城市級(jí)智慧交管建設(shè)方案研究

熊姍姍 鄭博

【摘要】? ? 通過(guò)建設(shè)一套以數(shù)據(jù)為核心的涵蓋“交通感知、數(shù)據(jù)治理、管理服務(wù)”的城市級(jí)智慧交管平臺(tái)，形成了從采集感知、信息接入、融合服務(wù)、核心應(yīng)用的完整的智慧交管應(yīng)用體系，達(dá)到“數(shù)據(jù)歸一、融合共用、決策有據(jù)、出行便利”的總體目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)分擔(dān)交警工作壓力、緩解道路交通擁堵、提升交通服務(wù)品質(zhì)和安全管理水平、改善群眾出行體驗(yàn)的效果。

【關(guān)鍵詞】? ? 智慧交管? ? 多維感知? ?情指勤督? ? 精準(zhǔn)查控? ? 信息發(fā)布

引言：

目前，交通管理科技信息化正在進(jìn)行深刻的數(shù)字化、智慧化轉(zhuǎn)型升級(jí)，全域全要素交通態(tài)勢(shì)感知，點(diǎn)線面實(shí)時(shí)智能分析研判，科學(xué)決策、精確智能評(píng)估，以及多層次、多手段管控的智能決策等是交管智慧業(yè)務(wù)需要的核心數(shù)字化能力[1]。需要通過(guò)建設(shè)一套以數(shù)據(jù)為核心的涵蓋“交通感知、數(shù)據(jù)治理、管理服務(wù)”的城市智慧交管平臺(tái)，達(dá)到“數(shù)據(jù)歸一、融合共用、決策有據(jù)、出行便利”的總體目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)緩解道路擁堵、提升交通服務(wù)品質(zhì)和安全管理水平、改善群眾出行體驗(yàn)的效果。

一、項(xiàng)目需求

1.1完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升市本級(jí)前端感知能力

豐富高清電警、反向電警、違法抓拍、行人闖紅燈、機(jī)動(dòng)車(chē)違法禁鳴、不禮讓斑馬線等交通技術(shù)監(jiān)控手段，建設(shè)全域覆蓋的物聯(lián)感知網(wǎng)絡(luò)，廣泛部署各類(lèi)無(wú)感智能采集設(shè)備，構(gòu)建大集中、大關(guān)聯(lián)、大共享的立體感知網(wǎng)，通過(guò)匯聚人、車(chē)、路等各類(lèi)交通要素的多維度屬性與全時(shí)空狀態(tài)信息，快速、靈敏、無(wú)感地洞察微觀目標(biāo)及宏觀態(tài)勢(shì)變化，為智慧交通提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐[2]。

1.2統(tǒng)一資源接入和數(shù)據(jù)歸集，開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)

建設(shè)交通管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)，采集匯聚前端交通路況數(shù)據(jù)，融合各方面數(shù)據(jù)資源，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模型，支撐指揮調(diào)度、精準(zhǔn)查控、信息服務(wù)等交管應(yīng)用。

1.3以信息化推動(dòng)新型警務(wù)機(jī)制改革

結(jié)合公安部“情、指、勤、督”四位一體新勤務(wù)體系的建設(shè)要求，構(gòu)建警情數(shù)據(jù)一個(gè)系統(tǒng)融合、指揮調(diào)度一張圖作業(yè)、應(yīng)急處置一體化聯(lián)動(dòng)的指揮調(diào)度體系。同時(shí)，建立閉環(huán)式、數(shù)據(jù)化的路面勤務(wù)信息化考核評(píng)價(jià)機(jī)制。

1.4推動(dòng)智能信號(hào)管控應(yīng)用建設(shè)

實(shí)現(xiàn)綠波優(yōu)化控制、公交優(yōu)先控制、可變車(chē)道控制、匝道控制等多樣化信號(hào)控制方式。同時(shí)，形成“控制-評(píng)估-優(yōu)化”的閉環(huán)信號(hào)管理流程，提升市區(qū)內(nèi)信號(hào)控制的智慧化水平，

1.5提升公安交警信息服務(wù)能力

將短信、交通廣播、電子誘導(dǎo)屏等傳統(tǒng)媒體，與導(dǎo)航平臺(tái)、微信、手機(jī)APP等新型媒體進(jìn)行融合，為公眾出行提供“線上、線下”實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的交通信息服務(wù)。

