数字背后又有哪些故事呢

从2019年10月完成初验开始，“智慧龙华”交通管控平台（下称“交通管控平台”或者“平台”）已在龙华区政务外网上，稳定运行了近一年的时间。

与2018年同期相比，2019前三季度龙华区交通事故减少151起，下降37.3％；死亡减少27人，下降71％；交通违法查处量增加286700宗，上升72％。

与2019年同期相比，2020年前三季度龙华区交通事故减少99起，下降41.42％；交通违法查处量减少35441宗，下降5.2％。

这是一串很有分量的数字，那么，数字背后又有哪些故事呢？

近日，龙华区政务服务数据管理局项目建设科科长刘炜向赛文交通网回顾了交通管控平台项目的建设历程，揭晓了“智慧龙华”在交通管理上的业务实践创新思路和应用成果。

“智慧化管控”迫在眉睫

刘炜在回顾项目建设历程时介绍道：交通管控平台是龙华“智慧龙华”一期建设的重点项目，也是建设投资体量最大的项目，这是由龙华区独特的战略定位和严峻的交通管理形势所共同决定的。

龙华区作为一个2017年1月才正式挂牌成立的年轻行政区，被赋予了“打造转型升级典范区、特区一体化示范区和现代化、国际化中轴新城”的“两区一城”战略地位；在交通区位上，龙华区位于深圳地理中心，毗邻六区一市,是港、深、莞的重要组成部分，坐拥吞吐量庞大的综合交通枢纽——深圳北站，梅观、机荷、福龙、南坪等高快速路在辖区内贯通汇聚，区域内外的通勤、物流需求旺盛，相互叠加，给辖区交通管理带来了沉重的压力。

另一方面，龙华区在交通基础设施建设上较原特区内存在较大差距，辖区内占道施工现象较多、机非混行情况严重，与有限的警力资源投入相比，形成了巨大的反差；在这样繁重的管理任务下，平均一位交警要负责管理0.68平方公里的区域，是相邻福田区的三倍多；这就决定了龙华区要更快采取更智慧、更精细的管控方式来提高管理效率，实现“智能交通”向“智慧交通”管理方式的转变。

数据融合，全面感知

交通管控平台建设初期所面临的首要问题是，如何在现有交通基础设施建设和数据孤岛的基础上，形成覆盖全辖区的交通感知网络，实现各类交通信息的汇聚与融合，为上层业务的开展提供必要的数据基础。

在这方面，龙华智慧交通建设采用了以下三种途径，提升数据感知能力。

第一，在现有交通基础设施的基础上，建成44个路口、151个方向的红绿灯、3条路段雷达测速和车牌识别设备，为平台提供第一手的鲜活数据；

第二，从区政府层面，与市交警交委等部门就数据共享进行协调，实现8类重点车辆、交通事故数据、违法数据、停车场车流数据等重点交通数据的实时共享；

第三，选择滴滴作为交通管控平台的承建方，利用互联网数据对辖区内的交通感知“死角”进行有效补充，获取实时路况信息、出行OD信息等。

通过三路并进，目前的龙华智慧交通已经基本实现了对辖区内路面交通运行情况、重点车辆运行情况的全面掌控，具备对历史、当前交通运行情况及其变化趋势的全面分析能力。

刘炜强调，交通管控平台的深度跨界融合得益于强有力的协调机构保障，龙华区各部门凝心聚力推进数据融汇共享和深度应用。

安全隐患，精准排查

提升龙华区的交通安全水平，是交通管控平台建设的重中之重。

平台通过定期导入辖区内的事故警情信息，结合滴滴空间聚合分析能力，从历年的事故警情中发掘事故黑点位置，帮助交通管理者聚焦整治重点，提升整治效率。

针对伤人及以上交通事故，平台结合区交安委办的“一案一查”排查整治要求，配合线下排查整治工作的开展，实现隐患原因、排查整治前后图片的线上记录，确保伤人以上事故100%有记录、可跟踪。

针对龙华区货运车辆、电动车数据多，机非混行严重等现状，对货运车辆事故、涉摩涉电事故、涉酒事故、逃逸事故等交通事故进行专题分析，结合平台的重点车辆分析、出行规律分析及滴滴代驾分析等分析结果，对各类交通事故实施针对性整治措施，达到从源头上预防交通事故的目的。

在现有建设基础上，平台还在后续建设中引入滴滴移动视频图片资源和AI分析能力，对路面的电动车不戴安全帽、占用机动车道、逆行、违法载人、不走斑马线等交通不文明行为进行监控，结合路面交通设施的违章监控，及时发现路面隐患高发区域并治理。

