數據時(shí)代下的智能交通平臺應用

一、概述

眾所周知，智能交通的核心應用，在于智能交通平臺;而智能交通平臺的核心，在于交通數據的綜合管理和應用。在當前的智能交通領(lǐng)域，基于大數據系統的交通管理和應用正在逐漸取代以前相對粗獷的交通管理模式，“治堵”、“管控”、“限行”、“精準打擊”、“科學(xué)決策”、“合理配時(shí)”等等字眼正在不斷地對新一代的智能交通平臺提出更高的要求。本文就以“如何精準打擊無(wú)真實(shí)號牌車(chē)輛”、“如何基于交通數據做交通管理行為的專(zhuān)項整治”、“如何利用交通大數據輔助交通組織優(yōu)化”等三個(gè)經(jīng)典數據應用，闡述數據時(shí)代下的智能交通綜合應用。

二、基于大數據的涉牌違法車(chē)輛的分析和研判

在路上的時(shí)候，我們經(jīng)常會(huì )看到這樣的一些車(chē)輛，比如未懸掛號牌的、用光盤(pán)遮擋的、防撞裝置或者備胎遮擋號牌的、用泥漿、油漆污損號牌或者膠貼涂抹號牌的、可翻轉號牌架的車(chē)輛!

隨著(zhù)下面此類(lèi)新聞在不斷地映入我們的眼簾，與這些車(chē)輛相關(guān)性較大的關(guān)鍵詞往往就是遮牌、違法、事故、逃逸乃至死亡，我們不得不接受這樣一個(gè)事實(shí)——珍惜生命，遠離無(wú)牌車(chē)!

事實(shí)上，整治涉牌違法一直是交警最為重視的一項工作，而且在《道路交通安全法》中，對此類(lèi)涉牌違法的處罰也是最嚴厲的!

但是此類(lèi)車(chē)輛有一個(gè)共同的特征，即車(chē)輛號牌無(wú)法辨識或者不真實(shí)，所以不能通過(guò)號牌確定車(chē)輛的真實(shí)身份。而交警現役的非現場(chǎng)執法系統需要100%依賴(lài)準確看清車(chē)輛號牌，例如闖紅燈電子警察系統、超速卡口抓拍系統、違停取證系統以及手動(dòng)抓拍系統等。

那么問(wèn)題來(lái)了，怎樣在不知道車(chē)牌的情況下，打造一套可用于實(shí)戰的涉牌違法研判分析系統?

讓我們理一下思路，對無(wú)牌車(chē)輛怎么研判?車(chē)輛除了車(chē)牌外有什么其他的特征?車(chē)標、車(chē)身顏色、車(chē)型、品牌及子品牌、駕駛室特征……是不是有了以圖搜車(chē)的想法了?但是以前的以圖搜車(chē)為什么不能奏效呢?首先是不是搜車(chē)的準確率不高?其次是不是搜車(chē)的速度太慢?第三點(diǎn)是不是搜車(chē)跟后續的處罰的業(yè)務(wù)脫節了?那么好，理清楚問(wèn)題，我們是不是有了更好的方向了?

這就是非常典型的數據時(shí)代下，針對車(chē)輛研判的大數據研判系統：通過(guò)二次識別的云分析給出車(chē)輛數據精準結構化描述;全文檢索引擎將這些結構數據進(jìn)行檢索優(yōu)化;智能交通綜合平臺通過(guò)數據比對列出相似度從高到低車(chē)輛，從而確定目標車(chē)輛真實(shí)號牌。與以往的車(chē)輛研判相比提升的是，基于大數據全文檢索引擎下的搜索速度更快;基于云分析系統下的二次識別和車(chē)輛建模準確度更高。

以下就是國內某一線(xiàn)城市，交警支隊基于大數據系統的以圖搜車(chē)的實(shí)際應用案例。

三、基于大數據的科學(xué)輔助決策和專(zhuān)項整治

近日來(lái)，隨著(zhù)北京、深圳、廣州等一線(xiàn)城市采取禁電禁摩等措施的實(shí)行，交通管理的科學(xué)性又再次被推到了輿論的的風(fēng)口浪尖上。那么面對這種特定交通違法行為或者交通管理痛點(diǎn)，有沒(méi)有一種特別好的科學(xué)輔助決策系統，讓交通管理行為不成為懶政、庸政，不將交通管理者推向公眾百姓的對立面，讓城市交通管理更有針對性，且更卓有成效呢?

