位置大數據下的智慧交警,按下城市發展加速鍵

發布時間:2020-04-08
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交通是城市發展的脈絡,血脈通暢,城市發展才有力氣;交警是交通管理的主力軍,裝備精良,交警業務才能高效智慧開展。

今天,我們走進位置大數據下的智慧交警建設,采訪了四維圖新旗下專業位置大數據公司,世紀高通總工程師徐晉暉(江湖人稱:徐博)來為大家分享“位置大數據下的智慧交警”。

痛點


Q1:目前,交警行業面臨哪些痛點?這些痛點背后更深層次的問題是什么?

A(徐博):我們這幾年深入交警一線,了解到交警面臨最直接的問題是:城市汽車保有量越來越多,造成的直接結果就是擁堵加劇,交警警力資源愈加緊張。

為解決這些問題,交警部門做了很多努力,持續探索如何用科技和大數據賦能交警,在探索中,面臨更深層次的兩個問題:

一是要有充分的數據來支撐智慧交警大腦的建設,交警自有攝像頭設備數據、交通違章數據、警力資源數據等,但這些數據是遠遠不夠,要想真正的做好交通管理,還需要實時路況數據,人車警分布位置數據、人車流量數據、公交出行數據、出租車數據、兩客一危數據、停車場動態數據等;

圖1:數據上傳及鏈接


二是即使有了這些數據,那數據如何與交通業務行為掛鉤?如何真正的讓數據發揮價值?如何用大數據來改善交通出行狀況?這都是交警面臨的深層問題。


戰略


Q2:世紀高通在持續三年的深耕交警行業中,面對交警行業的痛點和需求,做了哪些布局和努力?

A(徐博):閉門造車只是自娛自樂,因此團隊深扎交警一線,從技術走進業務,制定了交警三步走戰略:



圖2:交警三步走布局戰略

第一步:帶入。為交警行業帶入互聯網位置大數據,包括動態實時路況數據、車輛數據、出行數據、基礎地圖數據、環境實況數據、道路天氣數據、駕駛行為數據等;

第二步:融合。實現交警業務數據和位置大數據融合,構建交警位置大數據生態圈;

第三步:實戰。用數據支撐交警實戰,深挖數據潛能,最大程度的發揮數據在交警實戰業務中的價值。

經過和交警團隊的共同努力,已經做到了實戰層。馬克思說”實踐是檢驗真理的唯一標準“,不走向實戰,再多的理論和大腦都是花架子。

實戰


Q3:說到實戰,具體是在交警業務的哪些層面體現的?

A(徐博):在交警行業,我們的觸角還不夠深,但勝在有數據,有平臺,有技術,有深耕的韌性和沖勁。圍繞“全息感知、自動研判、智慧調控、精準誘導”業務閉環的產品思路,緊密落實“情、指、勤、督、宣”新型勤務改革機制,給交警部門提供了城市交通安全預防、城市道路擁堵治理、信號燈運行評價、可視一體化指揮調度、智慧出行誘導解決方案和產品。

在這其中,做的最深的是可視一體化指揮調度:


圖3:可視化指揮調度系統

感知:世紀高通有一套成熟的路況報警算法,用路況來做情報感知,把路況上升為警情,創新融合車輛畫像、駕駛行為畫像,將警情相關車輛和駕駛行為畫像推送給民警,實現警情被動核查到主動推送轉變,提升出警安全性;

可視化:結合Minemap可視化平臺,實現警情上圖,建立接警地址庫模型,可視化展示警情位置;

最優派警:集成交警的警力資源分布,采取綜合轄區因素、周邊警力、警員畫像、警情級別、最優出警路線等參數,實現智能派警算法,由系統快速推薦適合出警的警員,由一級指揮中心直接派警,縮短派警時間,提升接處警效率。

Q4:交通擁堵是交警經常面對的業務問題,就這個問題,有哪些好的解決方案?

A(徐博):交警最關注的交通擁堵問題,主要從三個層面來做:

第一,即時的交通指揮調度,疏解擁堵。路況會自動感知擁堵類別,它是屬于常規擁堵?還是異常擁堵?常規擁堵是一件長期改造工程,下文會提,在異常擁堵中,可通過時空大數據可以判別是偶發大型活動擁堵?還是事故造成的擁堵?對擁堵進行研判和溯源,根據擁堵的成因、擁堵時長、擁堵里程來調配最優的警力進行擁堵疏解;


圖4:常規及異常擁堵點


圖5:交通流溯源分析

第二,優化道路標線、對紅綠燈進行優化評估。這里主要針對常規擁堵來講,可以用位置大數據來感知某個經常擁堵的路段或區域,監測其中的人流、車流量,來判定它是早晚高峰擁堵?是特定時段的人群車輛聚集擁堵?還是路線規劃問題造成擁堵?或者是紅綠燈配時不合理造成的擁堵?并在優化道路標線、設置潮汐車道、優化紅綠燈配時之后繼續使用位置大數據來支撐研判,評估優化效果;


圖6:信號燈干線評價


圖7:信號燈路口評價


第三,為擁堵源頭提供數據和算法支撐,協助交警降低擁堵風險??梢蕴峁┒嗑S度的駕駛行為數據、事故高發地數據、車輛行駛軌跡數據等,通過這些數據可以分析哪些路段容易發生交通事故,哪些不文明駕駛行為容易引發交通事故,為交警在引導交通出行和交通指揮上提供數據支持。


圖8:事故多發地分析圖

優勢


Q5:世紀高通在交警行業中,有哪些優勢?

A(徐博):第一,自有海量的位置大數據。包括基礎地圖數據、全國340+城市分鐘級動態路況數據、車輛數據、人流量數據、環境實況道路天氣數據等,這些是四維圖新集團及其分子公司這十幾年來沉淀下來的寶貴財富,在當前大數據時代,這是難能可貴并不可替代的,也是立足的本錢。


圖9:海量自有位置大數據圖譜

第二,有強大的多源動態交通數據融合能力。實現路況數據與交警卡口、地磁、線圈數據融合,構建了用戶本地精準的路況數據庫,路況準確度平均提升10%-15%。并設立不同路況數據主題,持續融合接入各類交警專業數據,為交警打造數據生態圈,實現位置大數據與交警自有業務數據的關聯和交叉引用、充分釋放交通大數據的價值。


圖10:多源數據上傳及融合

第三,就是上面我提到的真正走進了業務實戰。不僅僅停留在數據支撐層面和平臺構建層面,而是真正的聚焦數據價值,用數據觸及交警業務源頭,解決業務實戰問題。曾有位客戶這么評價"投入最優的,效果最好的"。這是對我們莫大的肯定。

趨勢


Q6:那最后,想問下您對未來交警行業的發展趨勢怎么看待?

A(徐博):交警行業還是要圍繞“ 情指勤督宣”五位一體的現代警務模式為核心,以交警的指揮調度系統為中樞進行發力;

要把在大數據支撐下的交通組織優化評估做細做深,精細化道路場景的后續落地也讓交警行業看到了更多的發展方向;


圖11:高精度地圖路口應用場景


同時,對于更加多源多維度的數據接入和融合,也有助于交警業務模式的進一步突破,尤其是在這次疫情中看到的,把更多的人、車、鐵路、航空、出租、公交、停車場等數據與互聯網位置大數據緊緊的融合在一起,這個價值將是巨大的,前景也是不可估量的。


圖12:暢通有序的城市交通藍圖

大家都知道,交通問題是民生問題,城市管理的重點之一就是交通。只有把交通問題解決好了,整個城市的脈絡才能暢行通達,我們的生活發展才能步履輕快。

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