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    大數據背景下 道路交通事故分析預警系統

    工信部信軟司副司長李冠宇表示,“我國大數據產業頂層設計不斷加強,政策機制日益健全。發改委、工信部、網信辦等46個部委共同建立了促進大數據發展部際聯席會議制度,全國有30多個省市制定實施了大數據相關的政策文件。”

    11月23日,由中國智能交通協會交通安全專業委員會、公安部交通管理科學研究所主辦的2017’第十二屆中國智能交通年會道路交通安全技術論壇上,上海市公安局交通警察總隊事故處原副處長侯心一發表《大數據背景下的交通管理探索》的演講,本文為演講速記整理,未經演講者本人審核。

    一、上海市交通安全問題的特點

    上海這座特大城市,由于它的體量比較大,主要特點是擁堵和安全問題并存,主要表現為城市擁堵現象日趨加重和郊區安全隱患突出。其特點主要有:

    1.出行總量龐大、交通方式復雜、沖突多。上海近十年凈增800萬人口,總數接近三千萬。電動自行車、非機動車占了出行方式的40%以上。其中目前軌交加公交的出行模式大概占40%。據不完全統計,上海非機動車的總量是1700萬輛,電動自行車的占到了800萬左右的量。由于電動自行車出行方便的程度,不斷有新的電動自行車加入。電動自行車的數量如此龐大,所以對電動自行車的管理,也是一個非常棘手的問題。

    2.管理要素日趨復雜和多元化。(1)剛性出行需求與公共交通運力的不足;(2)新業態監管空白問題;(3)專業運輸企業交通安全主體責任不落實;(4)新的違法行為的出現等,都凸顯了管理要素的日趨復雜。

    二、大數據背景下的交通管理探索

    從大數據背景探討來說,有兩個環節,一個是數據采集環節,一個是應用環節。其中數據采集環節,一是核心業務數據,包括:機動車、駕駛人、違法數據、條、違法照片等,總量超過20TB。二是緝查布控數據,包括:市境道、口機動車過車數據,照片容量約1.4TB;報警信息、市內快速路卡口數據(保存3年),約1200TB。三是視頻數據,主要是近2萬余套自建道路視頻監控設備和電子警察設備等的圖像、實時視頻和歷史錄像等,總存儲容量超過1500TB。四是其它數據,主要是輔助系統數據,如:道路施工數據、設施設備數據、勤務管理數據、網站信息數據等。

    基于以上數據,通過與同濟大學合作的上海市道路交通事故分析預警系統可以實現事故統計、違法統計、黑點(段)管理、區域趨勢分析等綜合分析功能。

    預警系統中設計了一些宏觀、中觀、微觀的。利用不同的分析方法,進行分析和快速的判別。例如道路設施是否存在問題,沖突的原因,以便于進行有效的干預。無論是什么樣的黑點段,只要可以查詢到,就可以把空間、時間、分布,包括一些數據的表格,體現在名目上。基于本系統,可輔助交警快速開展多層次的宏觀安全研判。比如下圖是事故違法疊加分析,可將事故、違法數據疊加展示在地圖上,挖掘事故與執法的空間分布特征,指導一線的民警,比如某處事故違法頻率較高,應該加強執法等。這樣對一線的稽查有針對性指導措施的分析,對一交通管理應該是比較有幫助的。

    關于大數據的創新執法手段,首先就是關于違法鳴號查處,通過聲納的方式進行查處的,有效地維護了交通秩序。與之前相比,上海的交通違法情況,現在已經減少了。二是不禮讓行人,轉彎不讓直行,可采用電子警察視頻加照片的形式,分析其軌跡,今后有可能對查處這一類的違法行為,提出一些規范性的要素以及進一步地探討。目前上海嘗試在快速路和高速路設置交替通行。目前上海高架路的匝道,交替通行已經形成了習慣,而且秩序良好。

    對于大彎小轉的問題,也是電子警察視頻加照片的形式,對于行人闖紅燈,目前剛剛開始設計,采用了人臉識別技術,生物識別技術,目前也做了一部分的處罰,政策雖取得了一定的效果,但是里面涉及到一些法律問題,涉及到隱私,在媒介曝光的時候應該如何保護隱私問題等,還需進一步研究。

    一旦出現交通違法行為,通過電子警察違法抓拍即時告知系統,在幾分鐘之內,就可向駕駛員發送其相關違法信息,目前已經累計發送了幾十萬條的短信,另外結合警示屏的提示方法,取得了不錯的效果。

    系統的精準打擊,是利用已經形成網絡的車牌識別和人、車的關聯,對于駕駛證已經注銷了,或者是已經暫扣了等違法的情況,并第一時間推送到民警的PBA,或者是管理民警的手機上面,從而了解到車輛狀態,對違法車輛進行打擊。對于僵尸車,采取特別的手段,就是將車輛暫扣,直至車主繳納罰款,扣除積分,同時完成相關考試。

    還有一個是關于事故碰瓷的系統,也稱為欺詐型交通事故分析系統。在系統中,兩個相同的身份號碼和兩個相同的號牌車輛,分析在事故區域出現的頻率,如果是連續性出現,根據這些信息,傳遞給市局情報處,然后進行刑偵分析。

    目前上海交通違法舉報數量較大,采納率達到了98%左右,除了鼓勵視頻違法舉報之外,警車上都裝了視頻設備,出去執行公務的時候,只要拍到了交通違法,就可以作為證據。這樣擴大了覆蓋面,對于駕駛員來講,就是一種威懾,以此規范駕駛員的駕駛行為。

    三、大數據應用的展望

    一是關于數據的采集和挖掘,主要問題是數據采集不夠。信息源目前還是比較少,在1082的行業標準里面,傷亡標準樣本采集還不到一半。應擴充數據源的來源,進一步完善信息采集項、規范前端信息采集質量。

    二是利用大數據進行交通事故主動防控,交通安全分析數據的多源性和異質性(道路幾何設計數據、交通事故違法數據、交通流時間序列數據、軌跡數據等),構建融合多源數據的交通安全分析數據庫 。針對上海市城市主干道、城郊主干道、信控交叉口、高速公路和城市快速路,研究事故致因分析方法和事故多發設施判別方法,提出安全改善措施。 通過對事故、違法數據的分析,對大型車輛、助電動車駕駛員等事故高發的交通參與者群體的安全現狀問題進行深度分析,提出改善措施。

    三是利用自然駕駛和模擬駕駛器進行交通管理及駕駛人培訓。開展新手駕駛人培訓,重點監管車輛駕駛人安全培訓。

    四是打造智慧城市之交通智能化管理。建立上海快速路、高速公路統一的可視化監控系統,實時監管,提高道路執法管控力度。數據實時交換,進行智能交通誘導和輕微事故的快處。

    五是實現交通及公共安全空間的虛擬管理系統與實時管理的無縫銜接。交通及公共空間的虛擬管理與實時管理,重點監管車輛實時有效管理。

    文章鏈接:中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/detail/65181.html

    (新媒體責編:wb001)

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