城市交通安全監(jiān)管大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計

鄭博 熊姍姍

南京萊斯信息技術(shù)股份有限公司 江蘇 南京 210014

隨著城市化進(jìn)程的加快，機(jī)動車保有量激增，各類交通事故頻發(fā)，城市交通安全形勢嚴(yán)峻，如何有效地提高交通安全水平是迫切需要解決的課題。在這樣的背景下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析發(fā)現(xiàn)存在交通安全隱患的車輛、違規(guī)處理的事故和違法業(yè)務(wù)等，是一種行之有效的手段，可以指導(dǎo)交警部門合理的制定交通安全管理措施、規(guī)范交警的執(zhí)勤執(zhí)法行為。

1 需求分析

公安交警部門承擔(dān)著城市交通安全的管理工作，提高交通安全風(fēng)險預(yù)防能力一直是交警部門的核心需求。因此大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，能夠為交警部門構(gòu)建“一車一檔、一駕一檔、一路一檔”信息豐富的交通管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并在此基礎(chǔ)上，結(jié)合卡口過車、車輛定位數(shù)據(jù)，對在城市內(nèi)行駛的車輛的運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行分析，指導(dǎo)交警開展事故預(yù)防工作。

同時，為了加強(qiáng)對警員隊伍的監(jiān)管、提升交警工作的規(guī)范性，交警部門也需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對民警執(zhí)法執(zhí)勤、車駕管業(yè)務(wù)辦理、考試業(yè)務(wù)情況、違法處理、事故處理等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)異常情況并預(yù)警，及時糾正錯誤、防止問題擴(kuò)大化。

2 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺設(shè)計

2.1 大數(shù)據(jù)存儲

搭建HDFS通用的分布式文件存儲系統(tǒng)，基于具有高穩(wěn)定性、高容錯性等特點(diǎn)，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化大文件的存儲。并提供了WebDAV、Thrift、FTP和FUSE等眾多的訪問接口。采用多副本的存放策略，將副本分別存放在本地機(jī)架節(jié)點(diǎn)、同一個機(jī)架的另一個節(jié)點(diǎn)、不同機(jī)架的節(jié)點(diǎn)，減少了機(jī)架間的數(shù)據(jù)傳輸，提高了寫操作的效率。

搭建全文檢索存儲，構(gòu)建可擴(kuò)展的分布式大規(guī)模搜索引擎，實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速搜索，以及海量數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計分析能力。并具備標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口。并具備標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口，以及兼容Oracle擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)的全文檢索的SQL擴(kuò)展。

基于NoSQL列式數(shù)據(jù)庫存儲半結(jié)構(gòu)/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供支持SQL語法的批處理和高并發(fā)查詢。并提供智能索引功能提高查詢效率，滿足半/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲與檢索的需要。采用JSON/BSON數(shù)據(jù)格式存放半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，操作人員可以直接將JSON/BSON格式的數(shù)據(jù)存儲在分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫之中，并對JSON/BSON的任意字段進(jìn)行查詢，創(chuàng)建索引以及刪改。對于非結(jié)構(gòu)化的文檔類數(shù)據(jù)，分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫通過對象存儲技術(shù)可以將海量的小文件作為表中的一列進(jìn)行存儲，并通過支持二級索引以及全文索引技術(shù)，使得用戶可以通過SQL由文檔中關(guān)鍵字或者相關(guān)文件屬性，綜合搜索得到對應(yīng)的文檔。

采用Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲，支持key-value、list、set、zset、hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。既保留key-value數(shù)據(jù)庫簡單快捷特點(diǎn)，又吸收了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的部分優(yōu)點(diǎn)，完成數(shù)據(jù)快速的檢索和訪問。

2.2 大數(shù)據(jù)計算引擎

提供低延時高吞吐的分布式消息隊列Kafka,支持對主題生產(chǎn)或消費(fèi)數(shù)據(jù)整個生命周期的監(jiān)控，同時能夠監(jiān)控隊列運(yùn)行過程中的資源使用情況、延時情況等。

