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      車輛中途停駛自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)研究

      2020-11-24 06:22:02綦忠平孫樹芳
      山東交通科技 2020年5期
      關(guān)鍵詞:自動(dòng)檢測(cè)公交預(yù)警

      李 峰,綦忠平,王 浩,孫樹芳,張 強(qiáng)

      (1.濟(jì)南市城市交通研究中心,山東 濟(jì)南 250014;2.濟(jì)南公共交通集團(tuán)有限公司,山東 濟(jì)南 250014)

      引言

      交通事故已成為世界性的嚴(yán)重社會(huì)問題。公交事故以其巨大的經(jīng)濟(jì)損失、嚴(yán)重社會(huì)影響,使政府和公交企業(yè)高度重視,并將不斷進(jìn)步的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于交通安全研究工作中。目前,各國正在不同程度地從車輛與技術(shù)上采取對(duì)策應(yīng)對(duì)公交安全問題。

      車輛中途停駛自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)掌握車輛運(yùn)行狀況,及時(shí)對(duì)車輛異常情況進(jìn)行分析研究。車輛中途停駛自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的研究實(shí)施能夠進(jìn)一步提高公交企業(yè)發(fā)現(xiàn)事故、解決事故的能力,形成“第一時(shí)間發(fā)現(xiàn),第一時(shí)間推送,第一時(shí)間處置”的快速響應(yīng)機(jī)制。

      1 總體設(shè)計(jì)

      為了進(jìn)一步提高公交行業(yè)稽查部門發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力,對(duì)車輛停駛情況預(yù)警并快速響應(yīng),對(duì)異常車輛精準(zhǔn)定位、快速監(jiān)控,實(shí)時(shí)掌握車輛運(yùn)行狀況,濟(jì)南公交針對(duì)車輛中途停駛檢測(cè)進(jìn)行研究。

      車輛終端將GPS、視頻等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳到服務(wù)器,指揮中心、車隊(duì)等客戶端通過內(nèi)網(wǎng)進(jìn)行訪問,查詢車輛運(yùn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),領(lǐng)導(dǎo)根據(jù)服務(wù)器推送的異常數(shù)據(jù),通過網(wǎng)絡(luò)查看車輛監(jiān)控和分析結(jié)果,見圖1。

      圖1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2 研究內(nèi)容

      2.1 車輛異常停駛大量數(shù)據(jù)計(jì)算

      利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和云計(jì)算,進(jìn)行充分的數(shù)據(jù)挖掘,將運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算,發(fā)現(xiàn)在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的車輛異常停駛情況,自動(dòng)生成分公司、線路、車號(hào)、駕駛員姓名、停駛時(shí)間和位置等信息。

      分布式計(jì)算是一種計(jì)算方法,和以往公交計(jì)算處理問題的方式截然不同,車輛中途停駛自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)是在濟(jì)南公交企業(yè)云基礎(chǔ)上的二次開發(fā),對(duì)車輛中途停駛自動(dòng)檢測(cè)是全國首創(chuàng)運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛實(shí)時(shí)速度分析統(tǒng)計(jì),甄別中途停駛車輛,達(dá)到車輛停駛檢測(cè)自動(dòng)化的目的。

      2.2 異常車輛停駛數(shù)據(jù)計(jì)算分析工作機(jī)制

      確定異常停駛車輛的數(shù)據(jù)分析流程和方法,運(yùn)用科學(xué)的數(shù)據(jù)計(jì)算方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,根據(jù)項(xiàng)目設(shè)置不同場(chǎng)景,進(jìn)行建模和數(shù)據(jù)挖掘,不斷迭代產(chǎn)品。(1)業(yè)務(wù)理解:理解中途停駛的產(chǎn)生要素,明確需要發(fā)現(xiàn)的情形和狀態(tài)需求。開展業(yè)務(wù)需求評(píng)估工作,判斷業(yè)務(wù)需求是否可以轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。(2)數(shù)據(jù)處理:收集原始營運(yùn)數(shù)據(jù),篩選正確選擇業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù),對(duì)原始數(shù)據(jù)中缺失和壞數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過濾。(3)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部的規(guī)律。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,進(jìn)行數(shù)據(jù)一致化、標(biāo)準(zhǔn)化處理。(4)建立模型:綜合考慮業(yè)務(wù)需求精度,數(shù)據(jù)情況、選取最優(yōu)模型。在實(shí)現(xiàn)異常發(fā)現(xiàn)功能中,應(yīng)用多種模型,通過后續(xù)的模型評(píng)估進(jìn)行優(yōu)化、調(diào)整,以尋求最合適的模型、算法。(5)模型評(píng)估、優(yōu)化:評(píng)估模型的精度、準(zhǔn)確性、效率和通用性,評(píng)價(jià)與審驗(yàn)應(yīng)用效果,對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。(6)應(yīng)用和部署:將研發(fā)的軟件應(yīng)用于實(shí)踐,系統(tǒng)在所有電腦中進(jìn)行部署,實(shí)現(xiàn)異常車輛的檢索和判斷,達(dá)到項(xiàng)目目標(biāo)。

