道路基础设施大数据集成分析系统架构设计

　　刘畅刘婉秋关伟周广宇大连理工大学建设工程学部海南大学土木建筑工程学院交通运输部公路科学研究院苏州公安局交通警察支队
　　摘要：未来我国道路基础设施将从大规模建设时期向大规模养护时期转变，但道路基础设施服役性能影响因素复杂，传统的人工检查养护方式及数据处理方法难以胜任新兴的基于海量监测数据的交通基础设施安全评估和智能养护决策工作。大数据技术飞速发展，有望通过发挥数据辅助评估的功能解决上述问题，但前提是构建集数据挖掘等信息化分析技术为一体的新型大数据集成分析系统来实现数据的管理与应用辅助评估。以构建大数据集成分析系统为研究目标，以容纳道路基础设施全寿命周期数据并在系统内嵌入大数据挖掘算法为创新点，首先进行了众多成熟道路基础设施管理系统的架构分析，之后结合标准规范与道路基础设施高效服役性能的大数据分析需求，对大数据集成分析系统及数据库架构进行了设计，为系统的完整建立提供了参考
　　关键词：道路工程；管理系统；全生命周期数据；系统架构；结构化设计；大数据；
　　基金：国家重点研发计划课题，项目编号2018YFB1600202；国家自然科学基金，项目编号51778110；海南省基础与应用基础研究计划项目，项目编号2019RC134；海南省院士创新平台科研专项，项目编号YSPTZX202006；
　　随着我国经济建设的飞速发展，交通运输经济始终保持着稳中求进、稳中向好的运行态势，交通运输行业固定资产投资一直保持着高位运行，为加快我国向交通强国发展奠定了基础。截至2020年底，我国公路基础设施总里程已超五百多万公里，桥梁、隧道总数超九十余万座，三、四级公路占比89。6，中小桥梁占比86。15，中短隧道占比67。47，总量中99。0的已建公路都开展了养护管理工作〔1〕。在我国道路基础设施建设迅猛发展的同时，交通运输压力日益增加，相当一部分既有道路基础设施已无法满足交通运输需求，量大面广的低等级公路、中小桥梁和中短隧道表现尤为突出，此时如何对道路基础设施的安全性进行科学准确地评估并对结构进行养护管理成为了管理部门面临的巨大挑战。道路基础设施结构的损伤不断发展，使用性能不断降低，影响人们使用感的同时还隐藏着安全隐患，裂缝等的发展甚至可能导致安全事故的发生〔2〕。
　　道路交通基础设施属复杂系统〔3，4，5〕，其性能影响因素复杂，定期评估道路基础设施的安全技术状况，及时了解其运营状态，可为维修养护决策提供依据，减少不必要的损失〔6〕。目前一直延续的是传统人工检查养护方法，其结果具有很大的局限性及主观性，难以作为结构安全性评估的可靠依据〔7〕。现代传感与通信等技术的飞速发展，为保证道路基础设施的安全运营提供了新方法。自20世纪90年代起，境内外开始对一些在建的和已建的重要大型道路基础设施建立结构健康监测系统〔8，9，10，11，12〕，获取结构特性以便及时了解结构状态并做出相应反应。但这些系统成本过高且具有很强的针对性，无法应用于每个单体，也不适用于我国中小桥梁和中短隧道量多面广的现状〔13〕。近年来经济可靠的传感设备被开发应用，为中小结构的健康监测提供了支持，与此同时大量数据涌现出来，通常一座桥梁每天监测采集的数据量一般为几GB到几十GB，多者可达上百GB。这些数据具有总量大、来源广、数据价值大等特点，一部分可被相应的监测系统与管理系统进行采集、存储与应用，但是相当一部分数据还没有得到很好的应用，甚至形成了数据垃圾，主要原因是当前技术无法有效地挖掘分析这些数据的价值〔14〕。我国道路基础设施建设发展迅速，但相关运营评估和养护技术没有得到很大的提升，针对低等级道路、中小桥梁、中短隧道等中小型结构，基于长期监测数据的服役状态评估相关研究较少。
