大數據技術在公安車輛管理中的應用分析

王琦

（長春市公安局，吉林 長春 130000）

0 引言

隨著信息、互聯網技術的發展，大數據被視為“靈丹妙藥”，可以有效地解決許多難題，同時伴隨著智慧交通概念的提出，以大數據為核心的智慧交通得到了空前的重視。

目前，我國道路智慧交通管理的發展尚處于起步階段，在數據采集、處理、系統運行等方面做了很多探索與嘗試。如何利用“大數據”的思想、技術和方法，使之與城市道路交通管理工作相融合是當前城市道路交通領域亟待解決的問題。

1 大數據的內涵

“大數據”也就是所謂的“巨量資料”，起源于IT產業，大數據技術是指大量的、高成長率的、多元化的依賴于新的處理模式來實現更強的決策力、洞察力和過程優化能力的一種技術。

總之，大數據是建立在不同來源和不同屬性的數據之上，在處理方法上采用了關聯性與互補性相結合的模式，其核心價值具有預見性。本文認為“大數據”不僅意味著信息的數量龐大，而且著重信息的篩選和處理。近年來，大數據對經濟生活、政治博弈、社會管理等各個領域產生很大影響。在文化、教育、衛生等方面得到空前的發展。

從我國一線城市到二線、三線城市，城市道路交通管理的復雜性越來越強。因而，以“人海”“人力”為主的傳統管理方法已無法滿足道路運輸體系發展的要求。在網絡“大數據”的背景下，如何快速有效地解決當前道路交通管理中存在的缺陷和不足，提高公安交管工作為社會、為人民服務的水平，是公安交管部門亟待解決的問題。

2 大數據技術在公安交通管理中的特點

2.1 規范性

以機動車資料、駕駛人資料、交通事故資料和交通違規信息等為代表的交通管理數據信息是絕對規范的，這主要是由于公共安全部門制定了統一的標準和規定。標準化的互聯網信息能夠實現無障礙的查詢、傳輸、存儲、備份等功能。在標準的公安交通管理網絡上，不需要中轉平臺和交換平臺，由此節約了大量的警力和財力。

2.2 系統性

以某一違法行為為例，該違法行為的違法時間、地點及抓拍的圖像和視頻為確定違法行為的證據，并以此開展處罰過程。交通安全大數據是以單一交通事故為單位，對其進行數據集成的結果。所以，數據信息的整體性既包括全面性、綜合性，又包括系統性。

2.3 共享性

近年來，我國高速公路建設取得長足進步。從隧道中得到的影像資料呈爆炸式增加。在此基礎上，將道路交通局已有的資料與公安交管系統中已有的資料進行共享和利用，可以避免重復投資，降低資源浪費。

3 大數據對于公安車輛管理的作用

3.1 適應形勢發展的需要

現在全國擁有的機動車輛超過4.5 億輛，約4.6 億人持有機動車駕駛證，我國的機動車輛及駕車者總數都位居全球首位。在過去十年里，我國居民的出行方式發生了根本性改變，機動車已經變成日常通勤的交通方式。專家預測，未來汽車和駕駛人的數量將會以每年2000 萬和2500 萬的速度持續增長。現在，全國的公路總里程已經達到528 萬km，預計到2030 年，城市的交通需求量和主要干線的客流量將會增加3～4倍。目前，我國公路建設面臨著車輛、駕駛人數量增加與道路資源緊張等一系列突出的矛盾；機動化速度過快，群眾安全意識淡薄，缺乏綜合管理制度，導致道路交通安全問題突出。隨著社會經濟的發展，居民對交通服務的要求越來越高，但供給卻跟不上發展的形勢；交通保障工作繁重，而警力短缺，這也是目前相對突出的矛盾。在當今大數據環境下，如何進一步提升公安交管系統的信息化水平，是一個亟待解決的問題，同時是實現公安交通管理科學化、現代化的客觀需要、現實選擇和唯一途徑，也是為人民群眾提供服務的最佳手段。

3.2 加強交通管理規范性

將大數據技術應用于公安交警部門的內部系統可以使車輛管理更加規范化。公安交通關系網包括機動車、駕駛人、交通違法以及事故等信息，并且可以通過標準的資料管理系統在國內任何地方查詢到有關交通事故的信息資料，有效地節約交警部門的警力，在出現一例交通違法事件時，只需安排執勤人員將事件發生時間、地點、照片、視頻和處理情況等記錄在公安交通管理系統中，利用大數據技術，可以基于交通事故，將有關的資料收集匯總，大幅度提高資料的標準化和系統化程度。