搭建實時流計算引擎。通過對完整SQL的支持，幫助用戶更方便的構(gòu)建實時數(shù)倉業(yè)務(wù)。提供實時引擎上的流程控制，幫助用戶開發(fā)復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)從業(yè)務(wù)流程控制到底層計算邏輯的全覆蓋；提供高效可擴(kuò)展的計算引擎來應(yīng)對大數(shù)據(jù)量計算；提供實時引擎上的復(fù)雜事件處理和規(guī)則引擎，幫助用戶更方便的定義業(yè)務(wù)規(guī)則和處理邏輯[1]。

搭建離線計算引擎。提供SQL語法支持以及PL/SQL過程語言擴(kuò)展，并且可以自動識別HiveQL、SQL2003和PL/SQL語法，在保持跟Hive兼容的同時提供更強(qiáng)大的SQL支持。支持在事務(wù)中執(zhí)行一個或多個子事務(wù)。提供兩種執(zhí)行子事務(wù)的方式：嵌套事務(wù)和自治事務(wù)。

提供基于圖形化的工作流調(diào)度設(shè)計與管理工具。支持Shell、SQL、JDBC、HTTP等任務(wù)類型，以及自定義Java任務(wù)。支持對任務(wù)的啟動、執(zhí)行到結(jié)束整個生命周期的監(jiān)控。支持多種調(diào)度策略，如定時調(diào)度、依賴調(diào)度、實時調(diào)度等。

2.3 元數(shù)據(jù)管理

采用元數(shù)據(jù)采集適配技術(shù)，接收、解析各種不用類型數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，將有效的元數(shù)據(jù)存入模型并建立關(guān)系?？梢越尤際ive、HDFS、Hbase、Mysql、Oracle、SqlServer、DB2、Inceptor、TeraData、Hyperbase、Teradata、SmartBI、FineReport等數(shù)據(jù)源。提供元數(shù)據(jù)常規(guī)管理能力，包括元數(shù)據(jù)基本信息、關(guān)系、版本的管理維護(hù)，以及元數(shù)據(jù)檢核。

2.4 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理

提供對基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、維度標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的維護(hù)、施行和監(jiān)控功能。

2.5 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

定義數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核規(guī)則，可包括空值、值域、規(guī)范、數(shù)據(jù)集比對、分組檢查、記錄一致性、邏輯、自定義等。質(zhì)量任務(wù)執(zhí)行后會生成質(zhì)量報告，質(zhì)量報告包括質(zhì)量規(guī)則、增長趨勢、規(guī)則類型分布、規(guī)則明細(xì)等內(nèi)容。

2.6 數(shù)據(jù)目錄管理

對信息資源目錄、指標(biāo)目錄、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)詞典目錄、DBMS目錄、信息資源建議標(biāo)準(zhǔn)目錄、數(shù)據(jù)采集對應(yīng)關(guān)系目錄、數(shù)據(jù)采集規(guī)則目錄、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則目錄、服務(wù)資源目錄、服務(wù)更新情況、服務(wù)訂閱情況、元數(shù)據(jù)采集源目錄等信息進(jìn)行管理和展示。

3 交管大數(shù)據(jù)庫設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)主題庫

主題庫主要包括機(jī)動車、人員、事件、道路、企業(yè)等主題數(shù)據(jù)庫建設(shè)。

1）機(jī)動車主題主要記錄機(jī)動車相關(guān)基本信息和軌跡信息，并通過與駕駛?cè)?、交通違法、交通事故、氣象等多維數(shù)據(jù)碰撞關(guān)聯(lián)。

2）人員主題包括與道路交通管理信息系統(tǒng)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的駕駛?cè)嘶蛘叻ㄈ藱C(jī)構(gòu)等。其中針對駕駛?cè)?，可從多個方面對其劃分，從駕駛?cè)祟悇e上，可以將其分為自然人，與非自然人，從組織形式上，駕駛?cè)擞挚煞譃閲鴥?nèi)及非國內(nèi)等。

