1.信息内容

旅游出行公共信息的最终服务对象是广大的社会公众，必须全面分析和了解社会公众对旅游出行公共信息服务的需求。根据旅游者不同的出行方式和目的，将其划分为自驾车用户、公交出行乘客、长途客运乘客、出租车乘客、步行者、自行车骑行者、机车骑行者、水上交通工具乘客、铁路乘客和民航乘客等十类用户。如表8-5所示，这些不同类型的用户有着不同的信息需求经过分析汇总，形成旅游出行公共信息所需要提供的服务内容。

表8-5　旅游出行公共信息的服务内容

2.服务平台

旅游出行公共信息服务平台总体上由四部分组成，分别为：信息采集子系统、数据库及应用支撑环境、信息处理子系统和信息发布子系统。

（1）信息采集子系统

信息采集子系统所采集到的原始数据具有各不相同的类型和属性。例如从变化频率上，数据可能有静态、动态数据之分；从数据性质上，有原始数据、统计数据等。同时由于各个交通信息数据源系统有着不同的技术结构和实现形式，所以信息采集子系统无法以统一的接口来采集所有的原始数据。针对不同的数据源，需要开发不同技术形式的接口适配器。

接口适配器。接口适配器既能够采集各种关系数据库（如Oracle，SQL Server，DB2等）的数据，也能够采集非关系型数据源，如文本文件、XML，Excel，JMS消息等数据；不但支持基本的全量抽取，还支持增量抽取模式。在数据清洗方面，通过自定义各种类型的检查规则，实现对可疑数据的甄别，无效数据的清洗和剔除。检查内容主要包括数据格式、数据长度、区间范围、完整性和一致性检查。在数据转换方面，通过映射变换、行列变换、汇总变换、条件分支变换等方式，对采集到的数据进行灵活的计算、合并、拆分等各类转换和处理，从而实现数据的标准化和规范化。

（2）数据库及应用支撑环境

数据库及应用支撑环境是交通出行信息服务平台的基石，对平台起着重要的技术支撑作用，主要表现为数据库、GIS服务构件和分布式中间件三种信息技术形式。数据库采用关系数据库，绝大部分平台数据可以保存到数据库里，以方便管理。平台需要基于数据库管理系统设计数据库表、视图、存储过程和触发器，以实现数据处理逻辑向数据层的倾斜。对于海量数据的空间和全文搜索，则需要根据数据库表建立索引文件，以便搜索引擎访问。

数据库由地理信息数据库和业务数据库两部分组成。地理信息数据库主要内容包括：①基础地理数据，包括全国或区域范围内的行政区划、道路、水系、居民地、绿地等矢量数据。②连片式导航电子地图数据库，包括覆盖全国或区域范围内的道路中心线、导航线和交通标志点数据。业务数据库主要包括四部分内容：①固定及移动检测基础数据。②交通事件数据，主要包括交通事件、交通管制、交通通告、自然灾害等事件数据。③公共交通数据，主要包括公交、列车、航班、长途客车等公共交通数据。④交通信息处理后数据（发布数据），主要包括交通状态（拥塞、缓慢、顺畅）、行程速度、行程时间、车流量，以及这些数据的预测值。

GIS服务构件。交通信息的处理、发布和终端呈现离不开GIS技术，GIS技术是交通出行信息服务平台中基础支撑技术之一。GIS服务构件主要包括：①空间和全文搜索，交通出行信息服务平台是一个面向全国或区域运营的平台，所以用户在进行信息查询、定位时，普通的数据库查询已经不能满足要求，需要使用专业的空间搜索和全文搜索引擎，以提高信息搜索效率。②地图服务，PC、手机等处理能力强的终端需要提供在线的地图服务。交通出行信息服务平台中需要设置地图服务引擎来提供在线地图服务。地图服务引擎有两类：栅格地图引擎和矢量地图引擎。栅格地图引擎以栅格图片的形式向网站、部分手机终端提供地图服务；矢量地图引擎则以矢量数据的形式向部分手机提供地图服务。③路网拓扑，在进行浮动车地图匹配和路径规划时，需要使用道路网络的拓扑结构。路网拓扑的主要技术包括：路网表达、路网属性数据库、转向限制表达、路网存储结构等。④位置参考，位置参考是在地图上定义交通信息所代表位置的方法。在各种GIS系统中，各种不同的应用和各种来源的地理信息数据库都会集成在一起协同工作，所以在使用地理信息数据库中对象来描述各种的交通现象或事件时，统一的无歧义的位置参考标准是不可或缺的。