實(shí)際上基于大數據下的輔助決策專(zhuān)項整治系統，需要從以下幾個(gè)面為精細化交通管理帶來(lái)好處：

1) 提供面向新的交通問(wèn)題的治理手段：利用人工智能和機器智能，提供新的交通研判功能，例如高速公路車(chē)輛多次超速以及故意篡改號牌，確定車(chē)輛的違法行為;

2) 提供信息輔助決策系統，利用管控平臺強大的數據存儲、處理和分揀能力，與自身的交通違法信息庫以及六合一違法信息庫對接后，提供強大的違法信息時(shí)空分布規律，從而讓交警開(kāi)展專(zhuān)項整治行動(dòng)時(shí)真正做到有的放矢。

3) 提供專(zhuān)項整治行動(dòng)業(yè)務(wù)流程，針對不同的專(zhuān)項整治行動(dòng)，能夠結合實(shí)際的業(yè)務(wù)應用，提供專(zhuān)項整治行動(dòng)數據源輸入，整治行動(dòng)過(guò)程以及整治行動(dòng)結果的完整應用流程。

4) 提供強大的專(zhuān)項整治行動(dòng)報表，能夠為交警用戶(hù)提供強大、詳細的整治行動(dòng)報表，報表能夠清晰地顯示出整治行動(dòng)開(kāi)展前的違法信息分布情況，以及開(kāi)展專(zhuān)項整治行動(dòng)之后的違法信息分布情況，從而準確科學(xué)地評估專(zhuān)項整治行動(dòng)開(kāi)展的效果。

以下就是基于這種應用如何管控不按規定線(xiàn)路行駛的渣土車(chē)專(zhuān)項整治：

當前，全國的各大主流城市都在如火如荼地開(kāi)展城市基礎設施建設，因此產(chǎn)生了數量龐大的工地數量以及工程渣土。一般來(lái)說(shuō)，城市交通部門(mén)是專(zhuān)門(mén)劃定了施工工地渣土的傾倒區域，而且為了不影響其他城市交通，一般規定在夜里的某個(gè)時(shí)間段內允許渣土車(chē)輛進(jìn)行傾倒。但是現實(shí)中，由于渣土車(chē)司機的收入來(lái)源與貨運的次數成正比，因此出于利益驅使，有些不法分子就會(huì )選擇不按規定時(shí)間在未規定的區域進(jìn)行渣土傾倒。而大貨車(chē)闖禁專(zhuān)項整治行動(dòng)就可以協(xié)助交通管理者對此類(lèi)行為提供很好的解決辦法。

此類(lèi)闖禁的大貨車(chē)，再很大程度上存在著(zhù)一些車(chē)輛套牌、號牌故意污損或者遮擋以及車(chē)輛超速的情況，同時(shí)由于不按規定路線(xiàn)以及時(shí)間內行車(chē)，往往又會(huì )導致擾民或者交通安全事故的發(fā)生，因此在122/110/119三臺合一系統中往往會(huì )登記此類(lèi)信息。那么針對非法渣土車(chē)的專(zhuān)項整治查處就可以從套牌車(chē)輛分析、超速車(chē)輛分析以及大貨車(chē)闖禁專(zhuān)項整治等幾個(gè)方面聯(lián)合進(jìn)行考慮。

如何判斷大貨車(chē)是否按既定路線(xiàn)行駛，可以按這個(gè)邏輯進(jìn)行思考：

1、行車(chē)路線(xiàn)上如果存在連續的卡口，那么可以根據連續多個(gè)卡口描繪工程車(chē)行車(chē)軌跡;

2、行車(chē)路線(xiàn)上若沒(méi)有可以形成行車(chē)軌跡的多個(gè)卡口，那么統計工程車(chē)在單個(gè)卡口的出行頻率，若是在短期內出沒(méi)頻率遠遠大于應該按正常行駛可能經(jīng)過(guò)單個(gè)卡口的出行頻率，就可以推斷為不按路線(xiàn)行駛提前返回;

如何判斷大貨車(chē)是否有套牌的行為?

