電動自行車交通安全管理系統的構建與應用

何俞林 曹睿賢 楊國辰 姜鵬飛

摘要：電動自行車在給人們帶來生活便捷的同時，也帶來了不容忽視的交通安全問題。突出表現為部分電動自行車駕駛人安全行車、守法意識不高，突出表現為不按規定車道騎行、逆行、超速行駛、闖紅燈等交通違法行為時有發生，導致交通事故頻發。本文基于數據可視化技術（Tableau技術）針對南京市電動自行車的時空分布以及事故發生率等交通安全信息進行動態統計，通過人工智能算法分析數據，打造電動自行車分布狀況與安全控制的交通管理系統，旨在實現城市電動自行車安全、高效的電動數據式智慧監管。

關鍵詞：電動自行車;交通安全;智能管理

1.研究背景及意義

1.1研究背景

近年來，公共自行車、共享單車和電動自行車已經成為我國城市非機動車發展的重要方向之一。西方發達國家的電動自行車歷史也比較早，購買電動自行車時，購買者不需要像其他地區購買者那樣進行登記注冊、申領牌照，駕駛人同樣也不需要通過考試領取駕照和上路佩戴頭盔，但是對電動自行車的立法管理卻非常嚴格。英國法規規定：駕駛人年齡必須達到14周歲才有資格考取相對應的駕駛證。車身重量低于40kg，最大功率不高于250瓦;當駕駛人停止腳踏時，電動自行車輔助動力應同時停止，防止難以控制的交通事故出現;最高行超過25km/h輔助電力就會減少。

我國國內大部分城市都十分重視電動自行車的管理，盡管沒有哪個城市管理措施成熟先進，都處于探索改進階段。通過地方立法的形式加強管理的城市有海口、南昌、太原。管理措施有“禁、限、疏”三種模式。在全國，珠海市走在了“立法禁電”的先列。廣州市2016年發布公告道路上所有行駛的電動自行車都被視為非法。上海交警總隊借鑒機動車駕駛人記分管理制度。針對某些外賣平臺電動自行車推出實行記分管理和內部疊加處罰制度以1個季度為記分周期，配送員凡是1個記分周期內記滿12分的，按滿分次數給予相應天數的停運處罰，并責令參加志愿者服務;1個記分周期內滿分達到3次的，解除雇傭關系，并將人員信息納入黑名單，不再錄用。在日常交通管理工作中，一旦配送員因交通違法被公安交警查處的，現場民警除依法對配送員進行處罰外，還將在企業印制發放的“交通文明記分卡”。上登記配送員交通違法行為，再交由企業依據違法信息對配送員進行記分，并按照記分管理制度進行企業內部疊加處罰。2名配送員因1個記分周期內滿分達到3次被公司清退。

1.2研究意義

電動自行車作為目前城市之中重要交通工具之一，以其環保、方便、低能耗及高性價比等優勢，深受大家的喜愛，我國的電動自行車購買率穩步上升。根據最新數據統計，2022年我國電動自行車的保有量預計突破4億。然而，它在滿足人們日常短距離出行需求的同時，也存在著許多隱患。2020年7月1日，全國第一部專門針對電動自行車的地方性法規《江蘇省電動自行車管理條例》正式施行。到目前為止，雖然各類交通違法行為都有所減少，但由于闖紅燈、逆行、超速等違法行為時有發生，所涉及的交通事故數量在全省交通事故總數中占比接近二分之一。也給交通管理部門帶來了很大的難題。因此，亟需一種有效的手段來加強電動自行車管理。

2.可視化系統的設計與實現

數據可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著，數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。

2.1系統需求分析

本文以“屬地網格化精準治理”為基本建模理念，針對南京市大數據局公布的交通安全違法及事故情況構建基礎數據庫。通過數據篩選、并集、交集、差集、高級分組、字段提取等方法，提取近一年內南京市電動自行車的違法信息及事故信息。構建可實現屬地網格化精準治理的電動自行車交通安全監管模型，數據可視化的本質是將數據映射成對應的圖表繪制在系統頁面上。城市電動自行車數據的可視化系統中主要包含對基本統計圖表和地圖可視化的實現，以及地圖軌跡和熱力圖的實現。精通過數據分析并進行可視化分級分布呈現，為城市實現數據式智慧監管及精準治理提供可靠依據。本系統目的是為南京市交通管理部門設計開發一個數據可視化系統，針對南京市電動自行車的區域分布，事故發生率等交通安全信息進行動態統計，實現城市電動自行車管控數據平臺的數據可視化。確監督追溯電動自行車不文明行為的源頭。

