高速公路交警大隊分控中心“開放式、扁平化”指揮調度體系建設探究

吳松濤

公安交警大隊分控中心當前存在的問題

高速公路交警大隊分控中心作為重要的基層指揮體系，在交通事故接處警、交通事件處置、應急反應等工作中的龍頭地位已基本確立起來，但還未能最大限度體現交通分控中心分析研判指揮調度的核心價值作用，具體存在以下問題：

交通元素信息收集過于“碎片化”

目前高速公路交通元素信息主要依靠實時警車巡邏和借助科技設備等進行收集，沒有形成匯總集中收集體系并長期保存。傳統的警車巡邏只能收集到一個點的信息，無法對高速公路進行實時的、不間斷的數據收集。同時借助全程視頻監控管理系統可以對高速公路全路段進行視頻信息收集，但是受制于惡劣天氣、夜間低能見度等外在因素影響，全程視頻監控管理系統信息收集的全覆蓋、實時性等作用發揮不足，并且現有視頻巡檢系統僅僅采用人工手動巡檢，沒有做到自動巡檢和自主識別模式，需投入專門人力進行日常的人工巡檢工作，對在路面上的存疑情況，特別是車輛故障點、事故點、擁堵點、拋灑物等相關信息不能做到及時發現，自動報警，路面險情排除還無法實現全覆蓋、實時發現、實時處置。

預警信息分析研判缺少“精細化”

現有的高速公路交通安全預警預測研判的手段受制于科技設備、人員素質等局限，還沒有完全做到通過多種渠道，獲取海量的數據信息，并對相關數據進行提取“加工”，借助相關安全算法，對高速公路的交通安全管理風險進行預測和評估，相對精準預判某一轄區高速公路在未來3個月、半年乃至一整年的風險水平，從而針對性提供個性化的安全管理解決方案。同時交警大隊分控中心人員對轄區車流形勢的研判、分析能力還不夠強，跨前一步指揮的意識還不高，特別是對交通擁堵、交通事故發生等前后造成的交通影響預判、跟蹤不足，采取疏導和分流等措施及時有效性不到位，導致交通安全風險防范預測精準度不高。同時科技設備發現實時高速公路路面異常情況進行及時預警的時間和點段過長過慢，比如惡劣氣象條件下監測預警系統對于轄區團霧、局部雷暴雨等極端天氣的精準預報預警信息相對薄弱，其中僅對團霧情況進行能見度臨近點預警，而且該系統對霧情預報僅僅涉及較長路段，無法精準預警預報時間點（段）。

警情警訊信息發布和警力調動不能“實時化”

當前高速公路車流信息收集、分析研判，安全預警等數據“加工”和“增值”作用不明顯，特別是對交通隱患排查發現及整治成效、交通擁堵嚴重程度、交通事故發生危害等交通影響預警預判不足、跟蹤不及時，采取管控措施不到位等。在車流量突增、惡劣天氣、突發警情、臨時施工等情況下，交警分控中心發布實時限速、建議繞行等指令后，受制于高速公路業主方、導航軟件等發布相關數據更新不及時、固定限速標志牌更改不實時、LED顯示屏滾動播放不及時等因素影響，致使需要出行相關信息的交通參與者無法第一時間獲取降速、繞行等交管信息，警力、警車指揮調度無法做到及時優化調整，拘泥于相對“機械化”的指揮調度方案、預案，難于形成高效、精準、實時的指揮調度體系。

分控中心開放式 扁平化分析研判指揮調度體系建設初探

建立開放式分析研判體系使分控中心做到異常事件和交通風險早預警早發現

高速公路作為專供機動車分向行駛、分道行駛，全部控制出入的多車道公路，車輛行駛速度相對固定、交通環境相對單一，車輛在路面發生異常情況時，如何做到路面異常情況前一秒發生，分控中心下一秒發現，使其成為最早時間發現異常情況的“吹哨人”，這就需要充分利用大數據、人工智能、物聯網等技術，開發一種即早預警、早發現等功能為一體的“警哨”系統，該系統可采用雷達跟蹤技術，即通過雷達同時跟蹤高速公路上的所有車輛目標，并按照雷達跟蹤距離進行接替跟蹤，使對高速公路的車輛進行行駛過程的全跟蹤，當發現車輛有異常情況如車速突然增大、減少或者車輛行駛軌跡有異常，即進行自主報警，分控中心工作人員通過高速公路全程視頻監控管理系統調取實時視屏情況，做到對異常情況早預警、早發現，并有針對性的開展下一步工作。