　　在技术不断发展的背景下，大数据与人工智能等新兴技术为道路基础设施管理提供了新方法。十三五以来我国政府更是高度重视大数据发展，规划〔15〕中明确指出我国交通领域的科技创新要以大数据为发展重点之一。十四五也将推动交通基础设施科学观测网建设作为主要工作任务之一，为智能方法与养护管理的结合提供了系统的支持。此前部分学者也提出了基于人工智能与数据挖掘技术的道路基础设施结构状态评估方法〔16，17〕，证明了大数据等技术的有效性，但对于大多数道路基础设施管理者来说，在道路基础设施管理的科学化评估过程中，缺少系统的数据管理分析支持。尽管有些研究在一定程度上提高了道路基础设施安全性评估的准确性，但他们的结果与方法集中于特定问题，不具有普遍性也没有将这些技术嵌入到对应系统中实现可持续应用。同时现有研究集成服务不足，缺乏对道路基础设施服役性能多源数据的管理与关联分析。本研究的目的是利用大数据和多媒体等技术构建道路基础设施大数据集成分析系统，实现道路基础设施服役性能大数据的挖掘，探究数据中蕴含的道路基础设施内在物理本质与演化规律，更准确地把握道路基础设施安全水平。
　　针对道路基础设施大数据集成分析系统的构建，本文主要侧重于系统的框架设计研究。主要创新点为将路网级道路基础设施全生命周期数据以子系统的形式纳入系统数据库并通过系统平台共享，为管理者提供管理过程中系统的数据支持。此外还对系统进行了大数据分析技术的嵌入。设计时充分考虑系统的后期扩充弹性与稳定性，从以下两方面进行系统的框架设计：一是从软件设计的角度，根据管理需求以及多年来我国在道路基础设施服役性能评估遇到的问题的基础上，展开系统框架与功能的设计；二是根据几十年来道路基础设施监测与检测经验，进行特征数据种类的提取与定义，并进行数据库的概念设计。1境内外典型路桥管理系统分析
　　20世纪70年代起，境内外先后进行了路桥管理系统的研究与建立，其中美国的桥梁管理系统Pontis〔18〕和Bridgit〔19〕最为著名，还有法国的EDOUARD、英国的NATS、西班牙的GEOCISA等桥梁管理系统〔20〕。澳大利亚的RTANSW、新加坡的路面管理系统、英国的CHART等路面管理系统〔21〕。我国的道路基础设施管理系统研究始于20世纪80年代〔22〕，目前较为典型的管理系统有交通部开发的中国公路桥梁管理系统（CBMS）〔23〕与国家路面管理系统（CPMS）〔24〕。下面对Pontis和CBMS两个应用最早且最为广泛并具有代表性的系统架构做主要分析。
　　Pontis是为更公平合理地分配有限的养护管理资金而开发的标准化管理系统，利用动态整体规划法、概率条件状态劣化模型等手段对桥梁数据进行处理，并采用模块化的开发方式，自上而下地进行网络级优化，其系统总体结构如图1所示。
　　图1Pontis体系构造下载原图
　　CBMS是针对投入营运的桥梁，提供其状态检查、登记、养护对策、投资方案等的一套综合管理系统〔25〕。采用层次模块分析法设计，整体结构如图2所示树状，各层结构功能相互独立。该系统基于客户端服务器（CS）架构设计，总共设计4层，6个子系统，45个模块，具有桥况登记、数据录入管理、查询统计、评价决策、加固对策、资金分配等综合管理功能。
　　当前境内外典型道路基础设施管理系统数据库内数据种类相对单一，缺少技术的嵌入，很难实现大量数据的挖掘分析。与传统道路基础设施管理系统相比，大数据集成分析系统具有以下优点：管理道路基础设施全寿命周期数据；嵌入大数据技术；基于大数据技术的道路基础设施服役性能评估；数据共享。2系统框架设计
