模板的查询、新增、编辑、删除、保存、取消、启动/停用、下载模板等功能,保持标准数据模板的更新维护和使用。
2、数据管控
元数据管理:实现不同数据源情况下的元数据汇聚,进行元数据编码,实现数据关联,提供对元数据增删改查及批量导出等功能; 
质量审计:提供审计规则制定、审计方案制定(多个规则生成一个方案)、审计质量分析、审计质量报告的数据质量管理全过程的功能。根据数据质量审计结果,判断数据是否准入。
数据清洗:对已汇聚数据按照数据清洗规则进行转换、清洗、融合等处理。数据清洗规则包括非空检查、非法代码、非法值、格式核验、逻辑错误、关联性验证等
数据融合:主要有递增、覆盖、全量三种方式。
多源数据处理:针对相同数据资源,具有多个业务系统来源,各自业务系统相对独立,数据规则不统一,仅满足自己业务需求应用,无法实现数据同步统一更新。以收费站基础信息为例,公路局、高管局及监控结算中心相关业务系统均有一份收费站数据,以满足各自的业务需要。从3个业务数据采集汇聚后的数据质量、数据结构均不完全一致,采用的收费站编码规则也不一样。建议一是采纳由实际业务应用最广泛最频繁业务系统为基础;二是统一采用JT/T132-2014公路数据库编目编码规范针对公路网基础设施定义编码规范;三是制定融合规范,进行数据升级,定义设施设备唯一标识,实现对不同业务系统同样设施设备进行数据升级,并逐步实现其他差异消除。
数据存储设计
数据资源经过汇聚治理后需要分门别类进行储存以便进行提高数据读写效率,提高数据可用性,一致性。数据中心存储设计如图3所示。
核心生产系统结构化常量增量数据(非海量增量数据)可以通过oracle一体机进行采集存储,根据标准数据资源目录模型进行数据存放,存放数据形式为清单级数据。同时利用其性能优势,支撑高并发、时效性要求高的应用场景。
生产系统海量数据以及非结构化数据可以直接进入大数据平台进行数据存储。利用大数据平台计算组件选择多样、多租户模式提供各应用租户大数据加工和分析能力。
数据交换共享平台设计
数据资源交换共享与开放应用平台按数据的流向自下而上分为五层,分别为外部数据资源层、数据汇聚层、数据融合层、服务管理层和服务门户层。数据交换共享平台系统架构如图4所示。
(一)外部数据资源层
外部数据资源层即源数据库,为系统外部数据的来源,其主要包括行业内系统共享数据、行业外系统共享数据及互联网数据。
(二)数据汇聚层
数据汇聚层主要实现对外部数据源层的数据整合,其主要根据获取数据的特性不同而采用不同的采集方案。对离线批处理数据,实时性要求不高的情况下,采用传统的etl工具来实现。对数据实时性要求高、采集频度较高的数据(如GPS、传感器、移动终端发送数据等),采用实时数据接入方案。
(三)数据融合层
数据融合层为工程数据提供持久化存储和访问的场所。通过“一体机数据库+分布式数据库+Hadoop大数据库”的混合架构形成平台的数据融合层。其中核心生产系统结构化数据存储查询等通过一体机数据库提供,实现高并发的数据查询分析能力;非结构化数据通过分布式存储架构的存储节点上部署的数据库提供。
(四)服务管理层
主要包括目录管理、资源管理、服务管理、交换管理等功能。
目录管理提供目录编制、目录维护、目录变更、目录审核、目录发布等操作功能,能够方便快捷检索到交通行业不同分类信息资源目录情况。
资源管理部分主要是进行资源注册,根据已编制完成的信息资源目录,在进行了数据接入后进行资源的注册操作,将目录编目时录入的“标准化”信息项与数据接入时的实际信息项建立的匹配信息进行注册以便发布服务使用。
服务管理提供服务发布,服务启用/停用,服务监控,服务调用日志,统计分析等管理能力,实现服务的全生命周期管理,从开发、测试、发布、调用、注销,到服务监控、安全等的管理。
交换管理提供资源服务共享申请,交换管理,任务监控等功能,通过接口、数据库、文件等不同方式提供数据服务以满足不同数据需求,对共享任务动态监控告警方便跟踪数据链路的联通性[3]。
(五)服务门户层
通过服务门户和接口支持,提供标准化服务给应用系统调用,满足各种场景下应用系统对数据的使用和共享交换需求。


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