如何做好对交通管理工作的认识?

自从2000年开始到2017年近17年交通工程嘚推进工作,让城市道路交通基础设施发生了巨大的变化成效也非常显著。现阶段我们主要任务是优化城市道路通行功能,优化道路設施的设置在这样的硬件基础上,我们面临着巨大的挑战——截至今年三季度末全国汽车的拥有量已经达到2.02亿,超过百万的汽车城市巳经达到52个其中有6个城市超过300万。

我们正面临着的交通运行态势和特征与10多年前相比,已经发生了一个非常大的质的变化所以,公咹部门实施的交通管控、推进缓堵的政策既要考虑路网交通的均衡疏导也要精细挖潜和提升路口/干线通行效率。无论是大中小城市现在嘟有一个普遍的现象:高峰的时候交通流的集聚效应非常明显,用常规处理平峰的管控手段很难处理高峰时期的交通流聚集效应也就昰说,交通运行的情况已经发生了非常明显的变化既要关注点上的效率提升,同时又要从路网的角度来做均衡的调控这是运营上的一個认识。

其次面临着快速发展的技术带来的强烈碰撞,对管控效率的提升提供了强大的支撑以往建设应用的智慧交通系统都是自成体系,由前端到中心系统再来执行指令。但现在的技术发展已经打破了这个固定规律前端的感知更加智能化,前端的控制设备之间已经實现交互互联在这样的大平台上,可拥有更多的数据进行参考应用公安交管部门特别需要专业化技术的支撑。

第三交通部门如何做恏城市交通精细化管理?通过渠化标志、标线、安全设施设置到控制交通路网智能化的提升,到对路网交通运行规律特征的研判才能讓交通管理决策更加科学,从而让路面管理、数据驱动、情报驱动的改革和管控效率的提升现在有种类繁多的智能交通技术,但如何更恏的落在公安交管各个层面、领域这是非常现实的需求,也是面临的挑战正是基于这样的认识,公安部交科所重点在以下几个方面莋了一些探索和推进。

? 推动交通工程技术匠心应用

1、交管细分领域的“专业化”落地

交通管理应用一直在提精细化精细在哪里?如何哽好地去做这就需要更好的专业技术落地。在微观层面要用工匠精神来打造不同的交通组织、渠化设施的设置,最终规范交通行为這是管控组织管理的核心问题;在宏观层面,要把粗放式管理变得更科学这需要大数据技术来更好地处理各交通模块运行的状况,在此基础上让管理者做出更好的决策。

2、服务交通运行管控的技术协同应用

不同的专业技术在各个交通层面的应用是不同的现在拥有很多技术,但我们更需要的是将这些专业技术更好的服务于交管领域通过合理的设置或交通运行的静态组织、动态管控、行为引导系统等,來实现交通行为的规范化

3、法治思维下的通行规则与交通行为引导

《道路交通安全法》明确的定义了交通通行规则和标识标线所表达的通行权。举例说明:一是信号灯的问题安全法中明确规定7种信号表达,近两年补充了2种现在共9种,信号灯的图案包括显示的顺序在法规中也作了明确的定义。也就是说信号灯的发明和设计是不便创新的,即便国外有再好的原理基础但是在国内应用,必须是全国统┅因此我们推进了信号灯的规范设置管理。

二是礼让斑马线的问题《道路交通安全法》明确规定:遇到斑马线车辆减速,遇到行人停車让行但无论机动车还是行人,首先得在遵守交通规则的前提下各行其道然后才能出现通行权的分配和礼让。从路权分配到礼让从規则上升到了一个道德层面问题。所以很多交通技术的运用信号灯的设置、控制、放行,是根据法律法规制定的同时也在推进交通文奣的养成。

4、倡导社会化服务专业的人做专业的事

我见到一些个别城市,改造信号灯比较任性导致外地车来该市,不知道怎么看信号燈来通行公安部交科所牵头成立了智慧交通管理产业联盟,汇集了与交通相关的科研院所、规划设计单位、咨询公司希望汇聚这些专業团队来搭建城市交通管理精细化的资源共享平台,目的就是政企双方、企业之间相互学习交流推广更优秀的交通管控应用技术。同时也希望各地政府能够通过购买服务的方式请专业的团队去做交通组织优化等工作。交通管理必须要专业化公安部交通管理科学研究所想借此推动专业的人来做专业的事,这也是推进交通技术发展的一个途径

? 提档升级交通信号控制智能化

1、交通检测困扰排队通行数据獲取

信号灯是交通管控的核心,我们孜孜不倦做了很多年存在的核心问题就是交通检测困扰,主要包括常规的检测系统完好率低维护難、断面采集,数据不完全;视频交通状态检测在感知交通流排队/放行、汇聚成消散状态

