公安交通管理中應用大數據的研究

王浩波

摘要：“智能交通”是信息科技發展的必然結果，也是未來交通系統的必然的發展方向。大數據是智能交通系統不可或缺的組成部分，是為智能交通提供有效解決方案的基礎應用。就公安機關交通管理的具體工作而言，隨著社會經濟的發展，道路交通環境日益復雜，大數據可以作為公安交通管理部門實現科技武裝警力，細化、精化智能交通警務的有力武器。目前，許多城市都將大數據技術引入了公安交通管理當中，但對于交通數據信息的深入挖掘和運用尚處于不斷的嘗試當中。我們應該積極推進公安交通管理中應用大數據的步伐，促進交通管理策略從任務驅動向數據預測的轉型。

關鍵詞：公安交通管理 大數據 應用策略

信息科技的飛速發展讓“智能交通”變得越來越真實可觸，大數據是智能交通系統不可或缺的組成部分，是為智能交通提供有效解決方案的基礎應用。所以，為了讓智能交通的藍圖愈加清晰、完整，近幾年，交通管理行業的大數據研究可謂異彩紛呈。但我們也應該看到，在大數據推動的道路交通管理信息化熱潮下，仍有許多細節需要審慎地研究，對于大數據的深入挖掘和運用，需要進一步細化、精化，不斷完善其技術和應用策略，使之成為公安交通管理中的有力武器。

一、大數據及其在公安交通管理工作中的應用分析

（一）大數據。大數據，英文名“big dates”，是互聯網信息科技發展的產物。而今人們應用網絡越來越普遍，在各種各樣的網絡環境中產生了高增長率和多樣化的海量信息資產，通過對這些信息的分析整理，能夠對各個領域的發展傾向和趨勢等進行預測，進而改進和應對。比如，2012年美國總頭奧巴馬的競選團隊就充分利用大數據，對競選過程中各階段可能的影響因素進行的深入的分析、挖掘，為奧巴馬的連任做出了重要貢獻。IBM公司歸納出的大數據的“4V”（Volume-大量、Variety-多樣、Velocity-快速、Value-高價值）比較準確地概括出了大數據的基本特征。大數據為科學研究和技術應用提供的是全樣本數據，因而更具精確度，也顯示出事物之間更緊密的關聯性。而且，隨著信息技術的發展，大數據不僅可以分析結構化的數據，對于視頻攝像頭、傳感器、GPS、RFID等非結構化數據也能進行深入細致的分析。

（二）公安交通管理應用大數據的必要性。就公安交通管理工作而言，大數據的作用也是非常巨大的。截至2017年底，我國機動車保有量達到3.10億輛，其中汽車2.17億輛；機動車駕駛人達到3.85億人，其中汽車駕駛人3.42億人。而且，在未來的幾年內我國的汽車擁有量還會以每年千萬的數量增長。巨大增長量的機動車大大增加了道路交通管理的難度。當前，我國公路里程約500萬公里，高速公路里程約12萬公里。但是現有的里程數與我國的人口密度相比是遠遠不夠的，也難于適應機動車的增長數量，所以說，目前公安交通管理的矛盾主要體現在，迅速增長的車輛、駕駛人與有限的道路資源的矛盾，同時，盡管汽車和汽車駕駛人的數量一直在與日俱增，但是相應的群眾的道路安全意識、公安交通管理方面的綜合治理體系都還不夠完善。所以公安交通管理要依賴大數據，向越來越“智能化”的交通管理積極轉變，不斷提高動態化、信息化的道路交通安全管控能力，力爭系統化、科學化，有效避免道路擁堵、交通事故等情況的發生。

（三）公安交通管理領域應用大數據應注意的問題。大數據技術強大的預測能力和智能化手段，能夠為交通管理的科學化、系統化服務。但實際上，大數據應用的數學原理和統計方面的知識并不復雜，其更顯著的優勢在于數據處理量和處理方法的先進性。公安交通管理中大數據的應用，主要是基于海量的交通數據信息，依據交通工程學、運籌學、統計學和數學等方面的知識，運用先進的數據處理方法來研究、分析、解決道路交通管理實際問題。但需要注意的是，大數據技術盡管有著諸多優勢，但其也是諸多技術中的一種，其運用有著一定的針對性，不適用于所有的方面，而且只有合理利用，才能真正發揮其價值。具體來說，目前，我國公安交通管理中應用大數據，主要存在以下問題：

