广东省公安厅交通管理大数据分析研判平台已汇聚各类资源500亿条，助力打击驾驶证买卖分团伙，发现涉及卖分人员1049人。

近日，“粤港澳大湾区智能交通论坛暨第四届（2018）华南智能交通论坛”在珠海成功召开，广东省公安厅交通管理局交通指挥处副处长杨粤湘发表了《科技赋能，数据驱动，共创智慧新交管》主题演讲。

杨粤湘表示广东省公安厅交通管理大数据分析研判平台已汇聚各类资源500亿条，助力打击驾驶证买卖分团伙，发现涉及卖分人员1049人。为各地提供情报支撑，精确打击假套牌车辆约2000余辆；2018平安春运启动交通应急预案228次，下发黑名单数据80多万条；全省隐患清零指标由86.2%提升至99.3%，查处重点车交通违法5066起。

杨粤湘演讲全文：

我今天汇报的题目是《科技赋能 数据驱动 共创智慧新交管》。

在上个月，公安部交管局，中国道路交通安全协会在成都举办的道路交通安全产品博览会的期间举办了“中国道路交通安全论坛”，公安部交通科研所王长君所长就我们公安交通管理科技信息化的发展在会上做了一个全面，准确的描述：一方面，我们通过建设信号灯、闭路电视、电子警察等路面感知设备称之为智能化，取得了长足的发展，同时，我们通过开发和应用包括机动车、驾驶人、事故、交通违法等信息系统的信息化发展，使我们公安交通管理科技信息化水平得以提高。

现在，随着大数据、云计算、移动互联网、AI人工智能等新技术的发展，使这两条主线得以完美融合。同样，在今年，广东省公安厅开展“智慧新警务”建设，充分依托云计算、大数据、移动互联、人工智能等新技术推动警务变革，实现重塑警务的组织形态、流程和警力配置“三个重塑”。

我们在此大背景下，以新技术变革为推动力，紧紧利用我们的有利条件和资源，建设了全国首个省级公安交通管理大数据分析研判平台，努力提升我省道路交通安全防控水平。

截止至2018年7月，该平台已汇集各类数据资源近250亿条，其中：有来自公安交通管理综合应用平台、集成指挥平台、区间测速等公安交警内部的数据；有治安卡口、停车场、流动人口、暂住人口等公安其他警种的数据；还有交通厅重点车辆、重点企业、驾驶人培训、交通集团高清卡口等其他部门的数据；以及互联网企业的交通数据。

在数据汇聚过程中，平台进行全流程的数据治理，包括：数据勘探、开采、清洗、提炼、重组、打标等环节，最终形成服务于分析研判的业务主题库和标签库。

在数据资源大汇聚的基础上，我们根据积累的业务需求和实际的工作情况，开发了适合公安交通管理工作的6大功能：包括有交警云搜、业务预警、通用研判、全息档案、多维画像及数据魔方。通过多元化研判手段，创新研判模式，使分析结果更加精准、高效。

在源头管理、秩序管理、执勤执法、专项整治行动等各项工作中，大数据分析研判已初现威力，发挥了重要作用。

我们在“智慧新警务”中提出“大数据驱动下的警务机制改革”。所以，我们希望突破传统的工作模式，利用好数据资源。

如图这条主线，通过数据的汇聚，研判分析，我们可以发现线索和规律，从而不断启发民警根据不同的情形建立模型，再制定不同场景下的技战法，开展精确的情报推送，指挥协调和精准的勤务安排，改变以往的人海战术的做法，提高了效率，开展大数据驱动下的交通管理业务创新。

下面，我从三个业务场景向大家作汇报。

首先，在情报方面，以挖掘买卖分团伙和打击假套牌车为例。

我们在大数据平台通过办理违章，满分学习等业务数据，采用基于关系网络买卖分团伙分析，共发现卖分团伙12个，涉嫌卖分人员1049人，打掉7个团伙，抓获21名犯罪嫌疑人。

