智慧城市交通基础设施数据互联框架研究

第2期（总第191期）午®彳成*咨No.2 (Serial No.191) 2〇17年 4 月CHINA MUNICIPAL ENGINEERING Apr. 2017

D0l:10.3969/j.issn.1004-4655.2017.02.014

智慧城市交通基础设施数据互联框架研究

沈宙彪

[上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司，上海200125]

摘要：为实现智慧城市背景下交通基础设施的数据互联，提出智慧城市交通基础设施数据互联框架，用于处理及 融合多源、异构、海量、分散的数据。阐述数据互联框架的总体架构及各层的作用、关键技术和需解决的问题，提出框架的应用设想，并结合实例验证其有效性。

关键词：智慧城市；互联数据；数据互联网络；数据融合；交通设施

中图分类号：U491 文献标志码：A文章编号：1004-4655 (2017) 02-0008-03

城市交通基础设施的数据来源于各种信息系统、传感器、互联网、移动终端或人工录入，具有 多源、异构、海量、分散、孤立等特点，如何对其 进行有效分类、管理、整合及分析，进而实现多源 数据的互联，是智慧城市数据处理领域亟待解决的 难题。传统的数据融合方法受限于数据标准不统一、接口不一致，难以满足互联要求[1]，为解决这 一问题，需制订新的技术框架。

L in k e d D ata[2]是数据描述框架，通过结构化描 述和规范发布数据互联，运用于融合城市交通基础 设施。基于智慧城市交通基础设施数据互联框架(S C T I-L D F,Smart C ity Transportation Infrastru cture -L in k e d D ata Fram ew ork)，结合数据活化和多媒体 标注[3]等多种技术，拓展数据语义处理的深度和广度，使其不局限在少量孤立的数据集内，提高数 据整体的利用率。

1课题概况

建立智慧城市交通基础设施数据仓库，搭建大 数据分析与决策支持平台，是进行城市交通基础设 施健康监测及信息管理的基础工作。然而，智慧城 市交通基础设施涉及的领域非常广，数据接口、数 据类型、采集手段不尽相同。因此，依托市国资委 课题研发的交通基础设施大数据分析与决策支持平

收稿日期：2016-12-07

基金项目：市国资委企业技术创新和能级提升项目（2014008号）

作者简介：沈宙彪（1986—），男，工程师，硕士，主要从事市政信息化工程、智能交通的研究与设计。台（下文简称“平台”），采用S C T I-L D F的设计思 路，总体逻辑架构如图1所示。

通过大量调研、协调及研发工作，目前平台已 汇入自市政养护、浦江桥隧等多家养护单位的交通 基础设施相关数据，数据来源包括申嘉湖髙速公路 上海段（S32)、徐浦大桥、大连路隧道、同济路高 架等示范工程，数据分类主要包括基础数据（G IS、工程属性、设备参数、编码信息等)、状态数据（道 路综合检测车、检测器动态监测、结构监控、设备 监控、环境监控数据等）和专题数据（设计、建设、管理、养护、运维、决策数据等)。

平台通过全面分析交通基础设施相关行业的业 务定义、规则和数据类型，将其抽象、归纳和集成 后，对采集到的数据进行集中、清理、补录和整合，

并对汇聚道路、桥梁、隧道的各类数据进行健康状 况分析及与养护费用之间的关联分析。各层功能见表1。

表1交通基础设施大数据分析与决策支持平台各层功能

通过为期3个月的试运行，采用SCTI -LDF 设 计思路的平台克服传统数据融合方法在数据互联上 的弊端，屏蔽大量业务源系统的复杂、分散、异构 性，可统一行业不同业务板块之间的数据度量，实 现不同数据源的互联与融合。2 S C m -LD F 总体架构

SCTI -LDF 采用分散、自治架构，以数据图模 型描述数据之间的关联，自下而上共分为4层，如 图2所示。其中的数据存储层、数据转换层、数据 互联层和数据共享层分别与平台各层结构对应。

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引月辦享层*

1 2图2智慧城市交通基础设施数据互联框架

1 )数据存储层（data storage layer )，对应平 台的数据汇聚层，功能是对外部采集和系统上传的 数据按数据类型的不同分别进行映射或数据语义描 述处理。交通基础设施范畴内的数据源繁多，数据 存储层是各种异构数据源存储形式的抽象。

2 )数据转换层(data transform ation layer )，是将前一层不同存储形式的数据转换为统一的图

模型描述，为数据提供统一的数据描述。借鉴 Linked Data 技术，米用 RDF ( Resource Description Framework )描述数据，数据通过RDF 形成数据图模型并相互关联。

3 )数据互联层（data linked layer )，将统一描 述的数据互联进而形成数据网络，用SCTI -LDF 实 现数据互联、共享与融合的核心层。互联数据网络 中的每个节点代表不同的智慧城市交通基础设施数 据集，如基础设施数据、信息系统数据、传感器采 集数据、环境监测数据等，具有自动采集、自动反 馈、自动维护数据关联等智能行为。

上述两层对应平台的数据存储层和数据挖掘 层，采用RDF 、RDFS 和OWL 等数据互联描述和 数据查询语言使数据统一描述，构建数据仓库实况 数据网络。

4 )数据共孚层（data sharing layer )，对应平 台的应用层，作用是基于数据互联层构建的数据网 络为管理者/用户提供主流形式的数据查询等服务 和应用。数据共享层是为交通基础设施管理部门、 建设单位、施工单位、养护部门、数据分析人员等 提供数据共享、服务及应用的实现层。

另外，借鉴Linked Data 的设计思想，SCTI - LDF 纳入标准本体映射和数据注册中心，前者用于 解决多源数据采用不同描述词汇产生的问题，后者 用于解决数据的真实性和安全性问题。

3 SCTI -LD F 分层详述 3.1数据存储层

按数据结构来分，数据存储层包含以下3种， 其中结构化数据在各类数据库中存储，半结构化或 非结构化数据则主要以文件形式存储。

1)

结构化数据。指关系型数据库的数据。智

慧城市背景下的结构化数据库规模庞大且分布分 散，传统的数据仓库技术虽能解决关系型数据源之 间的融合，但难以实现多数据源的数据关联。

2) 半结构化数据。指结构变化大、更新频率

高的数据，如XMU HTML 等。由于无法直接使 用数据库对半结构化数据进行存储，通常先将半结 构化数据转化为结构化数据或转化为统一描述的图 模型或树模型再进行存储。

3)

非结构化数据。包括非结构化文档、图像、

音频和视频，采用标注方法将其转化为结构化数据， 实现对数据的管理、处理和分析。交通基础设施传

名称功能描述

数据源层包括道路、桥梁、隧道等运维、养护系统的数据上传 及外场检测设备的数据接人

数据汇聚层依据ETL 和SCTI -LDF 框架搭建平台，将数据源系统 及外场检测数据进行统一汇聚

数据存储层将汇聚平台收集到的数据进行统一化、标准化，按照 数据互联框架存储于数据仓库

数据挖掘层按行业、主题分类，分析业务和数据间的关联关系， 根据数据模型开展对应数据挖掘

应用层

根据应用需要，将分析结果通过PC 端、移动端或大 屏展示的方式进行展示和查看

标准本体映射

数

据注册中心