基于TDQM方法的交通違章處罰數據質量管理提升研究

曹貴崟 鄭玖洲 李揚

摘 要：TDQM方法作為質量管理中的一項重要方法，當前在國內外的研究應用中已經得到了及其廣泛的推廣和使用。本文將TDQM（全面數據質量管理）方法應用于交通違章處罰數據質量管理的研究，旨在能夠為交管部門在交通違章處罰數據質量提升上提供建設性的意見，提升交管部門在交通違章處罰數據的使用效率。

關鍵詞：TDQM方法 數據質量 交通違章處罰

Abstract：As an important method in quality management， TDQM method has been widely promoted and used in research and application at home and abroad. This article applies the TDQM （Total Data Quality Management） method to the research on the quality management of traffic violation punishment data. The aim is to provide constructive suggestions for the traffic control department on improving the quality of traffic violation punishment data， and improve the efficiency of the traffic control department’s performance in traffic violation punishment data.

Key words：TDQM method， data quality， traffic violation punishment

1 引言

目前，信息資源日益成為重要的生產要素和知識財富，針對交通管理者而言，如何通過獲取的信息數據資源提升交通管理效率是當前的熱點問題。據相關數據顯示，一個汽車保有量80萬臺的地級市每年的違章數據（電子警察抓怕數據）約120萬條，但是可用作為處罰使用的數據僅僅為30%不到，數據的可用性非常低，這也直接影響了交管部門的處罰業務和管理業務。本文將針對交管部門當前遇到的交通違章處罰數據質量低的問題，運用TDQM的分析方法，重點分析在整個數據質量管理過程中出現的問題，并提出相應的解決辦法。

2 交通違章處罰數據分析

隨著社會經濟的高速發展，城市中車輛的保有量越來越多，由此而引發的交通違章問題也越來越顯著，需要改善城市的交通壓力、使人們的出行更加便捷、高效。違章處罰作為我國城市交通管理中一項最重要的手段，不僅制約交通參與者違規行為的有利武器，也是交管部門最重要的業務來源。

當前，交管部門違章處罰的主要數據種類包括闖紅燈抓怕、不按指示標識行駛抓拍、逆向行駛抓拍、違章停車抓怕、超速抓拍、不禮讓行人抓拍、不系安全帶抓拍等，違章行為中可納入處罰數據類型包括圖片數據和視頻數據，數據結構涵蓋了結構化數據和非結構化數據。因此，違章處罰數據不管是在數據種類、數據類型，還是在數據的結構和數據體量上都是相當復雜的。

2.1 交通違章處罰數據流程

交通違章處罰數據的獲取流程主要依靠智能交通各系統的協調配合，整個平臺包括前端采集子系統、通訊傳輸系統、中心數據處理平臺，具體數據流程如下：

1）通過前端的數據采集系統采集違章數據，數據類型包括圖片、視頻、字符等;

2）違章數據從采集設備傳輸到本地存儲，本地存儲對數據進行暫存;

3）通過通訊鏈路傳輸后，違章數據進入到交管部門數據中心，通過非現場執法系統進行違章處罰數據合成，形成可供處罰的數據;

4）處罰的數據進入人工審核階段，通過人工去對每一條違章處罰數據進行確認，確認無誤提交至六合一平臺;

5）六合一平臺的違章處罰數據即可作為處罰業務數據執行處罰。

2.2 交通違章處罰數據影響因子

交通違章處罰數據的質量影響因子的來源主要是基于數據形成的過程，其中影響交通違章處罰數據的因素包括技術因數、環境因數、人員因數、網絡因數、設備因數、制度因數，具體的影響因子，如圖1所示。

3 交通違章數據質量管理

3.1 定義信息產品

交通違章處罰過程中產生的信息產品按照各獲取數據環節的不同可以大致定義為初始違章數據、合成的違章數據、確認的違章數據、違章處罰數據，定義的信息產品對應的具體獲取環節如圖2所示。

3.2 測量信息產品

針對定義的產品數據信息，在不同階段的數據應用定性或者定量的方法進行測試，本次分析測量從本地存儲系統、網絡通訊系統、非現場執法系統、人工審核、攝像機抓拍單元等5個部分進行，具體測試內容如表1所示：

3.3 分析信息產品

通過對信息產品數據進行測量以后發現，在不同的環節主要出現的問題如下：

1）本地存儲系統分析：長時間運行會出現宕機情況，導致數據上傳故障;在惡劣環境下的系統出現故障率高;故障點多數發生在存儲介質上;

2）網絡通訊系統分析：較大的網絡延遲會導致數據傳輸出現丟幀情況，數據的完整性和實時性受到影響;

3）非現場執法分析：系統的違章圖片合成在數據量大的時間段出現疊加錯誤，系統運行緩慢;

4）人工審核分析：人工審核具有主觀情緒的影響，在審核過程中出現了視覺疲勞，誤操作頻繁，審核人員的激勵制度不夠，積極性不高;

5）攝像機抓拍分析：惡劣環境導致抓拍場景改變，抓拍率和識別率較低;車牌識別算法的準確性有待提升;違章判定規則的算法還是存在一定缺陷。

4 基于TDQM方法的違章處罰數據質量管理提升

通過產品信息的分析后得出了各環節出現問題的原因，現針對出現的問題進行改進，具體改進如圖3所示：

5 結論

交通違章處罰數據質量管理是一項較為復雜且數據龐大的工作，需要在監管過程中逐步改進完善，基于TDQM方法的管理思路強調的是明確對象，將特定對象納入全面管理，采用定量分析與定性分析相結合的方式，針對每一個子對象進行實時監督管控，從而提高交管部門違章處罰數據的質量。交通違章處罰工作本身就是一項瑣碎的工作，要提高數據工作的質量，就必須在產生數據的各個過程深入研究和測試，不斷進行改進。

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