在假套牌车查处上，我们结合车辆登记的静态数据和卡口过车动态数据比对分析，通过卡口和视频数据的时空碰撞比对，还结合停车场数据，有效解决路面管控最后一公里问题。通过建立不同条件下的分析模型，产生了适合不同勤务要求下的技战法，改变了以往靠肉眼辨别的做法，有效提升了打击能力。此外，大数据研判情报还在不断发挥作用：

佛山支队通过“理论考试作弊分析”模型，提取驾驶人理论考试时长在5分钟以内的数据，结合考试现场视频监控回放，共发现63名考试作弊人员。

通过“吸毒驾驶人比对”模型，碰撞出需要注销的吸毒人员驾驶证968个，停办涉毒人员车管业务344宗，筛查涉毒驾驶人名下机动车4829辆。

在指挥方面，作为省一级的公安交通管理部门，我们更多地关注全省宏观层面的趋势变化。

以全省交通事故趋势分析为例，通过对近5年的事故数据分析发现，交通事故量在月、季度、年度上呈现周期变化，利用时间序列算法对未来的事故发生趋势进行预测，形成预测模型。该模型用在今年春运期间，预测结果准确。通过这样的预测分析，我们可以合理安排警力和制定管理策略，有效提高管理的效能。

第二个例子是事故分析模型。思路来源于航空界关于飞行安全的海恩法则，通过对全省城市道路路口和高速、国省道路段的交通事故分析发现，严重事故的背后隐藏着众多的一般事故、轻微事故、交通违法及不安全驾驶行为。

通过高斯核密度计算模型发现，城市路口年度发生1起亡人事故，背后隐藏着19.38起未亡人事故，高速和国省道路段，年度发生1起亡人事故，背后隐藏着19.32起未亡人事故。

海恩法则事故分析模型还在验证中，它的意义在于：一是能迅速找出易发亡人事故的路口和路段，二是给出干预时间点，在接近阈值时推送预警信息，提前干预以降低交通事故发生量。

大数据护航平安春运。

2018年春运是十九大后的第一个春运，春运后期与全国两会安保期重叠，交通安保压力巨大。我局融合警情、路况、气象、出行数据等信息，结合近5年春运道路通行和事故特点，对今年春运期间的道路通行状况、交通安全形势进行动态分析，预判出5个高峰、3个特点， 10大易堵路段，部署实行“一路一预案、一堵点一方案、一区域一对策”的疏堵保畅工作制度，制定疏堵应急预案111个，开展了41期分析研判，及时指导各地调整工作重心。

春运期间，警力布局合理，信息发布及时，传统堵点有效缓解，事故下降，交通态势平稳，道路通行情况总体良好，圆满完成了春运交通安保任务。

在路面勤务方面。

大数据助力隐患清零。

在“隐患清零”专项行动中，我们将8类重点机动车和重点驾驶人及关注业务，科学有效地分层细化，再对数据进行归一化处理，构建积分评价模型，实现对全省21个地市的客观评价。平台每周自动生成11张统计报表以及1份分析报告，全程无需人工参与，极大提高了工作效率。

省局根据分析结果表彰先进地市，对隐患存量占比较大的地市提出整改意见，使隐患清零工作取得显著进展，短短两个月，全省隐患清零指标由86.2%提升至99.3%。

对没有及时整改的隐患车辆，我们通过大数据排查出车辆轨迹和落脚点，梳理失去驾驶资格人员（所为失驾人员），建立“黑名单”库，根据等级录入集成指挥平台和“鹰眼”系统，实行“一点发现、全网布控、全线拦查”。通过与外省的联动共享数据，实现了

多省联动打击套牌车的行为。同时，根据广东特点，对套用两地牌的车辆予以精准打击，维护了广大人民群众的利益。

在共享、共建、共治方面，我局通过开展“大数据服务基层专项行动”，为重点人车企业提供多维画像，建立交通安全风险评估体系，给出评价等级，引导企业争先创优，推动社会各方合成共治。