2.2可視化軟件選取

當前國內外涌現了一大批數據可視化框架和工具，主要分為面向學術界用戶和面向商業分析者兩大類，學術界用的較多的是 R、ggplot、ggivs、Python 可視化庫等。國外的數據可視化分析工具中，Tableau 是數據可視化領域較為成熟的產品，針對不同的需求分為三個軟件版本，使用 Tableau 可以通過拖放式的交互創建出各種個性化的圖表。而國內的國內的可視化工具平臺有 BI 商業智能數據分析平臺、百度圖說等等。數據可視化平臺大多基于 Web，在功能方面沒有國外的平臺豐富。由于本文研究內容需要大量的數據圖表敵人呈現，最終選擇Tableau可視化軟件來進行系統的開發及實現。

2.3數據分析

為進一步降低電動自行車交通事故的隱患，分析電事故損傷程度及影響，采用多因素logistic模型對影響因素建模，為后續的定量分析提供數據支撐。計算公式如下：

其中，表示影響的第個因素，它可以是定性變量也可以是定量變量。

將統計得到的事故類型、違法行為、事故發生時間等因素的相關數據帶入公式。此時p為電動自行車交通事故造成傷害的概率;、為影響因素自變量;為待標定參數。由于各個觀測樣本之間相互獨立，因此，它們的聯合分布為各邊緣分布的乘積，就得到似然函數為：

使得似然函數取得最大值的參數估計值就是logistic模型的參數。

對L（β）取對數為

繼續對這上式求偏導，得：

部分計算結果如下表所示。此處所得結果能夠為后續系統的驗證提供有效的數據支撐。

2.4電動自行車數量統計可視化

電動自行車統計數據可視化部分主要包含按照劃分的不同區域內的數量。通過人員網格化信息，將南京市1323個不同的鄉鎮（街道、社區）網格化。將各個街道、社區電動自行車違法及事故的起數，并與相應街道人數進行比對得出各個街道、社區電動自行車千人違法率，涉及責任的（全責、主責、同等、次要）電動自行車駕駛人千人事故率，形成電動自行車重點違法社區、企業、個人的違法分布地圖。

2.5電動自行車軌跡數據可視化

電動自行車軌跡數據可視化部分主要包含其在具體時間內的行駛路線。基于監控端口和LBS地圖導航，融合GPS定位技術將電動自行車定位精度提高到厘米級。通過實時定位切入電動自行車運輸管理，輸入具體的車輛 ID 以及時間范圍查詢對應時間內的行駛軌跡。提高電動自行車遠程管理的效率和精確度。依托南京市交通大數據，智能分析基于智能數據分析，對接手機APP實時展示其分布、動態事故率、各項交通指標情況等，對電動自行車進行全面直觀的數據展示和分析。

2.6電動自行車流量數據可視化

電動自行車流量數據可視化部分主要展示監控區域中流量的分布情況，采用基于地圖的熱力圖呈現，根據熱力圖顏色的深淺讓用戶可以觀察到當前時間系統監控區域內流量的情況。用戶點擊進入流量數據可視化頁面，加載地圖資源，然后獲取各點所在區域內流量數據，再將這些數據以熱力圖的形式繪制在地圖對應位置上。

2.7系統測試

在確保系統功能的完整性和準確性之后，需要進一步對系統的性能進行測試。對系統的性能測試也可以稱為壓力測試。系統響應時間是系統從請求發出到響應結束所間隔的總時間，通常是針對同一類型的請求，經過多次測試而得出的平均響應值。對于本論文設計的數據可視化系統來說，系統響應時間主要包括各圖表繪制完成的平均消耗時間作為系統性能的指標。通過在頁面腳本中嵌入時間打點腳本記錄頁面加載時間，在良好的網絡環境下對系統核心頁面的響應時間進行了多次測試并計算平均響應時間。

3.結論

本文依托數據可視化定位技術實現城市電動自行車“數量分布+事故率控制”，配合城市管理、交警指揮中心等數據聯動，實現電動數據式智慧監管。

（1）構建可實現屬地網格化精準治理的電動自行車交通安全監管模型。基于南京市交通管理大數據，精確監督追溯電動自行車不文明行為的源頭，從重點社區、重點企業、重點人員等層面構建電動自行車文明指數黑名單模型。

（2）實現電動自行車交通安全動態可視化。基于數據可視化技術技術通過人工智能算法分析數據將南京市電動自行車違法行為進行可視化分級分布，確保管理力度到位。可根據電動自行車數量分布、違法行為分布、事故發生率等信息，為精準治理提供依據。

（3）開發電動自行車交通安全風險動態監控系統。系統記錄車輛的地區分布，可實時查看電動自行車分布情況、某些區域的事故風險，提高監管效率;在分布密集度超過上限或危險區域進行預警，通知相關管理部門進行有效監管，預防事故發生。

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基金項目：

本論文由江蘇省高等學校大學生實踐創新創業訓練計劃（項目編號：202110329047Y）基于動態數據可視化技術（Tableau）的電動自行車交通安全管理系統的構建與應用創新訓練項目支撐。