      2.3 確定異常車輛停駛數(shù)據(jù)算法

      確定異常停駛車輛的算法,研究算法優(yōu)化與數(shù)據(jù)清洗,確定檢測(cè)異常停駛的數(shù)據(jù)的具體計(jì)算內(nèi)容、篩選目標(biāo)車輛。(1)算法排除車輛在首末站附近等點(diǎn)待發(fā)的停駛情況。(2)算法排除調(diào)度安排非營運(yùn)任務(wù)停駛的情況。(3)算法考慮部分線路場(chǎng)站位于非首末站的情況。(4)算法排除車輛正常關(guān)機(jī)停運(yùn)的車輛,由于車載終端無電源開關(guān),車輛開電即有數(shù)據(jù)上傳,通過數(shù)據(jù)上傳時(shí)長計(jì)算車輛是否開關(guān)機(jī)。見圖2。

      圖2 算法

      2.4 融合4G 視頻監(jiān)控

      與4G 車輛監(jiān)控系統(tǒng)充分融合,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)一鍵調(diào)取4G 視頻監(jiān)控,利用配套APP 軟件審核后向領(lǐng)導(dǎo)層進(jìn)行推送。融合視頻監(jiān)控包括三方面:對(duì)請(qǐng)求作出秒級(jí)別的響應(yīng)時(shí)間、數(shù)據(jù)吞吐量滿足客戶要求和數(shù)據(jù)并發(fā)用戶數(shù)達(dá)到要求,見圖3。

      圖3 融合視頻監(jiān)控說明

      3 技術(shù)方法

      3.1 技術(shù)一:大數(shù)據(jù)算法優(yōu)化技術(shù)

      大數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算聯(lián)系到一起,因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。(1)中途停駛檢測(cè)算法通過持續(xù)針對(duì)每輛車狀態(tài)的檢測(cè)和計(jì)算來發(fā)現(xiàn)中途停駛等異常情況。算法運(yùn)行在所有監(jiān)控客戶端之中,檢測(cè)結(jié)果統(tǒng)一上報(bào)至云端服務(wù),由云端服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一接收、去重、存儲(chǔ)和上報(bào)。(2)中途停駛檢測(cè)算法目前運(yùn)行在監(jiān)控系統(tǒng)客戶端之中,相關(guān)算法邏輯嵌入到現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)。(3)停駛級(jí)別判定為車輛在啟動(dòng)停駛檢測(cè)后總移動(dòng)距離在設(shè)置停駛距離內(nèi)時(shí)并已經(jīng)過指定級(jí)別時(shí)間后進(jìn)行判定的過程,根據(jù)停駛級(jí)別每個(gè)階段只判定一次停駛,停駛判定直到車輛排除檢測(cè)狀態(tài)為止,判定為停駛后將上報(bào)中途停駛事件。

      3.1.1 算法判定條件

      算法判定條件=總移動(dòng)距離在設(shè)置范圍內(nèi)+指定級(jí)別時(shí)間。

      跟骨骨折術(shù)中應(yīng)全層切開皮膚及皮下組織,直達(dá)跟骨外壁骨膜,避免鈍性剝離皮瓣等軟組織結(jié)構(gòu),避免使用電刀,禁止粗暴操作是防止切口壞死的關(guān)鍵[3],以“No-touch”技術(shù)維持皮瓣?duì)块_,最大程度地保護(hù)軟組織及其皮瓣的血供,防止壞死的發(fā)生。同時(shí),盡可能地縮短止血帶使用時(shí)間及手術(shù)時(shí)間,避免反復(fù)折疊牽引皮瓣[4]。而且,術(shù)中還需要充分止血,放置引流物,充分引流。即便如此,跟骨骨折術(shù)后發(fā)生感染的概率仍高達(dá)25%[5]。分析原因,跟骨骨折的發(fā)生多為高能量損傷導(dǎo)致,伴隨跟骨周圍軟組織的挫傷,加上手術(shù)本身的創(chuàng)面,進(jìn)一步導(dǎo)致了足跟部周圍皮瓣的缺血,甚至是血供中斷,產(chǎn)生切口皮膚壞死[6]。

      3.1.2 排除監(jiān)測(cè)算法

      目標(biāo)車輛=判定條件的車輛-調(diào)出的車輛-特殊線路車輛-其他排除符合條件的車輛。

      根據(jù)算法鎖定目標(biāo)車輛,在進(jìn)行程序分析,見圖4。

      圖4 車輛算法代碼

      3.2 技術(shù)二:Hadoop 技術(shù)篩選數(shù)據(jù)

      完成項(xiàng)目工作要求需要巨大的計(jì)算能力,如果采用公交之前的計(jì)算模式,需要耗費(fèi)相當(dāng)長的時(shí)間、耗費(fèi)巨大的物力、財(cái)力來完成。而采用云計(jì)算、分布式計(jì)算的方法,是把項(xiàng)目任務(wù)進(jìn)行拆分,由若干臺(tái)電腦計(jì)算,然后再將結(jié)果匯總篩選。

