浅谈高精三维 GIS地图在交通管理中的运用

浅谈高精三维 GIS地图在交通管理中的运用

彭将

武汉中海庭数据技术有限公司 430000，

摘要：随着中国城市化深入发展，直至2016年中国的城市化率已达到57.4%，2020年有望达到60%。伴随着城市化水平的不断提高，交通问题成为城市化进程中一大阻碍。调查显示，由于交通拥堵以及交通管理失误所造成的损失高达10亿元。因此，将智能交通系统应用于交通运输管理中势在必行。本文主要分析智能交通高精地图的运用实战。

关键词：智能交通；智能交通系统；地图；应用

引言

随着中国经济的发展，中国的交通领域已经取得了一定的成就。但不同地区的交通水平仍存在着一定的差异，通常是由于不同地区的经济水平、资源配置方式、生产力状况不同所造成的。相比较于中国的小城市，中国的大城市面临着更大的交通压力，更需要运用智能交通系统提升交通管理水平。因此，中国应充分利用国内的资源，逐步实现交通运输管理的智能化，进而提升交通运输管理的工作效率，推动中国交通运输管理行业深入发展。

1、概述

1.1城市交通发展新形势

近年来中国机动化进程前所未有，发展速度世界领先，交通供需失衡日益显著，不仅要满足交通的可达性、高效性，更要考虑出行可靠性和美好体验。多年来中国道路网络里程数虽有持续增长，交通基础设施的覆盖率、智能化程度也在不断提高，但与此同时车辆数量与出行频率也急剧增加。据公安部交通管理局发布的统计数据，截至2019年12月，全国机动车保有量达到3.48亿辆，汽车保有量达到2.6亿辆，全国已有66个城市汽车保有量超过百万辆，有11个城市超过300万辆，有2个城市超过500万辆。此外，部分超大城市的私人小汽车使用强度较大，如北京小汽车年均行驶里程为1.5万km，是伦敦的1.5倍、东京的2倍多。同时，伴随着城市空间规模迅速扩大和交通新业态不断涌现，道路交通运行环境复杂程度也日益攀升。共享单车、共享汽车、网约车等新交通方式的出现，对城市交通结构影响显著，交通管控对象愈加复杂。此外，城市功能区拓展导致的职住分离、通勤出行距离变长等问题也给城市交通管控带来极大压力。为此，如何通过科学决策、系统协同以及各种服务保障举措不断提升城市的综合交通治理能力和出行服务水平，已成为交通管理行业亟待改善的现实挑战。

1.2新技术环境

1）物联、互联、车联构建的智能网联化。交通智能网联既包括前端车辆-车辆及车辆-路侧设施间的物联交互，也包括中心系统平台间的互联交互。前端物联、中心系统互联，在传统智能交通系统纵向集成的基础上，打破了前端设备、中心平台间的横向数据隔离，实现大数据时代下多源异构交通数据的深度融合与挖掘，根据具体对象需求提供有针对性的实时有效信息，为智能化的交通管控与信息服务提供数据与通信支撑。2）大数据、云计算支撑的精准高效化。随着城市道路交通基础设施的不断完善及交通数字化、信息化服务的快速发展，海量动静态交通数据已成为城市交通管控的重要支撑。互联网出行数据、交通管控数据、交通卡口数据、RFID数据、公共交通运营数据、网约车及共享单车运营数据等交通大数据的接入与应用，在数据多样性、时空覆盖率、车辆抽样率等方面，能够极大提升交通管控措施的精准性与时效性。3）数据与AI驱动的管控智能化。目前，城市交通管控技术呈现出由被动响应需求向数据驱动下主动管控的转化。交通大数据环境下，运用人工智能算法能够更精准、更迅捷地开展实时交通数据处理与分析，实现多场景、多目标、多方式等复合条件下的智能化交通管控。同时，云计算、高性能芯片等存储处理技术的应用，也为智能化、实时化的交通管控措施提供极快运算速度和大批量数据处理能力。4）网联数据赋能的出行服务信息化。现有的各类交通信息服务系统能够为交通参与者提供相关出行服务信息，如导航信息、公共交通信息、路况信息、管制信息等。随着智能网联技术的不断发展，跨领域、跨系统间的信息交互将逐渐成熟，进而升级成为面向路网主动疏堵的交通管控与信息服务协同联动科技手段，在实现不同交通参与者出行信息精准推送的同时，从城市路网整体运行效率的角度出发，同步反哺实现导航路径优化、动态调整车速服务。