1.大數據的應用存在現實制約。一方面，大數據盡管存在著量的優勢，但海量數據庫中的真正有價值的有效份額只是一小部分，而大數據的提取，卻需要基礎設施軟硬件的支持和合理的搜集整理系統對數據進行保障。建設基于大數據的交通管理體系，需要從基礎數據的規劃設計、采集處理、管理應用等多個方面細致地展開，但由于我國道路交通管理信息化的進程較發達國家起步晚，所以在交通信息采集設備的設置方面很多地區在選型、安裝、運維方面都沒有達成一致，所以難于形成可靠的數據體系，在數據的分析整理方面也缺乏足夠的技術支持，數據資源價值無法被充分挖掘，造成了浪費。另一方面，大數據的采集、分析、存儲和處理除了設備成本，還有人工成本，而且，一般的交通大數據無法用普通計算機進行存儲和處理，需要專門的分布式數據庫以及云存儲、虛擬化技術，而這都需要大量的人力、物力資本，所以需要審慎考量。

2.大數據的應用存在一定隱患。首先，當前，移動互聯網、衛星定位導航、車輛識別技術獲得了前所未有的發展，人們的日常出行更容易被采集和存儲，這是數據收集好的方面，但相應的，在公民個人意識愈加清晰的今天，公眾對于個人隱私問題更加關注，因此交通管理的數據搜集與保護隱私相關方面的問題就變得尤為重要。當前，我們在交通大數據管理過程中對于個人隱私和數據安全的重視程度還遠遠不夠，所以，車輛號牌視頻識別技術的成熟一方面為交通管理部門和相關企業廣泛應用，提高了工作效率，但另一方面由于個別部門和企業數據管理、保管和使用過程中存在不規范的安全隱患，一旦泄露會對車主的個人隱私造成侵犯，而且可能會影響到車主的其他方面的利益。而我國目前對于這方面的法律法規還不夠完善。

二、公安交通管理中應用大數據的策略

大數據應用于公安交通管理體系實際上是交通管理信息化、智能化的必然環節，當前，我國道路交通管理呈現全新的形勢，讓交通信息化管理需要向更科學、更系統的方向發展。那么，公安交通管理中應用大數據有哪些切實可行的策略呢？

（一）構建大數據互聯、共享信息平臺。智能的交通管理系統，需要從動態、靜態兩方面進行建設——動態的信息服務平臺和靜態的交通管理綜合平臺。而這其中非常重要的就是要構建基于大數據的互聯、共享的信息平臺建設。一方面動態交通需要對現有的智能交通指揮控制系統進行大數據技術下的合理改造，增強指揮集成管控、事故警情等應用的功能，加強對交通信息的智能回溯、分析能力，并形成互聯網絡，將動態的交通信息的采集、處理和分析成果，通過這種通訊、傳播平臺發布，比如網站、手機app、微信平臺等，讓市民更便捷地獲得交通路況信息、事故情報、施工提示等，輔助交通疏通工作，避免事故的發生。另一方面靜態交通需要建立停車綜合管理系統，對停車管理的審批、停車資源等基礎信息進行有效調控和管理，優化停車流程、提供動態泊位信息等，這樣通過數據的收集、分析和分配，讓動態運行和靜態停車都能夠走向合理的軌道。

（二）整理、挖掘現有數據資源。數據信息是基于大數據的交通管理系統中的重要內容，數據的不完善、不豐富，對于智能交通的運行時不利的。所以，公安交通管理部門應該在目前有限的條件下，對各類交通信息數據進行最大化的挖掘，以保障數據信息的代表性和全面性，從而增強數據的預測性，把握交通事故、擁堵、突發事件等各類影響交通的警情的發生規律，為提高整體的交通管理能力做貢獻。同時，需要注意的是，交通數據信息不僅僅是依賴對于駕駛人、車輛和道路的監控獲得，與城建、運管等部門和其他一些社交工具運營商都有很大的關系，加強數據資源挖掘，不應忽略這方面的數據信息。公安交通管理部門應該加強與相關單位的溝通與配合，盡力拓展交通數據信息的采集方式，增大交通數據庫的存儲量。

（三）穩步推進智能設施設備建設。智能交通系統的建設離不開智能設備設施的建設和投入，各地應該依據自身的實際情況，積極推進設施設備建設。具體來說包含以下幾個方面：一是智能交通信號燈，這是基礎的部分，對于交通數據的收集，以及節省管理的人力和提高效率都很有必要；二是合理設置智能標識牌，使之具有對氣象、路況的只能收集、分析能力，并能進行合理的反饋；三是智能停車系統，這能大大提高空間的利用率，也讓駕駛人能夠更及時地解決停車問題；四是發展“車聯網”，通過各項現代設備對各種社會車輛進行數字化處理，采集車輛的動、靜態信息，為人們出行帶來方便。

三、結語

綜上所述，在公安交通管理中應用大數據，要科學、理性、全面地了解大數據，了解我國公安交通管理的切實問題，綜合考量大數據的優勢，科學設計基于大數據的智能交通系統，穩步推進公安交通管理的信息化和智能化。

參考文獻：

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[2]張斌，張景峰.關于大數據技術在公安交通管理中的應用與實現[J].科學時代，2015，（09）.

（作者單位：吉林省公安廳交警總隊）