      此項(xiàng)目難點(diǎn)在于實(shí)時(shí)計(jì)算海量的GPS 數(shù)據(jù),計(jì)算秒級(jí)的GPS 數(shù)據(jù)獲得速度趨近于零的車輛。采用Hadoop 等分布式處理方式來過濾處理大量數(shù)據(jù)。

      此項(xiàng)目計(jì)劃將5 000 余部營運(yùn)車輛的計(jì)算任務(wù)分解至各分公司中心調(diào)度、車隊(duì)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度的電腦進(jìn)計(jì)算,借助各分公司、車隊(duì)100 余臺(tái)電腦的計(jì)算能力,共同計(jì)算完成異常停駛,見圖5。部分代碼見圖6。

      圖5 數(shù)據(jù)篩選

      圖6 部分代碼

      3.3 技術(shù)三:iVMS-7200-SDK 接口技術(shù)

      按照車輛監(jiān)控視頻SDK 數(shù)據(jù)協(xié)議,實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)行監(jiān)控與視頻監(jiān)控的融合對(duì)接。用戶在車輛運(yùn)行監(jiān)控中通過鼠標(biāo)點(diǎn)選,一鍵對(duì)接視頻監(jiān)控系統(tǒng)。視頻監(jiān)控系統(tǒng)視頻,選擇時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行截圖制作短視頻。

      考慮服務(wù)器承載力,實(shí)時(shí)計(jì)算GPS 數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)請(qǐng)求監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的多重要求,在技術(shù)上加入高并發(fā)解決方案,見圖7。

      圖7 SDK 接口代碼

      3.4 技術(shù)四:其他算法

      車輛停駛率是指在一定時(shí)期內(nèi),由于擁堵、事故等原因而停駛的車班次在總車班次中所占的比重。計(jì)算公式為:

      車輛停駛率(%)= 停駛車班次/ 總車班次×100%。

      3.4.2 延誤計(jì)算

      總延誤=總停駛數(shù)×抽樣時(shí)間間隔(輛/秒)。

      每一停駛車輛的平均延誤=總延誤/停駛車數(shù)(s)。

      4 功能設(shè)計(jì)

      4.1 系統(tǒng)流程

      將全天劃分為6 個(gè)時(shí)段,早低峰、早高峰、平峰、晚高峰、晚平峰,為了進(jìn)一步提高稽查發(fā)現(xiàn)問題、服務(wù)解決問題的能力,對(duì)車輛停駛情況預(yù)警并快速響應(yīng)。首先通過智能調(diào)度平臺(tái)發(fā)起預(yù)警,在車輛運(yùn)行圖中進(jìn)行預(yù)警顯示,最后視頻上報(bào)至手機(jī)APP 終端,見圖8。

      圖8 系統(tǒng)流程

      4.2 預(yù)警功能

      (1)人工預(yù)警采用操作報(bào)站器的方式操作,駕駛員通過故障按鍵進(jìn)行預(yù)警,同時(shí)信息上傳智能調(diào)度系統(tǒng),功能描述見表1。

      表1 人工預(yù)警功能描述

      (2)自動(dòng)預(yù)警基于智能調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)GPS 數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析形成自動(dòng)上報(bào)機(jī)制,功能描述見表2。

      表2 自動(dòng)預(yù)警功能描述

      4.3 異常情況篩選

      根據(jù)預(yù)警內(nèi)容和級(jí)別系統(tǒng)對(duì)異常情況進(jìn)行篩選,異常情況篩選描述見表3。

      表3 異常情況篩選

      4.4 決策分析

      根據(jù)車輛停駛情況對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并生成圖表格式,為領(lǐng)導(dǎo)提供管理決策支持,分析描述見表4。

      表4 決策分析

      5 結(jié)語

      車輛中途停駛自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)還在進(jìn)一步研究中,在實(shí)際試運(yùn)行過程中,確定將車輛停駛時(shí)間進(jìn)行分級(jí)管理。停駛時(shí)間大于15 min 為一級(jí)響應(yīng),車輛信息直接自動(dòng)上報(bào)總公司;停駛時(shí)間大于10 min小于15 min 為二級(jí)響應(yīng),車輛信息自動(dòng)上報(bào)分公司;停駛時(shí)間大于5 min 小于10 min 為三級(jí)響應(yīng),車輛信息自動(dòng)上報(bào)車隊(duì)分管領(lǐng)導(dǎo);停駛時(shí)間小于5 min 為四級(jí)響應(yīng),車輛信息自動(dòng)上報(bào)車隊(duì)。對(duì)異常車輛精準(zhǔn)定位并實(shí)時(shí)掌握車輛運(yùn)行狀況,根據(jù)分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理決策,進(jìn)一步提高發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力,完善車輛停駛預(yù)警并快速響應(yīng)機(jī)制。

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