高速公路场景下边缘计算节点的实时数据质量评估与清洗.pdfVIP

高速公路场景下边缘计算节点的实时数据质量评估与清洗1

高速公路场景下边缘计算节点的实时数据质量评估与清洗

摘要

随着智慧交通建设的深入推进，高速公路场景下边缘计算节点的数据质量已成为

影响系统性能的关键因素。本报告系统研究了高速公路边缘计算环境下的实时数据质

量评估与清洗技术，构建了一套完整的技术框架和实施方案。报告首先分析了高速公路

数据特点及边缘计算环境特性，指出了数据质量问题的严重性和复杂性；然后基于多维

质量评估模型，提出了适用于高速公路场景的实时数据质量评估指标体系；接着设计了

基于机器学习和规则引擎的混合数据清洗算法，并开发了相应的原型系统；最后通过实

际案例验证了方案的有效性，数据质量提升率达35%以上，系统响应时间控制在毫秒

级。研究表明，该方案能够有效解决高速公路边缘计算节点数据质量问题，为智慧交通

应用提供可靠数据支撑，具有显著的应用价值和推广前景。

引言与背景

智慧交通发展现状

智慧交通作为国家新型基础设施建设的重要组成部分，近年来得到了快速发展。根

据《交通运输信息化”十四五”发展规划》，到2025年，我国将基本建成泛在先进的交

通信息基础设施，实现重点路段、桥隧、港口等关键节点的全面感知覆盖。高速公路作

为交通网络的骨干，其智能化水平直接关系到整个交通系统的运行效率。据统计，截至

2023年底，全国高速公路通车里程已达17.7万公里，其中超过60%的路段部署了各类

感知设备，日均产生海量数据。这些数据在交通流量监测、事件检测、路况预测等方面

发挥着重要作用，但数据质量问题严重制约了其应用效果。

边缘计算在交通领域的应用

边缘计算作为云计算的延伸，通过将计算能力下沉至网络边缘，有效解决了交通场

景中数据传输延迟大、带宽占用高等问题。在高速公路场景中，边缘计算节点通常部署

在路侧单元(RSU)、收费站、服务区等位置，负责处理本地传感器数据。根据Gartner

预测，到2025年，超过75%的企业数据将在边缘产生和处理。交通行业边缘计算市场

年增长率预计将达到28.3%，远高于行业平均水平。边缘计算节点的引入虽然提高了数

据处理效率，但也带来了新的数据质量挑战，包括数据采集偏差、传输错误、计算精度

损失等问题。

高速公路场景下边缘计算节点的实时数据质量评估与清洗2

数据质量问题的严重性

高速公路场景下的数据质量问题具有多维度特征。从完整性角度看，传感器故障可

能导致10%15%的数据缺失；从准确性角度，恶劣天气条件下检测误差率可高达20%；

从实时性角度，数据延迟超过100ms将严重影响事件检测效果。某省高速公路监控中

心统计显示，约35%的异常事件报警是由数据质量问题导致的误报。这些问题不仅增

加了系统运维成本，还可能导致交通决策失误，甚至引发安全事故。因此，建立有效的

数据质量评估与清洗机制已成为智慧交通建设的迫切需求。

研究概述

研究目标与范围

本研究旨在构建一套适用于高速公路边缘计算场景的实时数据质量评估与清洗体

系。具体目标包括：1)建立多维度的数据质量评估指标体系；2)设计高效的数据清洗算

法模型；3)开发原型验证系统；4)形成可推广的技术方案。研究范围限定在高速公路

场景下的边缘计算节点，重点关注交通流量、车辆速度、车道占有率等核心数据类型。

时间尺度上，研究将覆盖实时(秒级)和近实时(分钟级)数据处理场景。空间范围上，

将考虑单节点、多节点协同两种部署模式。

核心科学问题

本研究聚焦三个核心科学问题：1)如何在边缘计算资源受限条件下实现多维数据

质量实时评估？2)如何设计兼顾准确性和效率的数据清洗算法？3)如何构建适应高速

公路动态环境的数据质量自适应调整机制？这些问题的解决需要突破传统数据质量评

估方法的局限，结合边缘计算特性进行创新。特别是在实时性要求下，传统基于批处理

的质量评估方法难以适用，需要探索新的轻量级评估模型。

研究意义与价值

理论层面，本研究将丰富边缘计算环境下的数据质量理论，为相关领域研究提供参

考。实践层面，研究成果可直接应用于智慧公路建设，提升交通数据利用价值。经济层

面，预计可降低30%的因数据质量问题导致的系统运维成本。社会层面，通过提高交

通数据质量，可提升道路通行效率5%8%，减少交通事故发生率。据测算，全国高速公

路全面应