分控中心對外來所有涉及到高速公路的人、車、路、環境等交通元素信息數據進行開放式收集匯總，包括高速公路車流量、違法行為、氣象數據等實時交通元素和隱患點段、警力數據等固定交通元素信息，對全天候、全時空、全方位數據進行碰撞分析，在人工交通元素信息收集匯總的基礎上，結合全程視頻監控管理、惡劣天氣氣象監測等系統提供的數據，建立交通信息數據分析研判輔助決策模型。

同時對高速公路路面車流數據、警情數據、警力數據、氣象數據等多方面因素進行綜合推演，計算出更為科學的巡邏時段設置和警力投放參考標準，可按照日常通行路面情況、節假日車流量、路面施工、擁堵點段、集中出行慣例、天氣因素、高速公路小型客車免費通行時間點段、進出道口、社會清障救援資源等進行功能劃分，針對不同情況制定不同巡邏模式和警力配備標準，研究制定高速公路各路面勤務崗位指導意見，使警力做到早準備、早進駐。并形成對未來一周甚至一個月、季度或者半年的交通安全形勢評估和預測，為人工干預交通安全管理提供決策支持，使公安交通安全管理工作更有前瞻性、預見性、防范性。

分控中心根據評估和預測的結果采取必要的措施有針對性的開展隱患治理、違法行為查處、警力重點投入等。根據分析研判提供的輔助決策措施，為交通信息預警發布，交通管理措施干預管理提供決策支持，通過微信、微博、手機短信等信息傳播手段提前對交通管理信息進行預警發布，如高速公路路面施工信息發布，雨霧雪等惡劣氣象交通信息預警發布，交通易堵點段預警信息發布等。同時根據歷年相關交通流量數據，利用百度、高德等導航軟件，對經過事故多發點段、交通易堵點段等信息進行實時預警發布，主動干預群眾交通出行線路選擇，使其能夠更安全、更順暢出行，達到最優交通安全管理處置效果，達到布警的準確性、科學性、合理性，實現信息收集、研判、預警三大功能，讓分控中心在事故風險防范和事故處置中具備早預警、早發現職能。

優化“扁平化”指揮調度體系建設使分控中心做到警情警訊早識別早處置

在完成開放式的分析研判體系建設后，即對路面異常情況做到了早預警、早發現，分控中心在通過視頻監控系統對異常情況進行初步識別判斷，因受惡劣天氣、夜間能見度低等限制，視頻監控存在一定的盲區，因此需即刻安排警力對交通事故、車輛故障、拋撒物等路面異常情況進行人工識別，并安排醫療救護、施救力量、道路養護人員等到達現場，達到早識別、早處置的目的。

扁平化指揮調度體系建設是指分控中心下達指令，點對點調度一線警力的指揮結構，既可以充分發揮橫向到邊、縱向到底的優勢，又能打造時空縱橫、數據支撐、無縫銜接的警務信息傳遞，更加靈活、高效進行指揮調度。

解決當前扁平化指揮調度體系的關鍵是要第一時間掌握警力動態和靜態分布情況，通過“警哨”系統實時掌握警力和路面異常事件的分布點情況，將路面異常情況第一時間指派給路面最近警力，確保在最短的時間內對路面異常情況進行人工識別和處置。

高速公路交警大隊分控中心要發揮其早預警、早發現、早識別、早處置等職能，就必須充分應用大數據、人工智能、物聯網等科技，將各技術進行功能“疊加”，搭建成事故風險隱患和事故發生時的第一時間吹哨人即“警哨”系統，進一步優化扁平化指揮調度體系，有效防范和高效處置高速公路交通異常事件，全力保障群眾出行安全。