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从经验治理到数据治理 | 王世明:广州交通管理工作经验

2018-09-29

来源 : 赛文交通网

作者 : 王世明

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广州市公安局交警支队科技处副处长长王世明日前在“粤港澳大湾区智能交通论坛”上发表《广州交警科技信息化警务实战》主题演讲。王世明表示,近两年,广州交警全面汇集智能交通采集数据、业务数据和互联网数据,运用统计分析、数据挖掘、人工智能等技术,逐步实现交通管理由经验治理转向数据治理。

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以下为王世明演讲全文,经赛文交通网编辑整理,内容有删减:

一、广州智能交通管理系统

广州是国家中心城市,珠三角城市群的中心;定位为国际化大都市,代表创新和服务的典型城市;是广东省政治、经济、科技、教育和文化中心。目前广州发展的新目标是“智慧广州、低碳广州、幸福广州”。

广州交通管理的基本情况如下:

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2017年交通事故死亡数持续下降,但事故造成的人员受伤、财产损失,涉酒事故等指数仍呈上升趋势,事故多发在外围区,占全市总数的68%,高快速路交通安全管理形势不乐观。

2017年主城区主干路网的工作日全天平均延时指数为1.35,同比上年(1.36)下降0.43%。工作日晚高峰平均延时指数为1.63,同比上年(1.68)下降2.96%。

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广州的智能交通管理系统从2001年开始建设,经历了四个建设阶段,系统架构与全国其他大城市类似,包括信号灯、交通流检测、电子警察,警务通等组成的感知层,第二是数据处理层,第三是业务应用层,第四是服务层。

为实现“十三五”期间上一个新台阶,智能交通管理系统建设思路为:第一,由“重管理”转为“管理+服务”并重;第二,以数据标准化打通数据层面的融合障碍;第三,借助外部资源突破系统发展的瓶颈;第四,加大新技术的融合应用。

二、移动警务+“鹰眼”系统

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为实现现场民警工作更加便捷,广州交警近年加快推进移动警务和“鹰眼”系统。民警使用的警务通(PDA)可以实现智能查询、车牌识别、二代身份证读卡、驾驶证扫码、人脸识别等功能;并贯通指挥调度系统、集成指挥平台、涉案财物系统、队伍管理系统、数据治理平台等后台系统。

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另外怎样快速将需关注的车辆信息推送到民警的PDA和手机上面呢,广州交警自主开发了“鹰眼系统”:先对多源数据进行排查比对得到需关注车辆的黑名单;推送到民警使用的PDA、布控球和车载设备上;民警使用PDA和车载等设备全画幅识别、多目标跟踪、毫秒级比对,及时发现有问题车辆并查缉。目前“鹰眼”系统已在广东省各地推广使用。

另外“鹰眼”系统也在大型保卫活动中使用,主动识别“白名单”车辆,为交通安保提供强有力的技术支撑。

三、DG(数据治理)大数据平台

近年来,广州交警建设了多层次的信息共享和服务机制,创新交通大数据分析应用,让数据发声,实现数据驱动警务效能的聚变。全面汇集智能交通采集数据、业务数据和互联网数据,运用统计分析、数据挖掘、人工智能等技术,实现交通由经验治理转向数据治理。

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在数据处理方面,形成了事故、违法、警情、交通流、重点人车、车驾管、车辆技战等面向交通管理各个层面的专题库;在数据应用方面,对于已明确需求的应用定制建模,如碰瓷、卖分党、假套牌分析等;对于不固定的分析需求,平台提供数据探索工具自助建模分析,使情报、业务人员可以自由的选择所需数据进行碰撞与比对,同时提供数据自助可视化工具使业务人员可以通过拖拉拽与数据配置等简单的操作实现数据可视化,对于通用的模型,可以沉淀固化成小应用放在应用集市供各大家使用。

借助大数据的高效运算能力,挖掘海量数据来捕获情报,实现对人车异常状态、运行轨迹、活动规律等的实施监控与告警。目前通过平台共发现假牌车500多辆、套牌车100多辆、撞车骗保团伙20多个、卖分嫌疑人100多个,并对重点车辆、失格人员进行监管。目前这些分析结果已在PDA、鹰眼、指挥系统中应用,将情报落地到路面交通运行与管理业务,实现精准打击与实时防控。

四、互联网+信号灯

广州智能交通管理系统的核心——SCATS信号控制系统,于1992年引进,至今已25年;广州中心五区信号灯路口共计1208个,实现SCATS系统控制路口占82%。2012年开始在全国率先购买专业的信号优化服务团队服务。

2015年融合“互联网+”大数据辅助信号灯管理工作,广州交警与阿里云合作《互联网+信号灯控制优化实验研究项目》,融合互联网数据及固定点数据,建立信号灯控制评价模型。2017年9月,广州交警与滴滴出行合作《天河北路区域优化方案研究专项》,联合信号优化单位实际解决区域拥堵问题。

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五、挑战和展望

数据壁垒是一个挑战。

一个方面是各地市各警种数据间数据较难互通,需进一步获取各警种与各地市数据,如当我们分析卖分嫌疑人时,需要用到外地的扣分处理情况。

另一个方面是外网数据还待丰富,如保险、ETC等,这些数据能对分析和打击提供有效的帮助。

我们的发展方向,还是从道路交通管理的顶层设计出发,重构智慧感知体系,推动“数据+计算+算法+应用场景”的协同创新。

宏观层面,交通出行规律的深度解析和战略控制。

中观层面,路段、路口安全与效率的智能化诊断分析。

微观层面,实现个体、车辆、地点、事件的全程追踪管控。

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