大數(shù)據(jù)應用的交通管理論文

一、上海市公安交通管理信息化的基本情況與大數(shù)據(jù)”的初步探索和實踐預測研究對海量數(shù)據(jù)進行挖掘，分析、提煉出有價值的信息，一直是交警總隊在不斷嘗試并力求達到的分析動態(tài)化、管理精細化的目標。在交通事故預警方面，人數(shù)較多的黑點地交警支（大）隊限期整改。針對一段時間內(nèi)本市欺詐性交通事故（俗稱碰瓷）高發(fā)的情況，我們建立并不斷補充完善了事故碰瓷員和車輛黑名單，度、交通事故數(shù)量為主要評價要素，創(chuàng)新性地將各區(qū)（縣）地面道路和快速路的整體交通情況以指數(shù)”業(yè)務部門和支（大）隊參考。為掌握全市快速路交通流結(jié)OD20信息的跟蹤，展現(xiàn)各小區(qū)空分布特征，為擁堵成因分析、排堵預案制定等提供參我們通過對歷史數(shù)據(jù)的分類統(tǒng)計、比較，研究制定了重大活動安保工作的道口查場，對“車駕查控系統(tǒng)”術(shù)架構(gòu)、實時運作以及海量數(shù)據(jù)的采集、分析及應用狀況進行了詳細調(diào)研，當即要求我們研發(fā)世博道口通行證管理及不停車安檢系統(tǒng)會期間，該系統(tǒng)累計實時“車駕查控系統(tǒng)”的實時比對功能，既做到了持證”車輛的快速通行，又實現(xiàn)了逢疑必查”道口因安檢引發(fā)的大面積擁堵問題起到了積極作用，減少了道口現(xiàn)場安檢壓力及對交通的影響，得到了各級領(lǐng)導和社會的一致肯定。在為大公安，我們嘗試定期將網(wǎng)上追車檔案進行關(guān)聯(lián)比對，篩選出在逃人員可能駕駛的機動車信息，累計抓獲在逃人“（二）數(shù)據(jù)可視化隨著各類統(tǒng)計、分析數(shù)據(jù)的不斷增多，各級領(lǐng)導、基層民警都希望通過直接的時路況、“110”交通類報警事件、視頻監(jiān)控、快速路入口匝道控制、停車場泊位等信息在電子地圖上進行分層次展現(xiàn)，這些實時、動態(tài)的信息可按需隨時調(diào)閱。2010年上海世博會期間，根據(jù)安保工作的需要，我們制作了兩張專題圖。進滬陸路道口流量專題圖”時展示當日全市進滬道口的機動車流量、“持進滬通行證機動車流量、5分鐘進滬流量等信息和道口排隊區(qū)、安檢區(qū)的視頻監(jiān)控信息。此外，通過對各道口歷史流量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，提供流量預警信息。世博園區(qū)管控區(qū)周邊道路流量專題圖高速公路、地面主干道路的實時路況和快速路匝道開閉狀態(tài)等信息外，實時展示當日進出世博管控區(qū)的機動車流量、分鐘流量等。兩張圖的應用，為市公安局二指”坐鎮(zhèn)指揮的領(lǐng)及民警實時掌握交通流量、科學指揮、調(diào)配警力等提供了依據(jù)，受到了充分肯定。（三）參與交通指數(shù)設，上海已經(jīng)完成市區(qū)重要道路的交通流信息的采集，并顏色代表路況的信息發(fā)布。為使交通參與者全面、客觀地了解本市道路交通的實時通行狀態(tài)，向其提供了量化的擁堵指標。2009年，交警總隊在數(shù)據(jù)應用上的視野不再僅著眼于自而是跨出一步，會同市政府相關(guān)部門，將手中的靜態(tài)數(shù)據(jù)和市政府相關(guān)部門可共享的動態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。繼參與了榮獲上海市科技進步一等獎的上海世博智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及應用目研發(fā)之后，2011年起，交警總隊積極配合上海市城鄉(xiāng)建設和交通發(fā)展研究院（原上海市交通信息中心）研究“道路交通指數(shù)大量采集的各類交通實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析、比較，最終用行者的理解與記憶。二、與當今大數(shù)據(jù)”用的差距目前，大數(shù)據(jù)，在我國更是剛剛起步。通過多年的實踐和積極探索，交警總隊“大數(shù)據(jù)”的應用成效明顯，但我們感到，與當今國內(nèi)外成功的大數(shù)據(jù)”用相比，我們還存在差主要表現(xiàn)在：仍存在差距隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)等相關(guān)智能技術(shù)的飛速發(fā)展，可以預見，大數(shù)據(jù)陳志康：公安交通管理大數(shù)據(jù)究在公安交通管理方面的應用也將愈加廣來“大數(shù)據(jù)單依賴數(shù)據(jù)采集量的擴大，也不僅僅是服務器性能、數(shù)據(jù)的簡單擴容或累加，而是對于其中蘊含的理念、思維的轉(zhuǎn)變和突破。與小數(shù)據(jù)時代相比，大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變是多方面的。例如，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法追求精確，但大數(shù)據(jù)趨勢；傳統(tǒng)的統(tǒng)計、研究關(guān)注因果關(guān)系，而大數(shù)據(jù)”強調(diào)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)等。