王雅芬 周暢 鐘賢釗 湖北省武漢市公安局

引言

武漢，“九省通衢”、地域廣大、交通繁忙，全市日均過車流量逾8000萬次、機動車保有量400萬、駕駛?cè)丝偭?86萬，龐大的交通對象基數(shù)、密集的交通出行需求與區(qū)域交通發(fā)展不平衡帶來的交通安全風(fēng)險問題日益嚴峻，亡人交通事故時有發(fā)生，重點區(qū)域、重點道路、重點對象交通安全隱患一直存在。如何找準交通安全管理痛點、難點問題，充分運用科學(xué)正確的技術(shù)手段進行解決，探索并建立一個數(shù)據(jù)全感知、模型智能算、風(fēng)險實時知、隱患精準治、效果智能評的交通安全風(fēng)險監(jiān)管系統(tǒng)（簡稱“風(fēng)控系統(tǒng)”），是武漢乃至全國公安交管部門共同追尋的目標。為此，武漢交警融合多年交通安全治理專家經(jīng)驗，借助大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、回歸統(tǒng)計與時空分析技術(shù)，研發(fā)風(fēng)控系統(tǒng)，在對交通安全大數(shù)據(jù)進行全面整合、多維分類、深度挖掘的基礎(chǔ)上，開展探索性、研究性及驗證性分析，實現(xiàn)對交通安全的宏觀、微觀及精細化管控。

一、研究現(xiàn)狀

當前針對交通安全風(fēng)險分析及監(jiān)管方面的研究主要集中在政策綜合管理[3][7]、 評價體系制定[1][2][4]及 技術(shù)方法探索[8]等方面，也有研究者通過數(shù)學(xué)模型對事故影響因子進行專題分析[5][6]，研究不同影響因子對事故影響結(jié)果及相互關(guān)系。在交通安全信息化系統(tǒng)研究方面，少量研究者運用部分數(shù)據(jù)建立了道路交通安全綜合決策分析系統(tǒng)[9]，但用到的數(shù)據(jù)及對交通安全的覆蓋不夠全面?？傮w而言，較少有研究人員從交管部門實際業(yè)務(wù)需求出發(fā)，分析如何利用交通安全大數(shù)據(jù)進行交通安全深度分析與全面監(jiān)管。本文即是結(jié)合武漢交警“風(fēng)控系統(tǒng)”實際建設(shè)經(jīng)驗，從理論與實踐角度闡述如何利用交通安全大數(shù)據(jù)進行精細化全面化交通安全風(fēng)險治理。

二、需求分析

本文經(jīng)過充分調(diào)研與論證，提出“風(fēng)控系統(tǒng)”的建設(shè)應(yīng)實現(xiàn)以下需求：一是需實現(xiàn)交通安全數(shù)據(jù)由部分數(shù)據(jù)向全量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變，從公安網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)網(wǎng)、智能交通專網(wǎng)、車管專網(wǎng)全面融合匯聚交通安全數(shù)據(jù)，為后續(xù)研判分析所用；二是需實現(xiàn)交通安全風(fēng)險預(yù)警由事后被動研判向全場景主動深度預(yù)警轉(zhuǎn)變，從交通安全業(yè)務(wù)場景出發(fā)建立各類預(yù)警模型，全面實現(xiàn)自動預(yù)警與主動干預(yù)；三是需實現(xiàn)交通安全風(fēng)險分析由單一被動查詢向多層面多維度多視角組合分析轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)多種技術(shù)手段融合應(yīng)用的宏觀與微觀、靜態(tài)與動態(tài)、整體與局部的綜合分析模式；四是需實現(xiàn)交通安全風(fēng)險治理由各部門片面處置向多部門閉環(huán)共治轉(zhuǎn)變，以風(fēng)險預(yù)警信息作為核心數(shù)據(jù)流，驅(qū)動各責權(quán)部門高效治理，全面監(jiān)管處置數(shù)據(jù)，確保各環(huán)節(jié)正確有效執(zhí)行且回告準確。

