大数据背景下 道路交通事故分析预警系统

2018-02-12 13:09:48  来源:中国智能交通协会

工信部信软司副司长李冠宇表示,“我国大数据产业顶层设计不断加强,政策机制日益健全。发改委、工信部、网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度,全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。”

11月23日,由中国智能交通协会交通安全专业委员会、公安部交通管理科学研究所主办的2017’第十二届中国智能交通年会道路交通安全技术论坛上,上海市公安局交通警察总队事故处原副处长侯心一发表《大数据背景下的交通管理探索》的演讲,本文为演讲速记整理,未经演讲者本人审核。

一、上海市交通安全问题的特点

上海这座特大城市,由于它的体量比较大,主要特点是拥堵和安全问题并存,主要表现为城市拥堵现象日趋加重和郊区安全隐患突出。其特点主要有:

1.出行总量庞大、交通方式复杂、冲突多。上海近十年净增800万人口,总数接近三千万。电动自行车、非机动车占了出行方式的40%以上。其中目前轨交加公交的出行模式大概占40%。据不完全统计,上海非机动车的总量是1700万辆,电动自行车的占到了800万左右的量。由于电动自行车出行方便的程度,不断有新的电动自行车加入。电动自行车的数量如此庞大,所以对电动自行车的管理,也是一个非常棘手的问题。

2.管理要素日趋复杂和多元化。(1)刚性出行需求与公共交通运力的不足;(2)新业态监管空白问题;(3)专业运输企业交通安全主体责任不落实;(4)新的违法行为的出现等,都凸显了管理要素的日趋复杂。

二、大数据背景下的交通管理探索

从大数据背景探讨来说,有两个环节,一个是数据采集环节,一个是应用环节。其中数据采集环节,一是核心业务数据,包括:机动车、驾驶人、违法数据、条、违法照片等,总量超过20TB。二是缉查布控数据,包括:市境道、口机动车过车数据,照片容量约1.4TB;报警信息、市内快速路卡口数据(保存3年),约1200TB。三是视频数据,主要是近2万余套自建道路视频监控设备和电子警察设备等的图像、实时视频和历史录像等,总存储容量超过1500TB。四是其它数据,主要是辅助系统数据,如:道路施工数据、设施设备数据、勤务管理数据、网站信息数据等。

基于以上数据,通过与同济大学合作的上海市道路交通事故分析预警系统可以实现事故统计、违法统计、黑点(段)管理、区域趋势分析等综合分析功能。

预警系统中设计了一些宏观、中观、微观的。利用不同的分析方法,进行分析和快速的判别。例如道路设施是否存在问题,冲突的原因,以便于进行有效的干预。无论是什么样的黑点段,只要可以查询到,就可以把空间、时间、分布,包括一些数据的表格,体现在名目上。基于本系统,可辅助交警快速开展多层次的宏观安全研判。比如下图是事故违法叠加分析,可将事故、违法数据叠加展示在地图上,挖掘事故与执法的空间分布特征,指导一线的民警,比如某处事故违法频率较高,应该加强执法等。这样对一线的稽查有针对性指导措施的分析,对一交通管理应该是比较有帮助的。

关于大数据的创新执法手段,首先就是关于违法鸣号查处,通过声纳的方式进行查处的,有效地维护了交通秩序。与之前相比,上海的交通违法情况,现在已经减少了。二是不礼让行人,转弯不让直行,可采用电子警察视频加照片的形式,分析其轨迹,今后有可能对查处这一类的违法行为,提出一些规范性的要素以及进一步地探讨。目前上海尝试在快速路和高速路设置交替通行。目前上海高架路的匝道,交替通行已经形成了习惯,而且秩序良好。

对于大弯小转的问题,也是电子警察视频加照片的形式,对于行人闯红灯,目前刚刚开始设计,采用了人脸识别技术,生物识别技术,目前也做了一部分的处罚,政策虽取得了一定的效果,但是里面涉及到一些法律问题,涉及到隐私,在媒介曝光的时候应该如何保护隐私问题等,还需进一步研究。

一旦出现交通违法行为,通过电子警察违法抓拍即时告知系统,在几分钟之内,就可向驾驶员发送其相关违法信息,目前已经累计发送了几十万条的短信,另外结合警示屏的提示方法,取得了不错的效果。

系统的精准打击,是利用已经形成网络的车牌识别和人、车的关联,对于驾驶证已经注销了,或者是已经暂扣了等违法的情况,并第一时间推送到民警的PBA,或者是管理民警的手机上面,从而了解到车辆状态,对违法车辆进行打击。对于僵尸车,采取特别的手段,就是将车辆暂扣,直至车主缴纳罚款,扣除积分,同时完成相关考试。

还有一个是关于事故碰瓷的系统,也称为欺诈型交通事故分析系统。在系统中,两个相同的身份号码和两个相同的号牌车辆,分析在事故区域出现的频率,如果是连续性出现,根据这些信息,传递给市局情报处,然后进行刑侦分析。

目前上海交通违法举报数量较大,采纳率达到了98%左右,除了鼓励视频违法举报之外,警车上都装了视频设备,出去执行公务的时候,只要拍到了交通违法,就可以作为证据。这样扩大了覆盖面,对于驾驶员来讲,就是一种威慑,以此规范驾驶员的驾驶行为。

三、大数据应用的展望

一是关于数据的采集和挖掘,主要问题是数据采集不够。信息源目前还是比较少,在1082的行业标准里面,伤亡标准样本采集还不到一半。应扩充数据源的来源,进一步完善信息采集项、规范前端信息采集质量。

二是利用大数据进行交通事故主动防控,交通安全分析数据的多源性和异质性(道路几何设计数据、交通事故违法数据、交通流时间序列数据、轨迹数据等),构建融合多源数据的交通安全分析数据库 。针对上海市城市主干道、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发设施判别方法,提出安全改善措施。 通过对事故、违法数据的分析,对大型车辆、助电动车驾驶员等事故高发的交通参与者群体的安全现状问题进行深度分析,提出改善措施。

三是利用自然驾驶和模拟驾驶器进行交通管理及驾驶人培训。开展新手驾驶人培训,重点监管车辆驾驶人安全培训。

四是打造智慧城市之交通智能化管理。建立上海快速路、高速公路统一的可视化监控系统,实时监管,提高道路执法管控力度。数据实时交换,进行智能交通诱导和轻微事故的快处。

五是实现交通及公共安全空间的虚拟管理系统与实时管理的无缝衔接。交通及公共空间的虚拟管理与实时管理,重点监管车辆实时有效管理。

文章链接:中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/detail/65181.html

(编辑:WB0001)
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