分布式中间件。交通出行信息服务平台所服务的用户量是百万甚至于千万级别的，其软件架构设计必须遵循可复用、可扩展、开放性原则。在实际运营中，平台运行必须保证高性能和高可靠性。为了实现这样的目标，需要使用分布式中间件技术。①消息中间件（Message Oriented Middleware，MOM）主要负责建立网络通信的通道，进行数据或文件的发送。为了提高运行效率，在交通出行信息服务平台的各个子系统之间使用消息中间件进行集成，各个子系统间互相传递数据和控制信息。由于消息中间件具有发送异步消息的功能，对于处理时间长或消耗资源大的处理单元（如地图匹配单元），由消息中间件给多个处理单元异步分发数据，实现分布式处理。②应用服务器是一种分布式中间件技术。应用服务器可以把不同的应用软件作为构件整合到一个协同工作的环境里，并为应用提供了名字、事务、安全、消息、数据访问等服务，此外它还提供应用构件的开发、部署、运行及管理功能。(www.daowen.com)

（3）信息处理子系统

信息处理子系统是交通出行信息服务平台的核心子系统，是交通信息数据的处理中心。交通原始数据从外部数据源集中采集进中央数据库后，经过预处理、分析、估计、融合、预测、挖掘等数据处理工序，最终成为终端用户可理解可使用的交通信息。在信息处理子系统中，还包含了一些用户常用的关键服务，如：公交路线规划服务和行车路径规划服务等。

数据预处理。交通数据模型输入数据的质量对于模型的有效性具有不可忽视的作用。从数据源系统中采集的数据不可避免存在着故障，包括：数据丢失和数据错误，另外采集的数据中还包含了一些随机成分。数据预处理工序就是对丢失和错误的数据识别并修复，并对采集数据进行滤波处理，去掉数据中的随机成分。

数据估计。根据细粒度的基础交通信息数据，按照交通工程中的方法，进行多个交通参量的估计，称为数据估计过程。对于固定检测器，需要根据小时间间隔多车道的数据处理成单方向上大时间间隔的交通流数据，并对一些不能检测的交通密度、饱和度等参量进行估计，同时还需要根据检测器之间的关系，对路段行程时间、行程速度作出估计。对于移动检测器（浮动车），GPS原始采样数据经过地图匹配后，推测出车辆的行驶路线，然后再根据采样点之间的时间间隔和从地理信息数据库中获取的路段长度信息，从而估计出路段行程时间或行程速度。

数据融合。交通出行信息服务平台集成了智能交通中各数据采集子系统中丰富的数据资源，这些数据来源于不同的数据源。这些通过不同数据源所获得的交通参数种类不同、准确度也有差异。因而，通过数据融合技术，将能充分发挥数据融合技术在合理协调多源数据、充分综合利用有用信息、提高多变环境中正确决策能力的优势。交通出行信息服务平台是一个服务性的平台，所以较多使用特征级融合，以对多源数据进行特征提取，使发布信息的精度更高。

数据预测。数据预测包括交通流量和行程时间的预测，它是实现动态路径诱导的关键技术之一。动态路径规划中动态路阻的计算是基于行程时间历史数据库、实时行程时间数据和预测的行程时间数据三方面信息。数据预测要满足实时性和准确性两方面要求。

数据挖掘。交通出行信息服务平台的数据库中积累了海量的历史数据，这些数据中包含了交通所有的基础信息，并且这些数据是一系列在某时刻生成的复杂的快照，包含了时间元素，能反映某一信息数据的变化过程。把数据挖掘技术应用于交通出行信息服务平台的数据分析，将能解决数据丰富、知识贫乏的问题，同时，也能为平台数据融合提供支持。

公交路线规划。公共交通工具的换乘，是普通公众使用率比较高的应用。交通出行信息服务平台规划出来的公交路线是否合理、是否节省时间是判断服务质量优劣的重要依据。公交路线规划需要支持上下行不同站、公交地铁换乘、环线、夜班白班区分等特殊情况下的路线规划。

行车路径规划。行车路径规划包括静态路径规划和动态路径规划。交通出行信息服务平台由于面向全国或区域进行交通信息服务，所以平台需要提供基于大规模路网的路径规划服务。按照道路等级将路网分层是目前解决大规模路网路径规划的主要方法。将未来的时间按一定的时间间隔分片，就可以使用常规的路径规划算法实现基于预测行程时间的动态路径规划。

（4）信息发布子系统

对于交通信息发布，关注的技术主要有两个：数据交换模型和面向移动终端的发布协议。

数据交换模型。对于商业的交通出行信息服务平台，数据经过一系列的处理流程后，最后发布给外部的SP系统。在数据发布过程中，交通出行信息服务平台需要与多个外部的SP系统进行数据交换，所以需要建立一个数据模型，让双方能够按照一定的规则进行数据交互。这样的规则包括两个方面：数据交换内容和数据交换机制，数据交换模型就是解决数据交换规则设置的问题。一个好的模型能够消除或减少未来的扩展和技术升级对信息发布子系统造成的影响，同时使数据交换实现标准化。

面向移动终端的发布协议。移动终端可以在出行中为用户提供实时的交通信息，所以面向移动终端的交通信息发布技术是信息发布子系统的重要研究内容。无线通信通道具有可靠性差、不稳定等特点，所以要针对无线通道的特点设计发布协议。另外发布协议需要标准化，考虑与国际标准的兼容性和互通性。