3）事件主題記錄了當(dāng)事人在某地發(fā)生的行為信息。通過事件主題，可以了解到是誰，在什么時間，通過什么物品，發(fā)生了哪些行為或活動。

4）道路主題記錄與道路相關(guān)的信息，如道路擁堵信息、交通事故信息等，是分析道路運(yùn)行狀態(tài)非常重要的一類數(shù)據(jù)。

5）企業(yè)主題記錄企業(yè)的各項信息，包括企業(yè)的名稱、法人、地址、經(jīng)營主題、營業(yè)執(zhí)照信息、違法記錄、企業(yè)名下所屬車輛檢驗率、報廢率、所屬駕駛?cè)诉`法率、審驗率、違法率、事故率等情況，對企業(yè)、企業(yè)名下的車輛、駕駛?cè)说刃畔⑦M(jìn)行全面管理。

3.2 數(shù)據(jù)專題庫

專題庫主要包括車輛積分、車輛行為分析、交通態(tài)勢研判分析、隱患排查分析等專題數(shù)據(jù)庫建設(shè)。

1）車輛積分專題庫建立針對重點(diǎn)車輛、重點(diǎn)駕駛?cè)?、重點(diǎn)客貨企業(yè)的積分模型?；谥攸c(diǎn)車輛基本信息（客貨運(yùn)、報廢日期、荷載人數(shù)/荷載承重等），以及關(guān)聯(lián)的駕駛?cè)恕⑦`法、事故、卡口過車等數(shù)據(jù)，建立重點(diǎn)車輛積分體系；基于重點(diǎn)駕駛?cè)笋{駛證基本數(shù)據(jù)（駕駛?cè)四挲g、駕齡、駕照類型、違法積分、教育約談次數(shù)等）、以及關(guān)聯(lián)的機(jī)動車、違法、事故等數(shù)據(jù)，建立重點(diǎn)駕駛?cè)朔e分體系；基于重點(diǎn)客貨運(yùn)企業(yè)基本數(shù)據(jù)（經(jīng)營范圍、法人信息等），以及企業(yè)名下的駕駛?cè)恕C(jī)動車、關(guān)聯(lián)違法、事故等數(shù)據(jù)，建立重點(diǎn)客貨運(yùn)企業(yè)積分體系。

2）車輛行為分析專題庫主要基于卡口過車、車輛衛(wèi)星定位等數(shù)據(jù)，對車輛軌跡進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)車輛常走路線、出發(fā)點(diǎn)、落腳點(diǎn)、駐留區(qū)域、出入城記錄等行駛軌跡規(guī)律，以實現(xiàn)對車輛運(yùn)行軌跡的預(yù)測。

3）交通態(tài)勢研判分析專題庫主要基于卡口過車、車輛衛(wèi)星定位等數(shù)據(jù)，分析卡點(diǎn)之間不同時間段（高峰/平峰/低峰）的車輛旅行時間、識別高峰期車輛出行O/D規(guī)律、不同時段/不同類型/不同歸屬地車輛的遷徙規(guī)律等。并可以結(jié)合歷史擁堵數(shù)據(jù)、實時卡口流量、車輛定位等數(shù)據(jù)，對路段當(dāng)前擁堵狀態(tài)進(jìn)行分析。

4）隱患排查分析專題庫基于車輛出行軌跡，對夜間紅眼運(yùn)營車輛、頻繁出入指定區(qū)域車輛、疲勞駕駛車輛、區(qū)間超速車輛、高危地運(yùn)行車輛等進(jìn)行分析。

4 車輛監(jiān)管大數(shù)據(jù)應(yīng)用設(shè)計

4.1 緝查情報分析

對涉醉駕的駕駛?cè)思捌錂C(jī)動車、吸毒人員及其機(jī)動車、套牌假牌車輛、多次違法車輛、高污染車、非法營運(yùn)的營轉(zhuǎn)非車輛、報廢車輛的出行軌跡特征進(jìn)行研判，包括出行區(qū)域、出行時段、停留地點(diǎn)等信息，形成執(zhí)勤執(zhí)法、警力部署的對策。