3.3 發揮便民利民的價值

在“大數據”的支持下，公安交管系統能夠為社會提供更多的服務，并能夠在此基礎上，構建和擴展公安交管數據邊緣平臺，充分發揮公安交管大數據信息的服務屬性。這對推進便民服務、創新社會管理、轉變工作方式，都有很大的現實意義。以汽車4S 店為例，實現機動車登記信息、車輛檢驗信息、車輛維修信息和駕駛員信息的有效融合和對接，一方面可以改善公安交管大數據的信息品質，另一方面也可以為廣大機動車駕駛員提供更多方便。所以，在公安交通管理的日常工作中，可以將大數據技術更好地應用到公安交通管理中，創新各級公安機關、交通管理部門的工作思維，更好地為人民群眾提供服務。

4 大數據技術在公安車輛管理中的應用實例分析

上海和深圳等地的交警部門已經開始利用大數據進行車輛管理工作，傾向于用效益最大化的方式完成交管資源的合理分配，從而極大地提高交通控制和為人民提供服務等方面的全面性和效率。

4.1 應用大數據查處失駕人員

為了防止“無證駕車”等違法行為的發生，深圳市交管部門利用大數據對“無證駕車”行為進行深度分析，通過對全市“酒駕”和“醉駕”被吊銷駕照人員的車輛軌跡和圖像等信息進行全面的分析和比對，得出具有價值的結論，并初步確定有“失駕”嫌疑的駕駛人員。在交通管理部門的統一指揮下，組織專項部門人員上門蹲守和設卡攔截，對“失駕”車輛進行依法處理，采用快速發現和精準打擊的方式，對交通違法行為予以有效的震懾，同時也向社會展示出公安機關的執法效率和質量。

4.2 利用大數據發布誘導信息

近日，上海市延安東路隧道大修正式拉開帷幕，上海市交通警察支隊在全市范圍內發布《三天交通狀況匯總》，供廣大機動車駕駛員參考。對人民路、復興東路、新建路隧道等起到分流作用的道路及南浦大橋周圍路段的交通流數據進行深度分析，實現對擁堵路段交通流數據的有效處理，以期通過對施工前和施工后交通量的比較全面反映出道路的實際情況，并在此基礎上提出下一步出行的最優方案，以實現建設區總體交通運行的平穩性。深圳市交管部門將收集到的近幾年來重大節日交通數據及出行信息向社會公布，其中包含從各個主要高速公路進入深圳的高峰時段，以及深圳周邊高速公路的擁堵情況和市區各景點的交通情況。同時，在節前對城市主干道路、高速公路的交通狀況進行了實時通報，確保不會出現長時間大范圍的堵車現象。

4.3 利用大數據公布駕校合格率

近日，貴州省交通警察支隊公布了貴陽市43 家駕校共96 萬名駕駛員參加考試的相關數據。同時，通過大數據分析，將當前貴陽市駕照考試的平均通過率、綜合成績等信息以圖文并茂的方式呈現給人們。其中涵蓋貴陽市“報名人數最多以及最少”的駕校信息、“駕照考試的平均通過率最高以及最低”的駕校教練、“駕照考試通過率最高、最低”的駕校位置、“科目三安全文明考試通過率最高、最低”的考試道路，該資料形象地展示了貴陽市各個駕校參加考試的人數和各個科目的通過率等詳細數據，為廣大群眾選擇高質量的駕校、培養良好的駕駛人員以及增強道路安全意識提供了保證，從源頭上對道路交通事故進行了有效防治。與此同時，通過社會的監督與大眾的選擇，可以有效地促進駕培產業的健康發展。

5 大數據技術在公安車輛管理中應用的優化策略

從技術層面考慮，以大數據為基礎的公安交通管理本質上屬于交管信息化的現實應用。當前，我國道路交通管理工作正處于全新的發展階段，給交通管理工作帶來新的挑戰。隨著經濟體制改革程度的不斷深入，我國城鎮化和機動化進程不斷加快，交通需求和供給的矛盾日益突出。利用信息化模式解決城市的交通問題已是各方的必然選擇，有關部門針對目前智慧交通模式的現狀，提出全新的管理方式，以此構建大數據時代下全新的交通警務體系，全面提高道路交通管理向智能化、自動化轉型[1]。

5.1 建立互聯信息平臺，提升管理水平

為保證動態監管的有效性，建議有關部門基于大數據技術，對現有的智能交通指揮與控制系統進行改造，并在此基礎上，進一步深化綜合指揮管控、事故警情處理、指揮大屏展示等應用，提升在大數據環境下交通信息智能追溯與分析應用能力，并以此為基礎，構建網絡交通信息服務平臺，通過互聯網站點和移動設備向公眾發布實時道路交通信息，切實提高交通服務質量；為提升靜態管理效果，建議管理層在交管部門內增設靜態車輛停放管理系統，實時獲取車輛停放的時間、位置、具體時長等動態影像信息，提高停車經營企業的服務和運營能力。