1、平臺側把該區域所有可能出沒(méi)的工程車(chē)的車(chē)牌信息進(jìn)行統一手工錄入，或者通過(guò)與六合一數據庫的對比將工程車(chē)的數據自動(dòng)同步，然后分析該區域的異常工程車(chē)車(chē)牌號碼，以確認是否有車(chē)輛改牌情況的發(fā)生;

2、在工地出入口必經(jīng)的道路上設置多個(gè)卡口，采用類(lèi)似于平臺在高速公路場(chǎng)景下的篡改號牌專(zhuān)項研判，分析是否有車(chē)輛套牌情況的發(fā)生;

3、利用前端高清分辨率的抓拍機，通過(guò)識別異常車(chē)牌的車(chē)輛來(lái)識別號牌故意污損的車(chē)輛。

如何判斷工程車(chē)私自?xún)A倒工地渣土垃圾傾倒區域?

1、與三臺合一事件等級系統進(jìn)行對接并分析;

2、與電臺、市民信箱等渠道進(jìn)行人工篩選。

通過(guò)以上幾個(gè)方面統籌的數據規律對比和碰撞，專(zhuān)項整治系統將對這種工程車(chē)隨意傾倒工業(yè)垃圾的行為得出準確的規律，從而使得行政管理人員能夠有針對性地進(jìn)行管理和處置。

四、基于大數據的交通流分析和組織優(yōu)化

在當前很多城市交通管理體系中，交通誘導的建設已經(jīng)相對來(lái)說(shuō)比較普遍。實(shí)際上交通誘導就是屬于交通組織優(yōu)化和合理分配車(chē)流量的一種手段。不過(guò)隨著(zhù)當前城市交通擁堵程度的加劇，簡(jiǎn)單的交通誘導已經(jīng)很難滿(mǎn)足交通組織優(yōu)化的目的。而基于大數據的交通流分析和組織優(yōu)化則是從交通數據分析的維度進(jìn)一步輔助交通管理和應用，通過(guò)分析和挖掘交通參數數據、地理信息數據、交通基礎設施數據等基礎數據，從宏觀(guān)和微觀(guān)上把握柯橋區交通路網(wǎng)運行狀況、路網(wǎng)服務(wù)水平以及路網(wǎng)運行特征，通過(guò)構建交通信息采集系統和輔助決策支持系統，達到交通決策優(yōu)化的目的。

那么如何將流量數據分析應用程度更加細化下去呢，一般可以通過(guò)以下幾個(gè)方面進(jìn)行闡釋?zhuān)?/span>

1) 交通流態(tài)勢的評估：交通態(tài)勢分析是利用交通信息采集設備得到的數據，在不同的時(shí)空維度下深度挖掘，多角度展示路網(wǎng)的運行特征，把握交通趨勢。

2) 交通特性的分析：分析的維度主要為某一個(gè)區域范圍內的流量分布變化或者某一個(gè)路口的早晚高峰模型。

3) 交通流預測：通過(guò)大量歷史流量數據的分析和規律比對，以分鐘、小時(shí)、天、月、季度、年等維度對未來(lái)出現的流量數據做預測分析。

4) 交通評價(jià)：針對當前路網(wǎng)的運行情況，以數據維度給出當前路網(wǎng)的流暢度和合理性，包括擁堵指數的分析、不均指數的分析和延遲指數的分析等等。

5) 城市交通運行報告：根據所監控范圍內城市級綜合的數據分析結果，提供區域內路網(wǎng)運行狀況、路網(wǎng)服務(wù)水平、路網(wǎng)運行特征等信息。為城市管理者提供交通流分析和組織優(yōu)化的決策依據。

五、結語(yǔ)

以上就是基于數據下的智能交通綜合應用的典型案例，當然這些應用只是交通大數據應用的冰山一角。數據時(shí)代下的智能交通應用，將隨著(zhù)智能交通數據中心的建設腳步，呈現出越來(lái)越豐富的應用。未來(lái)，將是真正的智能交通的DT時(shí)代，智能交通平臺，也將隨著(zhù)數據應用，達到新的高度，未來(lái)可期!