4.2 執(zhí)勤執(zhí)法安全監(jiān)管

按照“整合執(zhí)法數(shù)據(jù)、強(qiáng)化監(jiān)督考核、提升分析研判”為目標(biāo)，“以執(zhí)法監(jiān)督與執(zhí)法數(shù)據(jù)應(yīng)用為主線，開展個人綜合考核評價，提升執(zhí)法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用效能，推動交警執(zhí)法大監(jiān)督體系的建立?；诰瘑T基本信息、警員定位數(shù)據(jù)、違法查出記錄、執(zhí)法視頻、執(zhí)勤工作記錄等，對民警執(zhí)法規(guī)范、履職能力、違法處罰記錄、執(zhí)法視頻記錄、警員工作勤奮度、執(zhí)法質(zhì)量等方面工作進(jìn)行監(jiān)管和考評[2]。

4.3 車駕業(yè)務(wù)安全監(jiān)管

1）考試業(yè)務(wù)：對考試系統(tǒng)時間異常、項目考試時間過短、非工作時間考試科目一、考試5分鐘內(nèi)合格、考場考試合格率異常、考試設(shè)備重疊、考試誤判率異常、異地駕駛?cè)?，滿分學(xué)習(xí)考試比例異常等情況進(jìn)行監(jiān)管分析和異常預(yù)警。

2）駕駛?cè)藰I(yè)務(wù)：對于駕駛?cè)藰I(yè)務(wù)辦理數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)核查分析，包括領(lǐng)證后短期轉(zhuǎn)出的涉嫌駕駛證數(shù)據(jù)分析、考試合格率數(shù)據(jù)分析、異地駕駛證審驗業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、軍警駕駛證換證業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)歸檔數(shù)據(jù)分析、駕駛?cè)耸謾C(jī)電話重復(fù)數(shù)據(jù)分析、駕駛?cè)藱n案異常情況數(shù)據(jù)分析等。

3）機(jī)動車業(yè)務(wù)：對于機(jī)動車業(yè)務(wù)辦理數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)核查分析，包括違規(guī)替檢車輛數(shù)據(jù)分析、異地車輛檢驗率數(shù)據(jù)分析、初檢通過率數(shù)據(jù)分析、異地車輛報廢率數(shù)據(jù)分析、核發(fā)臨時號牌異常數(shù)據(jù)分析、逾期未報廢車輛數(shù)據(jù)分析、車輛異地報廢數(shù)據(jù)分析、車輛行駛軌跡查詢、業(yè)務(wù)歸檔數(shù)據(jù)分析、檔案更正數(shù)據(jù)分析、同一人員崗位流程操作數(shù)據(jù)分析、號牌補(bǔ)領(lǐng)數(shù)據(jù)分析、機(jī)動車車主手機(jī)號碼重復(fù)數(shù)據(jù)分析、機(jī)動車檔案異常數(shù)據(jù)分析。

4.4 違法處理安全監(jiān)管

對違法的駕駛?cè)?、機(jī)動車的違法信息進(jìn)行不同維度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可查看監(jiān)管違法處理事項（如2次超分處罰、超20分處罰、一車三證處罰、滿分未扣證、滿分繼續(xù)使用、一年一證五車、一年一車五證、人像未采集等），同時對窗口、窗口自助、銀行自助等業(yè)務(wù)辦理渠道的業(yè)務(wù)總量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計。

可以根據(jù)單位、預(yù)警量、處置量、審核量、完成率、屬實量、不屬實量、屬實率數(shù)據(jù)項統(tǒng)計分析

4.5 事故安全監(jiān)管

事故處理安全監(jiān)管覆蓋接警、處警、簡易程序，一般程序、刑案、歸檔、復(fù)核等完整的事故流程。通過采集接處警系統(tǒng)、事故快處系統(tǒng)、公安交通管理綜合應(yīng)用平臺、警務(wù)信息綜合應(yīng)用平臺等系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時采集警車警員定位數(shù)據(jù)、執(zhí)法記錄儀數(shù)據(jù)、酒精檢測數(shù)據(jù)等與事故處理業(yè)務(wù)有關(guān)的各類數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵監(jiān)管點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計分析，生成監(jiān)管點(diǎn)狀態(tài)和監(jiān)管點(diǎn)預(yù)警。