重点车辆，管控结合

位于深圳市中轴的龙华区，自然成为了各类重点车辆的集散区，区域内施工的泥头车、物流企业的危化品车辆、集装箱车辆、深圳北站、龙华汽车站周边的出租车、客运班车，与辖区内的校车、驾培车辆一起，成为了辖区交通的重要组成部分，也是平台重点监控的对象。

通过与市交委数据打通，平台获取了泥头车、危险品车、重型油罐车、班车客运等8类重点车辆的实时轨迹，能够跟踪重点车辆当前位置，进行车辆历史轨迹的回放，掌握各类重点车辆的运行特征，为合理规划重点车辆的运行线路提供了直接依据。

在疫情期间，平台还完成了粤港澳跨境车辆轨迹数据的接入，通过分析粤港澳跨境车辆在辖区内的分布和路径选择情况，全面掌握粤港澳跨境车辆运行情况，为避免疫情扩散、加强疫情防控贡献了重要力量。

平台充分利用滴滴的交通大数据分析能力，对重点车辆的异常驾驶行为（包括车辆偏航、禁行、聚集、超速、连续在线、黑名单）进行监控与预警，当重点车辆出现异常行为时，安排附近警力资源对车辆异常行驶行为进行干预，并对处置过程进行全程监控。

比如，2018年6月28日，龙华大队指挥中心收到举报称某泥头车疑似超载，接到警情后，大队立即利用交通管控平台通过跟踪重点车辆运行轨迹迅速定位车辆位置，并调度就近铁骑赶赴现场拦截，配合视频进行可视化、扁平化指挥作战。

附近执勤的铁骑队员第一时间赶到系统预测的下一路口，成功设卡拦截该车辆。现场发现，同行两台泥头车均涉嫌严重超载，执勤民警对车辆依法进行了查扣，并展开深度调查及一超三罚处理，整个过程前后仅用不到5分钟，消除了重大交通隐患。

交通运行 实时掌控

提升交通运行态势感知能力，实现交通态势与警力资源的精准匹配，是交通管控平台的另一核心作用。

刘炜说，过往，掌控交通态势的主要途径是查看路面监控，通过人工值守、巡逻等方式，凭人工经验结合视频判断路面拥堵；但路面监控布设有限，辖区内仍存在明显的监控盲点；如今，除了交警本身的自有数据和共享市交警交委等政府部门的数据外，交通管控平台还引入了滴滴的互联网数据进行融合分析，高效发挥了互联网公司在大数据及人工智能领域的技术优势，实现了全区交通运行态势的实时感知，对交通拥堵路段进行实时监控预警，为铁骑合理部署与高效处置提供了基础。

过往，交警部门只能以红黄绿三色简单标注交通运行态势；如今，可以细化到某一段路从起始点到终点的平均旅行时间、平均车速、最佳的线路规划、占道施工情况等。

在龙华交警大队情指中心，一面高分辨率LED大屏上，龙华全区交通信息，从视频监控、警力资源分布到交通运行态势，“一图”尽收眼底。交警通过平台预警发现道路拥堵情况，然后与历史数据对比判断是常发性拥堵还是突发性拥堵，突发性拥堵再结合视频查看原因，并立即调度就近警力处置。

比如，通过交通异常的自动发现，结合固定视频或滴滴网约车移动视频数据对交通异常进行确认；然后派出警力处置未报备占道施工事件；通过交通事件人工爆料，帮助大队排查积水易发路段等。

据悉，2020年前三季度，在深圳市机动车猛增、道路资源紧张的大环境下，龙华区道路平均车速不降反升，从2018年的37.3公里/小时，提升到2020年的39.6公里/小时，提高了6.1％。

写在最后

从靠人工监控感知到“一张图”掌控全区交通态势、从靠经验管控到数据化综合治理、从一位交警负责管理0.68平方公里区域到充分结合互联网数据资源进行治理……交通管控平台的十二个功能个个落到实处、掷地有声。

刘炜说，一改过往的经验治理，当前交通管理方式更加智能化、精细化，对一线交通管理者帮助很大。

与其他管控平台的宏观决策相比，龙华交通管控平台更注重深入一线，下沉至交通问题的第一处置现场，注重快速解决实际问题，从事故治理、重点车辆管理、占道施工管理等细分模块一步步稳扎稳打，伴随业务场景的快速进化。

毕竟，交通问题不是单靠一套系统就可以包治百病，线上和线下的有机结合才是王道。