DT浪潮下，大数据在交通管理中的应用实践 - 永洪社区

(, 下载次数: 914)

上传

点击文件名下载附件

公安交警作为管理的主体，主要管理人与车以及人驾驶车在道路上面对的事情。目前，全国驾驶员有3.68亿，山东省有2600万。同比增长在8%左右。这块济南是228万，同比增长9%，略高于全国的平均水平。山东省作为一个车辆和驾驶员大省，在全国范围内排名第二位。

全国的机动车已经突破了3亿，山东省有2300万辆，整体增长率在7%左右。济南有193万，同比增长14.25%，远远高于全国的整体水平。道路通车里程，全国有469.63万公里，山东省占到1/18，有26.6万公里。济南作为全国道路交通的枢纽，包括铁路枢纽、公路枢纽，交通管理领域有很大压力。在这种情况之下，我们面临哪些问题呢？

(, 下载次数: 894)

上传

点击文件名下载附件

交通拥堵是我们面临的首要问题。昨天，高德联合几个权威机构发布了全国交通拥堵的延时指数，单从这个指标来看，济南市交通延时指数达到了2.136，已经代替了北京成为了首堵。

其次是交通事故频发。2017年第一季度，我们通过122接警平台、泉城行+App、103.1车主服务广播、公共服务平台、保险行业等各个大数据平台，收到了包括大小事故49503起数据，这些事故主要集中在市区。

第三方面是交通违法激增。2017年一季度发生130.9万起，同比增长18.72%，增长率非常高。我们推测，可能是随着信息化、抓拍违法、智能化等技术手段不断提升，发现了很多以前没有发现的违法行为；随着车辆保有量和通车里程增加，这个数据会随之逐年增加。

二、我们的解决思路

以上谈了我们面临的现状和问题，以下是我们的解决思路：

第一：信息化、智能化；
依靠大数据手段，提升我们信息化的联动水平、智能化水平，包括后续的智能化决策，准确的事故预防，以及精确违法打击几个方面。

第二：互联网+、移动化；
现在每个行业，包括制造业、传统行业、政府，都脱离不了互联网，因为每个人和互联网移动化越来越紧密了。

第三：管理向服务转变；
作为交通管理部门，不能单纯作为管理部门，要逐渐向服务部门去转变，和人民站在一个体系里面。互联网移动化与我们从管理到服务的转变是息息相关的。

(, 下载次数: 963)

上传

点击文件名下载附件

要做到这以上三大方向，有三个关键点：

第一：做好信息融合

1）信息融合也就是融合内外部的信息：包括我们交警内部数据、公安的数据、保险的数据以及包括互联网现在滴滴、百度、高德所发布的一些公开数据；
2）数据融合还要有统一数据标准：不同平台、不同单位的数据，需要有一个统一数据标准为我们平台所用，为我们去做分析；
3）有了统一的数据标准，就能打通很多行业和企业之间以及和政府之间的信息孤岛
4）数据质量：在很多传统行业里面，数据质量相对比较低。包括现在智能化的设备、智能化抓拍设备、卡口等，这些时钟是否准确，抓拍数据识别率是否够高？数据质量问题，需要我们进行解决。

第二：协同共享

实现交警内部，或者交通管理部门内部的不同应用，包括行业外的协同共享。我们会提供给交通局以及社会征信单位个人的交通征信数据，会提供给互联网公司，去提高车辆的道路通行效率。

在协同共享里面，目前所面临的是信息安全和增强隐私保护等问题。我们在济南做大数据行业内、行业外与信息共享这块，会对所有数据做公共的动态脱敏和动态加密的处理，来保护信息安全和增强隐私保护。

第三：精准决策

有了信息融合和协同共享，最终目标是想要实现精确决策，因为数据是要为决策做依据的。

(, 下载次数: 903)

上传

点击文件名下载附件

决策第一是精准决策，科学治堵；第二是准确实施事故预防；第三是精确打击交通违法；第四是个性提供公众服务。为此，我们现在在做一些努力。

接下来将围绕以上这几个关键点，分享一下我们在这几点上是怎么做的。

(, 下载次数: 878)

上传

点击文件名下载附件

在信息融合这一块，最开始提到了大数据平台。大数据并不等于Hadoop，Hadoop只是大数据平台里面的一种技术实现方式，里面还有MPP、NoSQL数据库等。我们现在使用的永洪科技的后台是用了一个MPP数据库，这也是属于大数据的一部分。

信息融合过程，最左侧是数据源，中间有数据统一接入平台，然后是数据质量管理平台，这两块主要组成了我们的数据治理平台，然后把各行业数据做一个统一标准，对数据进行清洗转换，也就是ETL的流程，从而提升数据质量。