　　以实现道路基础设施大数据挖掘为目标，进行系统数据库内大数据种类的确定，以实现需求服务功能为核心，考虑大数据算法的嵌入，同时参考境内外典型道路基础设施管理系统的架构方法，对系统用户、功能与架构进行分析，进行系统的框架设计。
　　图2CBMS2000结构下载原图2。1功能设计分析
　　目标功能需求决定了系统的框架和层次结构〔26〕，本系统用户主要为道路基础设施管理者和各高校研究院所的科研人员，基于需求分析，将大数据集成分析系统设计为系统操作模块、信息管理模块、统计展示模块、评估预测模块、查询帮助模块5个子模块。道路基础设施全生命周期数据资源的收集、共享、整合与存储通过信息管理模块实现，系统嵌入的大数据挖掘算法在预测评估模块实现道路基础设施结构安全性的评估，最终通过统计展示模块进行结果的可视化展示。2。2系统总体架构设计
　　系统框架设计时应充分考虑对未来系统建设参考的规范性、可扩展性与持续性〔27〕。系统的核心功能为实现道路基础设施大数据的挖掘应用，而数据挖掘的效率相当程度上取决于系统的效率，系统运行效率与系统的层次结构息息相关，本节综合上述对境内外系统的结构分析与功能设计分析，结合大数据分析需求对系统的框架结构进行了设计。2。2。1系统架构分析
　　道路基础设施大数据集成分析系统开发过程中，以使用的便捷性和运行的稳定性为原则，目标设计一款高效、易用、扩展性强的新型大数据集成分析系统。
　　系统采用BS架构，现行系统大多为浏览器服务器（BS）和客户端服务器（CS）两种设计架构〔28，29〕，其中BS结构相比CS结构具有无需安装客户端即可浏览信息、适用范围更广泛，更高可维护性等特点。考虑到系统的适用性、维护升级与稳定性，因此最终选择BS架构。SSM框架具有维护成本低、耦合性低等特点，且SSM应用较为广泛相对其他框架更加稳定成熟，因此系统采用基于BS架构的SSM框架MVC模式进行开发。系统框架设计过程采用分层设计方法，此法可降低开发难度与后期的维护成本。数据库存储采用开源的MySQL数据库，该库具有使用成本低，性能稳定、体积小、易于安装使用，可维护性强等优点。2。2。2系统总体架构设计
　　大数据集成分析系统主要工作为数据的管理与分析使用，因此采用注重功能分解与抽象的面向数据流的结构化开发方法，按照系统运行过程与调用顺序将系统分层架构为数据源层、数据采集层、数据处理层、数据服务层、应用服务层、用户访问层等6层，如图3所示，分层架构设计可保证各层之间相互独立又相互关联，较好地支撑系统后期扩展。
　　各层相互协作实现数据的管理、查询、分析，其中数据处理层实现数据的分区管理与数据的生命周期管理以提高系统的数据存储效率。数据服务层为大数据集成分析系统数据分析功能实现的关键，后期大数据挖掘算法也将被嵌入该层，以实现数据的分析挖掘价值探究。2。3系统业务、技术架构设计
　　大数据集成分析系统功能的实现主要表现为数据业务的处理，将整体架构中服务层单独出来，细化拆分数据业务中台和前台应用以及中间的衔接服务，按照技术平台中台应用方式构建业务架构如图4所示，同时将数据业务处理流程抽象为如图5所示的技术架构流程。
　　数据处理过程中各功能单元通过定义好的接口联系为统一整体，数据业务需求确定后，进行相应数据资料的采集与处理，输出到HDFS进行分布式存储与计算，并由Hive进行数据的整理、数据分区管理和数据生命周期管理，之后由嵌入的大数据分析模块通过RSpark建模工具进行数据的建模分析，最终在顶层实现数据分析结果的可视化展示、数据查询、自助分析、统计分析等业务功能。
　　图3系统总体架构下载原图
　　图4业务架构下载原图3数据库架构设计
