如何精準管理“兩客一危”重點車輛貴州深度運用大數據實施“云”防控

文 貴州省公安廳交通管理局

如何精準管理“兩客一危”重點車輛貴州深度運用大數據實施“云”防控

文 貴州省公安廳交通管理局

預防重特大交通事故，管好“兩客一危”是關鍵。貴州針對“兩客一危”等重點車輛管理“軟肋”，從源頭著手，向科技要警力，統籌平臺布局，深度運用大數據，使貴州高速公路近三年來取得“兩客一危”車輛較大事故 “零發生”、十二類生產經營類事故次數和死亡人數連續“雙降”的好成績。今天，我們來看看貴州利用大數據管理“兩客一危”重點車輛積累了哪些經驗。

為了進一步提升風險預見性、監管實時性、執法精準性，貴州與相關部門、科研院所及高校合作研發了道路交通安全管理云平臺、交通集成指揮平臺和交通態勢感知平臺，并通過大數據平臺落實企業主體責任，加強監管部門安全監管，動態監控全省公路過車情況，精確感知特殊路段運行狀態。

圖1 貴州山區高速公路

以道路交通安全綜合管理云平臺為支撐夯實數據防控基礎

貴州與安監、交通部門共同研發“貴州省道路交通安全綜合管理云平臺”，將全省1100家“兩客一危”企業、3.3萬輛“兩客一危”車輛、3.4萬名“兩客一危”駕駛人、68萬名營運駕駛人納入監管，以“企業登錄維護信息，交警、交通、安監、企業實時共享信息”的方式，匯聚重點車輛、營運駕駛人、GPS動態運行、交通事故、交通違法、安全監管、隱患處置等七大類數據，健全完善“以落實企業主體責任為重點，全面加強監管部門安全監管”的重點車輛管理機制。

圖2 貴州道路交通安全綜合管理云平臺運作流程（本文流程視頻詳見交通言究社微信公眾號2017年10月9日推送文章）

嚴把“駕駛人聘用準入關”，依托平臺的“黑名單信息庫”功能，督促企業解聘隱患駕駛人1395人，將5.2萬名不合格駕駛人擋在營運駕駛人門外。

圖3 貴州道路交通安全綜合監管云平臺駕駛人黑名單信息庫

嚴把企業“安全教育學習關”，云平臺嵌入“人臉識別”功能，在駕駛人安全教育中加入“面簽”環節，破解了傳統安全教育學習“代簽名”現象嚴重、學習流于形式的難題。

圖4 貴州道路交通安全綜合監管云平臺“人臉識別”功能

嚴把“安全隱患整改關”，云平臺在匯集海量管理信息和每日7000萬條“兩客一危”車輛車載衛星終端數據的基礎上，對重點企業“道路運輸經營許可證過期”、重點車輛“超期未年檢”、重點駕駛人“滿分未處理”等十二類靜態警情，以及重點車輛“關閉車載終端設備”“GPS數據異常”“不按規定時間行駛”等四類動態警情進行自動預警，實時推送給各級交警指揮中心、交通運管、安監部門和企業，由監管部門督促企業開展隱患“清零”行動，預警并消除嚴重安全隱患2.08萬起，隱患消除率高達96.1%，最大限度將安全隱患消除在萌芽狀態。

圖5 安全隱患整改流程

以交通集成指揮平臺為載體 推動勤務實戰應用

依托公安部交通管理科研所研發的交通集成指揮平臺，對全省公路過車進行動態監控，“由云向端”向轄區民警的PDA警務終端精準推送重點車輛預警信息，扁平化調配警力，由一線民警對有違法行為的重點車輛進行布控、查緝。通過實施“報警、簽收、比對、指令、攔截、查處、抄告、反饋”16字流程，執行“臺帳管理、跟蹤督辦、逐車銷帳、責任倒查、長效監管”20字制度，確保省級發出的查緝預警在市、縣兩級精確落地，實現了對“兩客一危”車輛動態違法的精確打擊，以及對“紅眼客車”的精準管控，目前全省“紅眼客車”出現次數已從兩年前的日均19臺降至1.2臺。

圖6 貴州交通集成指揮平臺運作流程

融合多元數據 強化風險預測研判

與清華大學等知名高校合作，研發交通態勢感知平臺，引入交通部門1.7萬路“路網”信號，匯聚“兩客一危”重點車輛GPS數據和高德、百度的路況數據，對高速公路開展“全覆蓋、全方位、全天候”的網上巡查。通過平臺的“隧道運行超時預警”“隧道橋梁違停隱患預警”“特殊路段突發事件快速預警”等模塊，對全省“兩客一危”車輛在橋梁、隧道等特殊路段的運行狀態做到精確感知。當重點車輛在特殊路段發生突發情況時，能第一時間組織“一路三方”實施交通控制和交通誘導，第一時間向交通參與者推送導航提示，最大限度防范和控制了重點車輛的安全風險。

圖7 貴州交通態勢感知平臺運作流程

結語

貴州瞄準問題，向科技要警力，以大數據應用為抓手，提升了信息化、動態化條件下的交通管理能力和水平。構建現代科技應用與傳統安全管理深度融合的交通管理新模式的做法，使貴州交通管理工作進一步提升了風險預見性、監管實時性、執法精準性，有利于全面推進“平安交通、和諧交通、便民交通”建設。