之后进入实时数据处理引擎，最后进入交通管理信息数据仓库，以及模型算法库作为一个公共组件，这三部分成为基础能力层。再往上是公共资源服务组件，里面有可视化工具，数据探索工具，交互处理引擎，资源分级管理，数据脱敏加密，计算能力共享。这些保证可视化、交互能力的共享，以及保证我们数据的安全。

关于数据可视化以及数据探索工具，在济南我们做架构设计的时候，选择Yonghong Z-Suite做我们的工具。因为它有两个特点，比较适合我们现在的应用场景：

1）特点一：数据可视化
在数据可视化领域内，国内的厂商里面，我认为永洪科技的性价比比较高，它的界面，交互性，友好度是行业内比较领先的。

2）特点二：数据探索工具
永洪提出“释放数据价值，人人都是数据分析师”这一概念，正好契合了我们现在的思路。目前公安以及交警设立了情报部门，他们是依据我们的数据还有自己的想法去探索、去挖掘里面的东西。因此，我们利用永洪科技的工具，构建后台模型，然后提供给他们构建好的工具，他们通过自己的拖拽式操作，得到自己想要的数据。

以上就是我们的数据融合和共享。

三、案例分享

下面我们做几个案例分享：

案例1：精准决策，科学治堵

(, 下载次数: 881)

上传

点击文件名下载附件

第一：分析原因

对于拥堵现状，有很多方面的原因。我们提出“侧重某个重点原因，去集中治理。后来发现拥堵现象主要集中在市区。随后我们就分析，产生这个拥堵的原因是什么呢？随后发现是由于事故和交通违法所造成的，也就是交通秩序不规范。然后我们从重点违法出手，分析这些重点区域，重点交通违法就是违停；违停侵占了非机动车道；非机动车把道路占领了，这样道路通畅度就降低了。

第二：制定策略

根据上一原则，我们在市区新增了20条违停道路，增加了停车违法的查处力度。

第三：跟踪执行

通过我们制定的策略，然后发布到每一个指挥中心，是否按照我发布的计划去执行，执行的效果如何，都显示在我们的大数据平台里面，一目了然。

第四：效果分析

济南交警科研所是一个开放性思维的单位，它现在和滴滴、百度、高德都有数据交互和信息共享。下图是高德在2017年第一季度发布的，我们设置市区里面禁停道路有很多实现了提升。虽然现在济南还很堵，但是我相信在不久的将来，拥堵的治理情况会逐渐好转。

(, 下载次数: 902)

上传

点击文件名下载附件

案例2：交通配时优化

全国有很多地方在做交通配时，我们现在也在做一些尝试。通向火车站的明湖西路和明湖北路，我们做了一些优化，然后通过视频检测，检测路口实时流量以及交通状态，加上外围数据包括卡口数据、互联网数据，做了从点到线再到面的协调。

(, 下载次数: 912)

上传

点击文件名下载附件

实现到点这个步骤之后，进入了实时调节信号灯的周期，然后减少路灯的空放时间，提高道路路口车辆通行效率。路口流量我们经过测试后，平均提高了8.2%左右。

案例3：精准实施事故预防措

(, 下载次数: 983)

上传

点击文件名下载附件

事故的发生有很多不确定性，从而造成我们在交通管理部门指挥决策的时候，不知道如何去做。后来我们通过整个体系，从源头进行数据采集。指挥中心在接警的时候会做对现场的信息进行采集，然后派民警到达现场，处理事故的同时将现场环境信息以及现场隔离、绿化带、照明条件等条件下的信息，全部采集到大数据平台来。

之后，结合事故车辆和当事人的信息，对他的交通违法、交通行为，以及描述的一些标签，把这些数据放到我们“交通事故时空特征预警分析模型”当中，结合事故预防措施库，制定好措施，推送到我们的指挥中心；告诉指挥中心具体在哪个路口查什么车，在哪个路口设置交通护栏等一些具体措施。

根据措施的制定，最后会有一个效果的跟踪，同样环境下，这个地方当采取措施之后，同类事故发生的效果怎么样，以便后期我们制定出精准化的事故预防措施。

案例4：精确打击交通违法

(, 下载次数: 986)

上传

点击文件名下载附件

我们发现交通违法越来越呈现知识化，也就是说这些违法人员越来越聪明了。为防止此类情况，我们对每一个人会有一个精确的刻画，通过他的行车轨迹、电子眼抓拍数据、“泉城行”+App、公众服务平台等数据，放到“车轨时空联控模型”里面。这个模型会通过数据画像，会判断车辆是否是套牌。如果是套牌车，它会输入到我们智能交通管控平台，也就是说这个平台是我们大数据平台的布控模块。最后，结合济南市现在成立的快速反应骑警队，迅速布控。对交通违法驾驶人这块，我们通过画像数据生成黑名单，通过人脸识别，最后查证，进行布控，最后抓获。

(, 下载次数: 938)