二、項(xiàng)目的技術(shù)方案

項(xiàng)目由前端感知平臺(tái)、城市交通多維感知平臺(tái)、交通管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)，以及包括情指勤督一體化、智能信號(hào)控制、車(chē)輛精準(zhǔn)查控、交通信息發(fā)布四個(gè)子系統(tǒng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)共四大平臺(tái)構(gòu)成，形成了從采集感知、信息接入、融合服務(wù)、核心應(yīng)用的完整的智慧交管應(yīng)用體系。

三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

3.1城市交通多維感知平臺(tái)

在城市道路關(guān)鍵路口、路段、高位布設(shè)事件檢測(cè)、電子警察、AR高點(diǎn)監(jiān)控、不禮讓行人抓拍、遠(yuǎn)光燈違法抓拍、行人人臉抓拍、非機(jī)動(dòng)車(chē)違法抓拍等感知設(shè)備，實(shí)現(xiàn)主要道路高清監(jiān)控的全覆蓋、機(jī)動(dòng)車(chē)各類(lèi)違法行為的全方位感知、道路事件的主動(dòng)檢測(cè)。同時(shí)，搭建視頻卡口的統(tǒng)一匯聚服務(wù)，在此基礎(chǔ)上，利用人工智能算法，對(duì)視頻流進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)擁堵、變道、機(jī)占非、事故、施工、停車(chē)、壓線、掉頭、逆行、行人穿街、人貨混裝、不系安全帶、開(kāi)車(chē)打手機(jī)等事件感知能力。

3.2交通管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)

根據(jù)公安交警網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)交通管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用雙網(wǎng)應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)。其中視頻專(zhuān)網(wǎng)提供了面向物聯(lián)感知數(shù)據(jù)的解析分析和算法調(diào)用服務(wù)，公安網(wǎng)提供了交警數(shù)據(jù)的匯聚治理、比對(duì)分析、關(guān)聯(lián)融合等服務(wù)。1.視頻專(zhuān)網(wǎng)部分。提供視頻專(zhuān)網(wǎng)中各類(lèi)物聯(lián)感知數(shù)據(jù)的匯聚、存儲(chǔ)、治理和服務(wù)能力。依托算法管理調(diào)度服務(wù)實(shí)現(xiàn)多種算法的運(yùn)行和靈活按需加載，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)視頻、歷史錄像、本地視頻、圖片內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化解析，提取人、車(chē)等有價(jià)值的活動(dòng)目標(biāo)的圖片及特征屬性數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)視頻圖像資源的快速解讀。2.公安網(wǎng)部分。公安網(wǎng)部分則以結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為主。按基礎(chǔ)層、主題層、專(zhuān)題層來(lái)組織數(shù)據(jù)目錄，按人、車(chē)、事件、組織機(jī)構(gòu)等要素來(lái)管理，形成對(duì)應(yīng)的主題庫(kù)，并根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的需求，經(jīng)融合分析成專(zhuān)題庫(kù)，作為數(shù)據(jù)服務(wù)的基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)公安信息網(wǎng)內(nèi)交通管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的共享（數(shù)據(jù)資源目錄、數(shù)據(jù)API共享、SQL協(xié)議共享等），實(shí)現(xiàn)面向共用的數(shù)據(jù)分析算法模型（時(shí)空分析模型、關(guān)系分析模型、語(yǔ)義分析模型、知識(shí)圖譜挖掘模型等），提供多種數(shù)據(jù)服務(wù)模式。

3.3情指勤督一體化系統(tǒng)

以情報(bào)研判為基礎(chǔ)、指揮調(diào)度為導(dǎo)向、勤務(wù)布防為主體、監(jiān)督考核為標(biāo)桿，建立預(yù)警、研判、指揮、調(diào)度、聯(lián)動(dòng)、運(yùn)行、考核、監(jiān)督的閉環(huán)警務(wù)運(yùn)行流程，構(gòu)建“情、指、勤、督”四位一體的現(xiàn)代新型勤務(wù)體系。1.對(duì)各類(lèi)情報(bào)信息進(jìn)行采集處理，通過(guò)交通管理大數(shù)據(jù)對(duì)交通運(yùn)行規(guī)律、交通堵點(diǎn)亂點(diǎn)分布進(jìn)行實(shí)時(shí)研判和常態(tài)化分析，為指揮調(diào)度提供情報(bào)支持，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)勤務(wù)。2.結(jié)合電子地圖劃分各級(jí)大隊(duì)/中隊(duì)的管轄轄區(qū)，設(shè)置警員的巡邏路線，以及高峰、平峰、日常等勤務(wù)崗位，實(shí)現(xiàn)路面勤務(wù)網(wǎng)格化管理。3.實(shí)現(xiàn)快速的接處警流程，根據(jù)警情所屬轄區(qū)，實(shí)現(xiàn)警情的自動(dòng)分派，通過(guò)電話(huà)引導(dǎo)、發(fā)送短息、PDA照片回傳、處警反饋、警情轉(zhuǎn)移、過(guò)程回放、資源搜索等功能完善警情處置能力。4.針對(duì)專(zhuān)項(xiàng)整治行動(dòng)、大型活動(dòng)、特勤任務(wù)等制定各類(lèi)預(yù)案，安排執(zhí)行步驟、設(shè)定警力崗位、聯(lián)動(dòng)感知設(shè)備、配置信控方案等。5.通過(guò)GPS定位、視頻巡查、移動(dòng)通信等手段，對(duì)勤務(wù)工作進(jìn)行監(jiān)督檢查，圍繞見(jiàn)警率、管事率、執(zhí)法率、處置效率等指標(biāo)進(jìn)行全方面考核。

