城市道路智慧化设计与管理系统中的数据采集与分析策略探索

城市道路智慧化设计与管理系统中的数据采集与分析策略探索

李亮

重庆市设计院有限公司 重庆 400000

摘要：城市道路智慧化设计与管理系统的数据采集与分析策略是实现智慧交通管理的关键环节。本文针对城市道路智慧化设计，以茶惠大道为例，探讨了数据采集与分析的技术基础、方法和实践。通过合理选择传感器技术和数据采集系统的部署与维护，结合数据分析方法，实现了道路交通、桥梁隧道、排水系统、电照系统、景观环境等方面的智慧化管理，为城市交通管理提供了有效的支持与保障。

关键词：城市道路智慧化；数据采集；数据分析；交通管理；综合治理

1 引言

随着城市化进程不断加快，城市交通管理面临日益复杂的挑战。智慧交通系统逐渐成为解决方案，以提高城市交通管理水平和效率。作为智慧交通的重要组成部分，城市道路智能化设计与管理系统对于提升道路通行效率，保障交通安全，提升市民出行体验意义重大。本文以茶惠大道为例，对城市道路智能化设计与管理系统进行了深入探讨，以期为城市交通管理提供有效的技术支撑和决策依据。

2 城市道路智慧化管理系统的组成

城市道路智慧化管理系统的组成包括感知层、传输层、处理层和应用层，如图1所示。感知层通过部署摄像头、环境传感器、交通流量监测设备等物联网设备实时采集道路交通、环境和气象数据。传输层采用高速、低延迟的通信技术（如5G、光纤网络）确保数据的高效、可靠传输。处理层利用云计算平台、大数据分析工具和人工智能算法对采集的数据进行实时处理和深度分析。应用层则整合处理结果，提供包括智能交通信号控制、实时交通状况监测、应急事件响应、智能停车诱导、环境监控等多种智慧化管理和服务功能，最终实现城市道路交通的高效管理和优化[1]。

图1 城市道路智慧化管理系统组成

3 数据采集策略

在智慧化管理系统中，高清摄像机、激光雷达、气象站、流量测量仪、噪声监测仪等设备，能够满足不同数据需求，从而保证多源数据采集的覆盖范围。对重要路段、路口、桥梁、隧道等关键节点，采用分布式传感网络架构，对设备位置进行合理调配，确保数据采集无盲区。利用5G通信技术和边缘计算设备，将部分数据处理前移至感知层，减少延迟和带宽压力，以保证数据传输的稳定性和实时性。建立资料校验机制，对传感设备进行定期校验，对资料偏差进行校正，确保资料准确无误。采用分布式数据库和云存储技术，确保数据存储的安全性和可扩展性，以应对海量数据的存储需求。建立数据采集与处理自动化流程，提高数据利用效率，为后续的深度分析和智慧应用提供高质量的数据基础，通过人工智能算法预处理、分类和初步分析采集的数据。

4 数据分析方法

智慧化管理系统中，通过数据分析方法进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据融合和归一化，以确保数据质量。采用分布式存储技术，如Hadoop和Spark，解决大规模数据的存储和计算问题。然应用多种数据分析模型和算法，根据不同的分析需求进行选择。例如，利用时间序列分析预测交通流量变化，采用机器学习算法如支持向量机（SVM）和随机森林进行交通事件检测和分类，使用深度学习技术（如卷积神经网络CNN）进行图像和视频数据分析，检测道路状况和交通违章行为[2]。数据分析过程中，结合地理信息系统（GIS）技术，实现数据的空间分析和可视化。将分析结果通过数据可视化工具，如Tableau和D3.js，进行图表展示和交互分析，使结果直观易懂，便于决策支持和业务应用。

5 茶惠大道智慧化设计试验内容

5.1 道路交通数据采集与分析

在茶惠大道智慧化设计试验中，通过在主要路段和交叉口部署传感器和摄像头，能够实时采集车辆流量、平均车速、拥堵指数、事故发生数、交通信号灯故障次数等重要数据。收集到的数据如表1所示。根据表1，可以看出交通流量在1200至1300辆/小时之间波动，平均车速保持在44.5至46.0 km/h，拥堵指数在1.1至1.3之间，事故发生数和交通信号灯故障次数虽有变化但总体可控。通过大数据分析和机器学习模型，可以识别出影响交通流量和车速的主要因素，如天气状况对交通流量和车速的显著影响，雨天导致平均车速下降并增加拥堵指数。事故发生数和信号灯故障次数的监测，有助于及时识别并处理潜在的交通安全隐患，优化交通管理策略。

