数字化城市道路建设系统构架

数字化城市道路建设应坚持立足当下，服务未来，技术创新，成果复用，丰 富场景，服务民生等。

数字化城市道路建设包括城市道路的实时全息感知、中心平台的融合计算处理和城市区域整体智能化治理。

城市道路的实时全息感知：通过建设智能感知系统，获取道路上全天候通 行的机动车、非机动车、行人、抛洒物、交通信号和道路施工标识等的精准位 置、速度、方向、大小等数据，并进行秒级更新；获取道路及桥隧基础设施的 状态和病害等数据；获取沿线道路照明设备、停车区、站台、井盖等基础设施 的状态等数据，形成城市道路实时全息感知能力。

中心平台的融合计算处理：通过建设数据处理中心，将全路段的实时全息 感知数据进行融合计算，实现道路基础设施和运行状态的秒级分析，形成城市 道路的综合数据。

城市区域整体智能化治理能力：通过建设业务处理中心，将综合数据与道 路管理养护相结合，并开放与各城市管理平台的数据接口，提供实时数据和分 析报告，结合各管理部门工作流程，形成城市区域整体智能化治理能力。

一、智能感知系统

智能感知系统应包括城市道路及沿线基础设施感知子系统、城市道路运行状态感知子系统，采用多杆、多感、多箱合一的支撑设施实现统一布设。智能感知 系统相关设备应符合国家相关规范中安全技术要求和安全管理要求。

二、中心平台

中心平台包括数据处理中心和业务处理中心两大部分。

数据处理中心

数据处理中心应具备数据接入与存储、数据处理和数据加工等能力。

1、数据接入与存储

应利用现有网络，接入城市道路及沿线基础设施感知子系统、城市道路运行 状态感知子系统、支撑设施中各类设备上报的感知数据，并将数据存储在数据处 理中心的存储集群内。

2、数据处理

应对接入的感知数据进行数据提取、数据清洗、数据关联和数据统计，并将 处理后的结果进行存储。

1) 数据提取：根据数据定义，从接入的多维感知数据中提取出目的格式数据，作为数据清洗和数据关联的基础数据。

2) 数据清洗：对接入的数据进行过滤、去重和格式清洗等。

3) 数据关联：根据关联规则和算法，对接入的多维感知数据进行关联，并输 出关联信息。

4) 数据统计：根据定义的统计指标对数据进行统计分析，并将统计分析结果 存储至分布式存储集群，为业务处理中心提供服务。

3、数据加工

应对数据进行进一步的加工，包括数据融合、轨迹追踪、事件分析和设施状 态分析，并上报业务处理中心。

1) 数据融合：采用智能融合算法对接入的多设备、多系统的感知数据进行融合。

2) 轨迹追踪：通过目标特征、轨迹拟合和轨迹预测等智能算法，对运动目标 进行追踪，确保其在全路段的追踪标识保持一致。

3) 事件分析：利用融合后的数据，结合交通管理规则、交通道路基础数据， 分析识别交通事件。

4) 设施状态分析：采用智能算法分析判定基础设施的状态和可能存在的隐 患，并上报业务处理中心进行处理。

业务处理中心

业务处理中心利用数据处理中心的数据资产，对外提供业务服务和数据服务。

1、业务服务

应利用数据处理中心的数据分析，形成养护管理、信息服务、运营管理和车 路协同等业务服务能力。

1) 养护管理：依据数据处理中心对市政设施及其运行状况的监测和分析，形 成道路设施病害诊断，提供基础设施的养护建议。

2) 信息服务：依据数据处理中心的数据分析结果，对外提供道路基础设施信 息、服务设施状态信息、交通运行状态信息、交通事件信息、道路施工养 护信息、气象环境信息和其他信息。

3) 运营管理：对中心平台的数据资产进行运营管理。

4) 车路协同：通过现有网络，为机动车、非机动车和行人提供交通事故预警、 周边交通状态信息、交通灯信息等实时信息。

2、数据服务

应通过标准化的数据接口为各管理部门提供数据服务，包括对数据资产的访 问进行授权管理、对数据目录进行查询获取、对开放的数据进行挖掘分析、对数 据处理中心的数据资产进行查询订阅等。

附录：数字化城市道路应用场景一览表

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