（二）在技術(shù)和手段上仍較為匱乏就我們目前擁有的各類交通管理數(shù)據(jù)而言，其體量并不能稱之為數(shù)據(jù)”各警種的數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，與市政府相關(guān)部門的數(shù)據(jù)相融合，將數(shù)據(jù)的應用轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，其所面臨的困境還十分明顯，這也直接反映了我們在技術(shù)和手段上的匱乏。年，我們便已利用“數(shù)據(jù)倉庫和先進的技術(shù)開展交通管理核心數(shù)據(jù)的深度挖掘，力求為業(yè)務部門計數(shù)據(jù)，但受限于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)，無論在計算效率還是結(jié)果表現(xiàn)上均無法得到質(zhì)對于海量視頻的快速檢索、車輛照片關(guān)鍵特征的提取等方面仍缺少這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應用、管理仍處于初級階段，對其中蘊含的有深層次應用價值的信息無法加以進一步挖掘。大數(shù)據(jù)的處理流程一般可概括為四個步驟，即預處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘。其中，預處理處理中被忽視或被弱化的部分，除了受限于主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如Oracle）、集中式存儲等架構(gòu)外，還與缺少將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如視頻、圖文本、聲音等）向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（即可以用二維表結(jié)構(gòu)來表達的行數(shù)據(jù)，例如存儲在數(shù)據(jù)庫中的記段有著重要關(guān)系。所以，現(xiàn)有的統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘等絕大多數(shù)針對的是結(jié)構(gòu)化點。三、今后公安交通管理大數(shù)據(jù)”研究與應用方向（一）研究和建立公安交通管理大數(shù)據(jù)應用平臺結(jié)合市公安局十三五建設規(guī)劃，研究和建立“公安交通管理大數(shù)據(jù)應用平臺”。不斷學習研究Hadoop、虛擬化等新技術(shù)，構(gòu)建全新的數(shù)據(jù)存但要使數(shù)據(jù)的存儲容量更大、運算速度更快、展現(xiàn)形式更豐富，更要突破同類數(shù)據(jù)的局限，從看似毫不相干的數(shù)據(jù)之間發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)性，真正體現(xiàn)大數(shù)據(jù)”精髓。（二）滿足數(shù)據(jù)采集的需求，提升管理水平大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘，為公安交通管理中遇到析依據(jù)，但其基礎卻是所采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和種類。因此，一是要不斷提高各類交采集質(zhì)量，為后續(xù)數(shù)據(jù)處理奠定堅實的基礎。二是要積極建立與市交通委員會、門的數(shù)據(jù)共享機制，擴充與機動車、駕駛?cè)恕⑻囟ㄐ袠I(yè)管理、道路等相關(guān)的數(shù)據(jù)科研院所等專業(yè)力量進行深入研究，力爭突破圖片、視頻等海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型和架構(gòu)，實現(xiàn)類似結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述、查詢和處理。四是積極會同市公安局相關(guān)部門，在數(shù)據(jù)層面加強與市公安局警綜平臺情報綜合研判實戰(zhàn)平臺頻監(jiān)控平臺”“治安卡口信息綜合管理平臺的對接，為公安交通信息研判分析提供支撐。（三）抓住重點，突破四個階段的核心技術(shù)應用瓶頸”們要選擇合適的軟件、工具，真正將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)信息，并提煉出有價值的信息。在數(shù)據(jù)采集方面，重點解決高并發(fā)數(shù)的訪問、操作問題，使服務器、數(shù)據(jù)庫負載均衡并分片處理。在預處理階段，重點做好生產(chǎn)庫向“資源庫和數(shù)據(jù)清洗處理的實時計算需求。在統(tǒng)計分析階段，要在了解業(yè)務需求的基礎上，著重在不同數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性上下工夫，找到規(guī)律。在數(shù)據(jù)挖掘階段，要力爭實現(xiàn)數(shù)據(jù)從事后統(tǒng)計到預測突破。（四）以管理為中心、應用為導向，建立配套的專業(yè)隊伍和管理機制大數(shù)據(jù)不能僅憑經(jīng)驗，而真正要“拿數(shù)據(jù)說話”，從深層次看，還需要建立科學的、與之相適應的管理機制。同時，據(jù)”維護、應用等每個環(huán)