3.4智能信號(hào)控制系統(tǒng)

利用微波雷達(dá)、電警、卡口等感知數(shù)據(jù)，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)交通路況數(shù)據(jù)，對(duì)城市交叉口進(jìn)出口分車(chē)道方向的通過(guò)速度、流量、延誤等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)綠波控制、公交優(yōu)先控制、可變車(chē)道控制等多場(chǎng)景信號(hào)控制方案，并對(duì)信號(hào)控制策略和方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，形成“控制-評(píng)價(jià)-優(yōu)化”的反饋閉環(huán)，在保障交通安全的前提下，合理調(diào)配道路時(shí)間和空間資源，有效改善道路交通狀況。1.公共交通通行效率提升：利用公交車(chē)輛定位、公交路線等信息，實(shí)現(xiàn)交叉口公交車(chē)輛的優(yōu)先通行，引導(dǎo)公眾優(yōu)先選擇公共交通出行，提升公共交通分擔(dān)率、緩解交通擁堵。2.多種控制應(yīng)用場(chǎng)景的支撐：面對(duì)交通管理日常所需的行人過(guò)街控制、動(dòng)態(tài)綠波控制、可變車(chē)道控制、協(xié)調(diào)控制等多樣化控制場(chǎng)景，提供相應(yīng)的控制能力和控制方案，適應(yīng)日益復(fù)雜的信號(hào)控制的管理需求。3.分層次多維度的評(píng)估報(bào)告：基于路網(wǎng)模型，結(jié)合動(dòng)態(tài)交通運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成面向路口、路徑、路網(wǎng)的多指標(biāo)維度的信號(hào)控制效益評(píng)估報(bào)告，為交管部門(mén)提供全面翔實(shí)的決策依據(jù)。4.智能的優(yōu)化控制策略：識(shí)別道路暢通、擁堵、事件狀態(tài)，根據(jù)內(nèi)置策略，結(jié)合歷史和實(shí)時(shí)交通運(yùn)行數(shù)據(jù)，自動(dòng)化的優(yōu)化路口、路徑的信號(hào)方案。

3.5車(chē)輛精準(zhǔn)查控系統(tǒng)