表1 道路交通数据采集结果

5.2 桥梁与隧道的智能监控

桥梁与隧道的智能监控中，运用了传感器网络图像识别数据分析等多种技术。传感器网络对桥梁和隧道的整个系统的结构变形温度湿度等参数都能做到实时监控，交通流量和车辆行驶状态也可以进行实时监控。再者，图像识别技术对安装有摄像头的道路交通状况进行实时监控，对车流密度车速以及交通事故等都能做到及时发现并处理有可能出现的安全隐患

[3]。同时，运用数据分析技术对监控到的数据进行深入的分析，从而对潜在的结构问题或交通拥堵点进行识别，并给出相应的预警和建议，以指导交通管理和维护工作的开展。

5.3 排水系统智慧化管理

智慧化管理系统实时了解排水系统的运行状态，通过布置传感器网络对路面积水情况、下水道水位、雨量等参数进行监测。利用远程监控技术，对排水设施运行情况进行远程实时监控，对出现故障或堵塞的排水设备及时发现并加以解决，保证排水系统正常运行。通过数据分析技术，深入分析传感器获得的数据，对未来的雨水排放量进行预测，并对排水系统的运行策略进行优化，从而实现排水效率的提升。智慧化管理系统也可以调整排水系统的工作方式，结合实时的交通数据，确保在道路交通高峰期仍能保持良好的排水状态，避免交通拥堵，避免因积水导致事故的发生。

5.4 电照系统智慧化控制

智慧化管理系统实现对路灯的精确控制和管理，采用智能控制技术，结合实时监控和数据分析。通过智能感应器网络，根据实际情况对路灯亮度进行智能调节，对路面光照强度、车流量等参数进行实时监测，确保道路夜间照明的合理性和效果。合理制定路灯亮度调控策略，实现节能减排的目的，利用数据分析技术，深入分析历史数据，预测未来车流量和光照需求。电动照相系统智慧化控制还可以根据车流密度和道路使用情况，结合实时路况信息，对路灯亮度、照明范围等进行智能调节，提高夜间行车安全性，降低车祸发生的几率。茶惠大道通过引入智能控制的电动照明系统，不仅能有效提升路灯管理的智能化程度和运行效率，还能为道路使用者提供更加安全舒适的行车环境，实现节能减排的目标，提升道路安全性。

5.5 景观与环境数据监测

智慧化管理系统通过布设感应器网络，对道路两侧植被的生长状态、绿化覆盖率等信息进行实时监测和记录，使道路景观保持整洁、美观，以便及时采取防护、修剪措施。通过空气质量传感器对周边空气中污染物浓度、PM2.5等指标进行监测，确保周边居民身体健康、身体舒适，及时发现大气污染问题并进行治理。同时，及时采取降噪措施，通过噪声传感器对周围环境噪声水平进行监测，降低交通噪声对周围住户的影响。利用数据分析技术，深入分析监测到的景观和环境数据，发现植被生长规律、空气质量变化趋势等规律性，为今后的景观规划和环境治理提供科学依据。

6 结语

数据采集与分析策略的探索，在城市道路智能化设计与管理体系中至关重要。通过对道路交通、桥梁隧道、排水系统、电照系统，以及景观和环境的数据采集和分析，能够实现城市道路的综合管理和智能化管理。随着茶惠大道智能化设计试验的实施而得到验证和优化，将为今后建设城市道路智能化管理体系提供重要经验和借鉴。

参考文献

[1]余朝玮,孙培翔,于棋峰.城市道路智慧化分级研究[J].交通与港航,2023,10(06):82-85.

[2]李学岭.数字孪生技术在城市道路交通管控中的应用[J].数字技术与应用,2023,41(08):66-68.

[3]岳萍.智能交通在城市道路中的运用[J].建筑科学,2022,38(09):190.