4.6 交通安全情報

對重點(diǎn)車輛、“兩客一危一貨”車、網(wǎng)約車、超員面包車等機(jī)動車、駕駛?cè)思捌溥`法、事故等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計及其同比、環(huán)比、排名變化情況分析，掌握交通安全形勢宏觀情況及變化趨勢；對事故違法行為、交通事故高發(fā)區(qū)、交通事故成因、重點(diǎn)違法事故、交通違法車輛類型、大公安涉車案件、跨區(qū)域車輛特征軌跡等的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，以把握交通事故誘因。建立對人、車、路等交通因素的安全風(fēng)險等級研判模型，開展事故預(yù)防重點(diǎn)區(qū)域、路段、時間、車輛、天氣等影響因素特征及規(guī)律分析。主要包括：“兩客一危一貨”車輛運(yùn)行安全分析、網(wǎng)約車輛運(yùn)行安全分析、超員面包車運(yùn)行安全分析、事故違法行為分析、交通事故高發(fā)區(qū)分析、交通事故成因分析、重點(diǎn)違法事故分析、交通違法車輛類型分析等[3]。

4.7 交通擁堵情報分析

對道路路網(wǎng)的整體擁堵趨勢分析、交通擁堵時段分析、交通擁堵日分析、高峰時段擁堵分析、各圈層交通運(yùn)行概況分析、各等級道路交通運(yùn)行概況進(jìn)行分析，包括城區(qū)交通、周邊高速、景區(qū)商圈、重點(diǎn)區(qū)域等交通路網(wǎng)的運(yùn)行情況，形成路網(wǎng)擁堵指數(shù)分析。

結(jié)合智能交通數(shù)據(jù)、浮動車數(shù)據(jù)、社會渠道交通資源數(shù)據(jù)等，對城區(qū)主干道、城市快速路、高架橋等主要路段及重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行擁堵評判，并結(jié)合預(yù)測性分析、可視化分析、實時性分析方式，對于工作日高峰期、平峰期以及節(jié)假日情況進(jìn)行擁堵評判。

4.8 交通安全設(shè)施應(yīng)用分析

通過對各類交通安全設(shè)施的設(shè)備數(shù)量、設(shè)置點(diǎn)位、故障上報、故障處置以及交安設(shè)施施工進(jìn)度等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合性分析研判，整合交安設(shè)施設(shè)備資源的同時，以便對交安設(shè)施綜合性規(guī)劃合理布置，掌握交安設(shè)施故障上報、交安設(shè)施問題處置情況并對施工單位施工進(jìn)程進(jìn)行監(jiān)督管理[4]。

4.9 交通組織應(yīng)用分析

1）尾號限行交通組織應(yīng)用分析：根據(jù)機(jī)動車數(shù)據(jù)、過車數(shù)據(jù)等，對尾號限行機(jī)動車的注冊區(qū)域分布、行駛區(qū)域分布、行駛路徑、車輛在途量等進(jìn)行研判分析。并結(jié)合車輛用途，分析城市交通出行、城市通勤等規(guī)律，對尾號禁行、限行措施的政策實施進(jìn)行評估。

2）異地車輛交通組織應(yīng)用分析：根據(jù)過車數(shù)據(jù)，對異地車輛的行駛區(qū)域、行駛時段、行駛路徑進(jìn)行研判分析，對異地車輛的交通管理政策實施進(jìn)行評估。

3）專用車道管理應(yīng)用分析：對公交車道、單行道、潮汐車道、HOV車道等交通組織情況進(jìn)行研判分析，包括禁限措施分析、車道分配情況分析、左轉(zhuǎn)待轉(zhuǎn)分析、直行待轉(zhuǎn)分析、非機(jī)動車管理分析等。

5 結(jié)語

本方案利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對機(jī)動車、駕駛?cè)?、事故、違法、過車、車輛定位等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)問題車輛和駕駛?cè)耍⒃u估交通安全風(fēng)險，指導(dǎo)交警部門開展治理行動，提升城市交通安全水平。同時，針對事故處理、違法處理、車駕管業(yè)務(wù)辦理等進(jìn)行全流程監(jiān)管預(yù)警，發(fā)現(xiàn)警員隊伍內(nèi)部問題，推動交警監(jiān)督管理體系的升級。