5.2 挖掘現有系統數據，發揮最大效能

為推進大數據技術在道路安全領域應用的效果和質量，有關部門應加大對智慧型車輛管理技術的開發和應用力度，強化情報預警功能，從海量的系統信息中挖掘類似擁堵和突發事件等各類交通事件的產生機理，為有目標地制定政策和行動方案提供依據，根據當地道路的線形、坡度以及可能出現的氣象條件進行針對性設計，規定交通流量、平均車速、最高車速以及交通工具的種類和駕駛人的群體特征等，并對具有潮汐流量的路段、易發生交通事故和交通違法行為的路段進行深度分析和研判，將信息數據全部記錄在電子表格中，在此基礎上，結合區域經濟發展方向、人口比重、社區規劃以及出行方式等方面進行綜合研究，并對新建城區的交通設施、道路引導方式和管理設備進行有效規劃，對警力配置及服務方式等做出合理安排，保證公安車輛管理的效果和質量。

5.3 整合各方數據資源，充分溝通協作

當前，隨著科學技術的迅猛發展和信息化程度的持續提升，道路運輸的管理問題越來越受到人民群眾的重視。道路的基本交通數據已經超越了駕駛人、車輛和道路的范疇。交通警察要加強與城市建設、交通運輸等相關部門和社會媒體經營者的交流合作，全面了解各種可能對公路交通產生影響的信息資料。

一是加強與交通運輸部門的合作，實現客運和貨運車輛的信息共享，包括公共汽車和機動車的具體數量，并附加與之對應的路線、時間、載客數量等相關的行車數據。

二是與城市建設主管機關進行統籌，實現進出城區主干道、支路和鄉村道路的總長度、鋪面寬度和鋪面質量的統一，確定斜坡高度變化、彎道、交通標志和路段分級交通流，充分了解區域內全部公路名稱、公路的長度和寬度以及車道數、路口類型和管理控制模式等。

三是與商業單位協同共用大型商場、商業街區、賓館以及醫院等辦公地點，整理人員和車輛容量的信息資料。

四是與微信、微博等社交應用程序的開發者交流和分享區域內道路交通的相關資料。通過部門和單位之間的緊密合作，讓交通數據的信息收集內容更加廣泛，結合各方共同構建車輛管理大數據平臺。

5.4 加大智能設備投入，實現高效管理

為提高車輛管理效率，建議相關部門在大力增設道路視頻監控、電子警察設備以及卡口等交通設施的基礎上，增加智能化技術裝備的投資。一是開發智能型紅綠燈。根據路口和路段在不同時段內的車流情況，對信號燈進行平衡調節，使車輛的擁堵時間最小化，全面提升交叉路口的通行能力，提高路面利用率。二是開發智能化交通標識。分區收集雨雪冰等氣候信息，提前預測霜凍以及霧霾等極端氣象資料，并通過系統對數據進行自動處理，將數據的處理結果反饋給前方的電子交通標志，從而對限速值、引導方式、安全提示語等進行實時調整。三是開發智能化的泊車體系。在政府機關、醫院、超市等公共停車場所，建立智能化停車體系，將泊位信息及時反饋給ITU 及社會駕乘人員的車輛終端，實現車輛泊位信息的實時查詢，減少盲目尋找停車位和違章停車等現象，提高公共資源使用效率。四是開發汽車網絡技術。社會車輛的數字化管理主要是利用行車記錄儀和車載全球定位系統，為駕駛員提供交通導航、報警和幫助等相關服務，并為公安交通管理部門提供車輛和駕駛員的行車數據，實現車輛、道路管理與現實環境的有機結合。

6 結語

隨著大數據技術的不斷發展，我國道路交通管理工作已進入一個新的階段，以往難以處理的大規模非結構化和半結構化多源交通數據成為“易如反掌”的工作任務。在警務交通信息系統中，機動車交通信息數據量大、處理速度快，自動系統能夠完成許多以前無法完成的任務。大量的流量數據所蘊含的內在價值正得到廣泛、深度的挖掘。但是，科技的開發與應用是需要扎實基礎、逐步推進的，在“大數據”的浪潮中，各方更要保持理智，對大數據有相對準確的理解，并以此為基礎，穩步推動道路交通系統向信息化管理方向發展。