三、技術(shù)路線

基于以上需求，武漢交警以“壓降事故、減量控大”為根本核心，對全市人、車、路、企、環(huán)境、事故、違法進行全面安全隱患分析。具體技術(shù)路線如下：（1）融合匯聚多網(wǎng)多源異構(gòu)交通安全數(shù)據(jù)，對公安網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)網(wǎng)、智能交通專網(wǎng)、車管專網(wǎng)與企業(yè)專網(wǎng)的交通安全數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一接入與融合匯聚處理，并在公安網(wǎng)進行集中分析研判，解決交通安全數(shù)據(jù)缺失問題。（2）實現(xiàn)基于多維度、多標簽、多規(guī)則，且具有智能學(xué)習(xí)優(yōu)化的交通安全風(fēng)險預(yù)警模型，對高速、國道、省道、縣道、鄉(xiāng)道、橋梁、隧道、高架、匝道、城市快速路及任意道路、路段、路口、企業(yè)、駕駛?cè)?、機動車進行交通安全風(fēng)險綜合評估與畫像分析，分析結(jié)果可直接用于交通安全風(fēng)險宏觀、微觀治理。（3）實現(xiàn)多視角、多層面、多維度事故深度分析，進行事故熱力圖分析、事故黑點分析、事故時空聚類分析、事故核密度分析、事故影響因子成因分析、事故未來發(fā)生風(fēng)險預(yù)測分析等，從不同維度刻畫事故沿道路聚集規(guī)律及其隨時間變化特點，同時預(yù)測事故在任意道路發(fā)生風(fēng)險，分析結(jié)果可幫助交管部門主動精準治理事故風(fēng)險。（4）實現(xiàn)基于分級預(yù)警的精細化風(fēng)險閉環(huán)處置流程，按不同風(fēng)險等級實現(xiàn)定制化業(yè)務(wù)流程處置，對處置效率、處置結(jié)果進行持續(xù)跟蹤評價。系統(tǒng)總體技術(shù)路線如圖2所示。

四、技術(shù)架構(gòu)

（一）功能結(jié)構(gòu)

從功能結(jié)構(gòu)而言，風(fēng)控系統(tǒng)主要包含六大子系統(tǒng)、31個功能模塊、75個功能點。系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)見圖3。

具體而言，數(shù)據(jù)看板子系統(tǒng)實現(xiàn)風(fēng)險防控一張圖，可一圖展示、處置所有交通安全風(fēng)險，見圖4。

同時，實現(xiàn)道路交通綜合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、駕駛?cè)藬?shù)據(jù)、機動車數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、事故數(shù)據(jù)、違法數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)及設(shè)施數(shù)據(jù)交互展示，見圖5。

風(fēng)險預(yù)警子系統(tǒng)實現(xiàn)事故時空分析與事故預(yù)測分析，見圖6。

風(fēng)險監(jiān)管子系統(tǒng)實現(xiàn)重點監(jiān)管對象、實時風(fēng)險監(jiān)管、業(yè)務(wù)風(fēng)險監(jiān)管、積分風(fēng)險監(jiān)管、事故綜合分析與事故黑點分析，見圖7。

處置閉環(huán)子系統(tǒng)實現(xiàn)風(fēng)險閉環(huán)處置與危險路段治理，見圖8。

分析中樞子系統(tǒng)實現(xiàn)事故統(tǒng)計分析、模型分析中心、智能報表中心與事故深度調(diào)查分析，見圖9。

主題監(jiān)管子系統(tǒng)實現(xiàn)新城區(qū)專題、面包車專題、安全生產(chǎn)專題、翻車事故專題、事故卷宗清洗專題與假期交通安保專題，見圖10。

（二）技術(shù)架構(gòu)

從技術(shù)架構(gòu)而言，風(fēng)控系統(tǒng)主要包含交通安全大數(shù)據(jù)資源池、交通安全算法服務(wù)艙、交通安全智能模型中心與交通安全智能應(yīng)用中心。系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)見圖11。

1. 交通安全大數(shù)據(jù)資源池

實現(xiàn)對39類交通安全相關(guān)數(shù)據(jù)的全量接入與融聚處理，包括數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換、空間地理編碼、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合、數(shù)據(jù)主題索引與數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。

2. 交通安全算法服務(wù)艙

基于微服務(wù)與內(nèi)存計算引擎實現(xiàn)4大類16小類交通安全分析計算服務(wù)，關(guān)鍵服務(wù)包括綜合風(fēng)險評估服務(wù)、事故成因分析服務(wù)、事故預(yù)測預(yù)警服務(wù)與數(shù)據(jù)建模分析服務(wù)。