　　为实现系统内数据种类的确定，将道路基础设施全寿命周期数据纳入系统管理应用，本节进行数据库的数据架构设计，关于数据的多源异构性处理以及不同类型数据在压缩储存与处理将在后续研究中进行，本文不做阐述。本节首先明确了道路基础设施大数据的分类与实体的定义，之后进行了数据库的概念结构设计，明确了数据库的数据结构体系。
　　图5技术架构下载原图3。1数据分类与实体定义
　　道路基础设施大数据集成分析系统涉及数据量巨大且种类繁多，通过对系统的需求分析来确定数据库整体数据结构，具体种类的确定主要参考了以下两方面：一是现行规范以及成熟的道路基础设施管理系统及其数据库；二是参考相关科研课题研究所涉及的数据种类。考虑未来新型数据的产生及系统数据库扩充弹性等问题，在数据分类时便明确定义并为可能出现的数据预留存储空间，最终确定道路基础设施全寿命周期数据分类，简要列举如下。（1）原始数据：
　　前期调研资料、设计数据、建设数据、分析结果数据、决策数据等。（2）监测及检测数据：
　　外部气象数据、结构内部温湿度数据、荷载数据、内部应力数据、应变数据、位移数据、振动数据、挠度数据、能见度数据、地震数据、倾斜数据、空间变位数据、人工巡检数据、检测车检测数据、无损检测数据、有损检测数据、养护数据等。（3）服役性能评估数据：
　　车辙数据、弯沉数据、平整度数据、噪声数据、抗滑数据等。（4）相关试验数据：
　　原材料试验数据、混合料试验数据等。（5）图像数据：
　　无人机航拍数据、路测摄像头数据等。（6）卫星数据、遥感数据、地理信息数据、未来数据等。
　　梳理道路基础设施各类数据实体间的联系，初步形成简易知识图谱，实体间联系包括11联系、1n联系、mn联系即一对一、一对多、多对多的3种联系。示例如图6所示。
　　图6简易知识图谱示例下载原图3。2数据库概念设计
　　系统数据库整体数据结构确定后，明确了数据库中道路基础设施全寿命周期数据种类，之后进行数据库的概念设计。
　　基于上述数据结构按照分类标识概括命名的方法定义数据库内的实体集，建立设施设计表、几何参数表等17张表，表中涵盖信息如图7所示，设计结构基本信息模块、荷载模块、响应模块、统计模块、附加模块共5个数据库子模块，各模块内包含的数据表类别如图8所示。
　　图7数据表信息下载原图
　　采用概念数据模型〔30〕表示数据及其相互间的联系〔30〕。选择常用的实体联系法（ER法）将需求抽象为信息结构，进行实体集信息模型的建立，将实际中的道路基础设施数据间的逻辑关系表示为实物关联的关系。图9为通过ER法建立的数据库子模块ER图，将数据库各子模块ER图集成为图10所示的全局ER图，以设施为中间节点，数据库内各子模块相互关联。
　　图8子模块下载原图
　　图9子ER图下载原图4结语
　　系统可为基于大数据等新方法进行道路基础设施健康监测、安全评估与养护管理工作提供平台，本文从宏观层面出发设计了道路基础设施大数据集成分析系统框架，满足了道路基础设施大数据基本分析特征与系统用户的管理与分析需求，同时也充分考虑了系统未来可能扩展的数据需求和服务功能需求，为实现道路基础设施大数据集成分析系统的完整建立与使用奠定了基础。但对具体嵌入何种分析方法从多维度数据关系中挖掘海量数据中蕴含的价值，充分发挥数据辅助评估的优势还没有进行充分地研究，后续将以此作为工作重点。随着人工智能等技术的发展，未来可将人工智能等新技术与大数据集成分析系统继续结合，实现道路基础设施的智能化评估管理。
　　图10全局ER图下载原图参考文献
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