建立“車(chē)輛特征+標(biāo)簽化”模型，改變單一依靠機(jī)動(dòng)車(chē)號(hào)牌的查控模式，實(shí)現(xiàn)從車(chē)牌布控向特征屬性布控的轉(zhuǎn)變。強(qiáng)化對(duì)車(chē)輛行為特征和行為規(guī)律分析，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)查控向主動(dòng)查控的轉(zhuǎn)變。同時(shí)，細(xì)化布控類(lèi)型、細(xì)分報(bào)警等級(jí)，實(shí)現(xiàn)差異化布控策略，擴(kuò)大對(duì)異常車(chē)輛的甄別查控范圍。1.基于車(chē)輛特征識(shí)別的標(biāo)簽管理：采用先進(jìn)人工智能算法，對(duì)業(yè)務(wù)模型進(jìn)行訓(xùn)練和推理，改進(jìn)了之前單純依靠車(chē)牌或者車(chē)標(biāo)識(shí)別的概念，對(duì)車(chē)輛品牌信息、出廠日期、款型的數(shù)據(jù)深度關(guān)聯(lián)，挖掘，提取，能在短時(shí)間內(nèi)找到目標(biāo)車(chē)輛。對(duì)車(chē)輛中的細(xì)節(jié)信息如掛飾、擺放物件、車(chē)輛粘貼標(biāo)志等建模二次分析[3]。實(shí)現(xiàn)單一依靠車(chē)牌識(shí)別到多維特征識(shí)別的轉(zhuǎn)變。2.車(chē)輛出行規(guī)律分析的深度挖掘：利用人臉識(shí)別、車(chē)輛特征二次識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，建立豐富的、針對(duì)性更強(qiáng)的查控分析模型（非法營(yíng)運(yùn)、黑校車(chē)、涉嫌碰瓷、事故逃逸、出入案發(fā)地等），發(fā)現(xiàn)嫌疑車(chē)輛和嫌疑人員的出行規(guī)律，定時(shí)定點(diǎn)部署警力，達(dá)到精準(zhǔn)查控的目的。3.差異化的分級(jí)查控策略：建立全面的多源動(dòng)態(tài)查控名單，設(shè)定不同的布控類(lèi)型、報(bào)警等級(jí)，并采用不同的查控策略，當(dāng)前端感知發(fā)現(xiàn)對(duì)應(yīng)車(chē)輛時(shí)及時(shí)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的報(bào)警信息。如：針對(duì)重點(diǎn)查控對(duì)象可采用實(shí)時(shí)報(bào)警、現(xiàn)場(chǎng)攔截的查控方式;針對(duì)一般查控對(duì)象，采用車(chē)輛通行規(guī)律、落腳點(diǎn)等的分析研判結(jié)果。并應(yīng)用非現(xiàn)場(chǎng)的取證手段，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)查控和非現(xiàn)場(chǎng)查控的結(jié)合，提升查控的廣度和精度。

3.6交通信息發(fā)布系統(tǒng)

實(shí)現(xiàn)多源發(fā)布信息的統(tǒng)一接入、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一發(fā)布，給交通參與者提供豐富、精準(zhǔn)的交通信息。1.多源發(fā)布信息的統(tǒng)一管理：實(shí)現(xiàn)交通流量、交通管制、道路施工、道路積水、停車(chē)場(chǎng)、信號(hào)燈狀態(tài)、緊急通知等待發(fā)布信息的統(tǒng)一接入，提供模板定制實(shí)現(xiàn)待發(fā)布信息內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化。2.“傳統(tǒng)+互聯(lián)網(wǎng)“的多元發(fā)布渠道：以傳統(tǒng)的誘導(dǎo)屏發(fā)布為基礎(chǔ)，向互聯(lián)網(wǎng)端進(jìn)行拓展，最大化的覆蓋信息受眾。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)航平臺(tái)發(fā)布靜態(tài)交通信息告知、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路況提醒、停車(chē)位信息、交互服務(wù)應(yīng)急聯(lián)動(dòng)等信息。將道路擁堵、事故、交通管理信息發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)航，從而方便出行者通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)航獲取出行信息[4]。3.“主動(dòng)+被動(dòng)“的精準(zhǔn)信息發(fā)布：提供基于訂閱服務(wù)的定制化信息發(fā)布服務(wù);同時(shí)，也可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別駕駛?cè)顺＿^(guò)道路、企業(yè)類(lèi)型、車(chē)輛類(lèi)型等屬性，識(shí)別其重點(diǎn)關(guān)注的信息類(lèi)型，實(shí)現(xiàn)信息的精準(zhǔn)投遞。

四、結(jié)束語(yǔ)

本方案采用先進(jìn)并成熟可靠的技術(shù)，能夠滿(mǎn)足感知數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚、融合共享的需求，為交警部門(mén)提供豐富的智慧化服應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“警務(wù)增效、通行增速、服務(wù)增質(zhì)”的應(yīng)用效果，最終達(dá)到改善城市整體交通運(yùn)行環(huán)境、提升居民出行體驗(yàn)、促進(jìn)政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目的。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]本刊編輯部.推動(dòng)交管行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 為建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)獻(xiàn)策獻(xiàn)力[J].道路交通管理，2021，（06）：10-16.

[2]谷曉鵬，王佳維，張紅，汪溁鶴.新基建背景下 城市智慧交通系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)，2020，（04）：94-96.

[3]吳夏.基于視頻云的車(chē)輛大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用探索[J].警察技術(shù)，2021，（01）：87-89.

[4]葉堅(jiān)，竇亮，石巍，羅盛平，李效.多維度融合 深層次挖潛 構(gòu)建智慧交管新生態(tài)——南京公安交管創(chuàng)新型警務(wù)體系建設(shè)與智慧應(yīng)用[J].警察技術(shù)，2020，（01）：19-23.