3. 交通安全智能模型中心

實現(xiàn)4大類共50余個風(fēng)險計算模型，包括常規(guī)業(yè)務(wù)預(yù)警模型、實時計算預(yù)警模型、綜合積分預(yù)警模型與時空AI分析模型，關(guān)鍵模型包括事故黑點挖掘、事故核密度分析、事故高發(fā)點段分析、事故畫像分析、事故成因分析、事故風(fēng)險實時預(yù)測與專題智能分析等。

4. 交通安全智能應(yīng)用中心

實現(xiàn)風(fēng)險分級預(yù)警、精準處置監(jiān)管、事故深度分析、模型應(yīng)用中心與智慧研判中樞。

（三）關(guān)鍵技術(shù)

從關(guān)鍵技術(shù)而言，風(fēng)控系統(tǒng)主要實現(xiàn)五大關(guān)鍵技術(shù)，見圖12。

（1）實現(xiàn)多因子層次加權(quán)交通安全積分預(yù)警技術(shù)，對所有交通參與對象進行交通安全風(fēng)險綜合評估與畫像分析，共有統(tǒng)計維度138項。（2）實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的模型中心構(gòu)建與分析技術(shù)，擴展Spark框架進行時空建模，可動態(tài)配置模型參數(shù)，自主構(gòu)建與自動運行模型實例，實現(xiàn)交通安全大數(shù)據(jù)在線時空關(guān)聯(lián)與聚類分析，快速挖掘各類交通安全風(fēng)險。（3）實現(xiàn)路網(wǎng)約束的事故時空聚集模式分析技術(shù)，充分顧及并利用事故沿道路分布特性，將平面空間分析方法拓展至路網(wǎng)空間，對事故進行路網(wǎng)約束時空分析，使其更符合事故自身規(guī)律。（4）實現(xiàn)基于負二項回歸的事故影響因子分析技術(shù)，顧及事故離散分布特性，采用離散回歸方法對22大類、64小類影響因子進行事故成因分析，同時支持泊松回歸方法，實現(xiàn)事故影響因子分析最優(yōu)解。（5）實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的事故發(fā)生風(fēng)險實時預(yù)測技術(shù)，可對任意道路進行事故風(fēng)險預(yù)測分析，實現(xiàn)未來1、7、30天事故發(fā)生風(fēng)險預(yù)測。

五、應(yīng)用成效

系統(tǒng)自2021年6月上線試運行以來，共接入數(shù)據(jù)逾24億條，輸出交通安全風(fēng)險評估報告700余萬份，確定事故高發(fā)區(qū)域15處，生成事故特點及畫像報告5份，實現(xiàn)事故風(fēng)險預(yù)測212次，預(yù)警準確率總體達到90%以上，有效指導(dǎo)了勤務(wù)部署及隱患整改工作方向，取得了明顯事故防控效果。2021年下半年，武漢市一般事故總數(shù)、死亡人數(shù)分別同比下降23.6%和44.5%。系統(tǒng)解決了交通安全管控復(fù)雜、難治的問題，應(yīng)用效果獲得各級領(lǐng)導(dǎo)的高度認可，發(fā)揮了重要實戰(zhàn)作用。

六、結(jié)語

本文以武漢交警建設(shè)、應(yīng)用風(fēng)控系統(tǒng)為例，對系統(tǒng)需求分析、技術(shù)路線、技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用成效進行詳細論述，闡明了如何綜合運用多種技術(shù)手段解決交通安全風(fēng)險防控痛點、難點問題。從技術(shù)角度而言，本文實現(xiàn)的多種技術(shù)方法是對交通安全風(fēng)險綜合精細治理的有效嘗試與創(chuàng)新應(yīng)用；從業(yè)務(wù)角度而言，本文論述的系統(tǒng)功能貼合實戰(zhàn)，從宏觀與微觀層面指導(dǎo)交管部門開展交通安全風(fēng)險防控工作。當然，運用信息化手段進行交通安全治理是一個長期優(yōu)化且不斷完善的過程，隨著交通安全數(shù)據(jù)的不斷積累與技術(shù)手段的創(chuàng)新升級，如何進一步提高交通事故風(fēng)險預(yù)測的準確性、提升交通安全風(fēng)險計算的智能性是下一步需要努力的重點和方向，武漢交警將不斷優(yōu)化完善風(fēng)控系統(tǒng)，使其更智能、更貼近實戰(zhàn)。