2、智能交通高精地图的运用实战

2.1构建科学、及时的情报分析研判体系

一是加强信息数据采集，利用电子监控、电子卡口、电子警察、流量监测、事件检测等智能交通前端设备，对动态交通数据进行自动采集上传汇总。同时，协调道路规划设计部门完整性收集道路、建筑、交通设施等二维数据模型，如CAD等基础数据文件，形成基础的交通数据池，并对基础数据进行预处理、整合（包括修正CAD二维道路基础图样、对各类电子监控及信号管控精准GIS地图定位、对警力流量等动态数据进行分时段配置），利用数据形成城市点、线、面动态管控网络，为交通态势研判打好基础。二是强化数据分析研判，利用道路工程图、道路设计图及相关基础信息，快速建立道路三维模型，合理地对参与道路建模的数据进行组织，加载BIM软件真实还原路面、隔离带、车道线等交通要素，在三维场景中导入、删除、修改道路数据，配置、添加附属设施，为交通管理大数据综合分析研判平台提供精准、直观的GIS数据分析模型，辅助对交通运行规律、交通堵点乱点分布及交通拥堵指数进行实时研判和常态化分析。通过对涉酒、涉毒、涉牌涉证等严重交通违法分析功能，以数据形式加载重点车辆违法分布区域和运行轨迹，进行精准打击。以目录树的形式对不同道路交通优化设计方案进行管理建档，输出三维场景高清底图加载仿真应用。对所有交通数据进行汇总分析研判，及时预测交通风险，为指挥调度提供情报依据。三是后续可将人工智能算法应用于交通仿真应用,为每个三维仿真路网定制信号管控算法模型,打造特色的智能道路管控，生成的三维道路支持交通仿真路网文件，作为Vissim、Emme、Dynameq等仿真软件路网底图，支持加载仿真软件Vissim仿真车流数据，实现交通运行情况三维展示辅助决策。

2.2构建精准、高效的指挥调度体系

一是指挥调度集成化。利用交通管理大数据综合分析研判平台、集成指挥平台，依托高精三维GIS地图和互联网地图平台共同辅助交通管理部门交通决策，高精三维GIS地图将视频监控、信号控制、事件采集、分析研判、信息发布等分散系统整合，将各类管控系统、道路基础信息、警力数据汇总，集成到各级指挥平台可视化呈现，通过三维模拟真实道路的交通研判预警，精准指挥调度执勤民警。二是指挥调度规范化。在受理122、110和微信报警求助时，及时调用高精度三维数字沙盘的各层级，准确将警情分派下达到属地。针对恶劣天气、道路施工等特殊警情，可手动加载实时模拟，及时有针对性启动应急指挥预案。三是实战指挥调度扁平化。消除过多层级的指挥调度平台显示，利用三维数字沙盘建立符合交通需求的“三维仿真路网数据库”“三维场景数据库”，实现警力精准立体化分布，减少从接警到处警的中间环节，提高工作效率。对于交通流量异常变化，系统自动预警在模拟路网上精准显示，根据异常分析触发指挥平台同步调度。

结束语

随着人工智能领域的深入发展，智能化是中国众多行业实现可持续发展的主要方向。因此，交通行业也应跟紧时代的步伐，利用新兴技术实现交通管理智能化。

参考文献

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