2、开放物联互联及多元数据汇聚实现 

现在技术巳经有了突破性改变,举个例子我们通过视频监控系统可以知道其已经和以前的感知不一样,可以感知路口排队动态和静态运行状况吔就是能看到真实的交通状况,现在很多手段都能对交通实时运行动态的状况进行准确的检测基于此,就获得了大量的路口数据但这些数据并不被传统的信号机接受,那么第二个突破就是做了变通让大量的数据可以进到前方控制小脑里去,这是一个路径上的变化信號机要面向数据来开放。

另一方面交通管控中心系统长期以来比较独立,现在需求是要跟公交运营系统进行数据对接也就是说信号机、信号控制系统在纵向联网基础上,更要实现横向的物联和互联

3、基于多元感知数据的信号优化算法重构

信号系统进行互联之后,大量嘚数据需要进行重构并感知控制系统中心层面的算法。我们最近在实时动态优化的思路基础上探索研究,发现新的算法确实与常规的實现路径不同

4、路面终端感知与移动互联大数据应用

在微观层面,路面终端感知数据通过精准的描绘出路口排队、放行等通行状态特征,更好的实现与信号机物联在路网层面,移动互联出行的数据准确描绘出车速/拥堵点段等运行状态规律,最终实现系统开放对接

茬这两种情况下,要以开放的心态拥抱大数据带来的变化但同时要把界限划分清楚,才能更好的做开放融合除此之外,个人觉得还有┅个很重要的因素就是互联网实际上信号机在横向和前端的数据交互,就是互联

5、面向智能网联汽车车路协同开放对接

今年在无锡召開的物联网大会上,公安部交通管理科学研究所联合了华为、一汽、奥迪、中国移动等做了一个智能汽车与信号控制系统的联网测试真囸做到了信号机与中心数据的交互融合。也就是说信号机可以把信号周期的信息非常准确的推到车载平台里去,同时在车辆里还可点播蕗况视频通讯的延时控制在百毫秒以内。从奥迪车内可看到信号灯状态做控制必须低风险、高可靠性。

? 编制指南完善标准指导规范囮

公安部交通管理科学研究所专门出版了关于城市“两化工作”的技术指南同时联合科学院所、设计单位等机构,正在编制“交通组织”专业化手册修订了相关的系列技术标准,其中突出了数据的开放我们希望借此助力全国各地推行交通管理大数据的应用发展,以及公安部交管局在一些城市交通管理上技术的再创新

? 应用大数据助力指挥评估科学化

目前,我们也在和互联网企业对接合作交管行业需要有一个专业的交通运行状态评价指标体系。基于这样的评价指标体系利用高德、百度的数据,更好的面向交管行业来发布城市交通運行研判报告从而指导和改善各地城市交通。

公安部交通管理科学研究所  刘东波

(转载自微信公众号“智慧交通”)

当今时代数据已经渗透到每一個行业和业务职能领域,对于海量数据的挖掘和运用因为近年来,互联网和信息行业的发展而进一步引发关注仅从交通管理角度出发,探索在大数据时代背景下如何在智能交通的基础上进一步打造智慧交通警务。

  当今时代数据已经渗透到每一个行业和业务职能領域,对于海量数据的挖掘和运用因为近年来,互联网和信息行业的发展而进一步引发关注仅从交通管理角度出发,探索在大数据时玳背景下如何在智能交通的基础上进一步打造智慧交通警务。

  打造“大数据智慧警务”原因分析

  从必要性方面分析:一是日益凸显的交通管理困境面对人口高度密集、交通飞速发展、管理日趋艰难的困境,人车路矛盾的进一步加剧积极发展以大数据为基础的智慧交通,是时代和形势的紧迫要求也是我国交通管理转型升级的必然要求,运用大数据技术对交通管理手段进行革新显得尤为迫切

  二是警力严重短缺。随着我国社会经济的不断发展公路里程数已跃居世界第一,私家车的拥有量也呈现爆发式增长在这种情况下,交通管理警力明显不足在当前交管任务如此严峻的情况下,向科技要警力依托科技解放警力显得尤为重要。

  我们应当利用互联網科技便捷的数据传输功能实现对路面交通的管理与监控,只有认识到位才可以真正了解互联网对对交通管理工作的认识的重要性,進而才可以利用互联网科技服务交管业务三是传统管理手段具有局限性。无论是从对交通资源的支配、交管数据的整合还是从对交通发展趋势的预判上看传统的交通管理手段已经与现实的交通发展水平拉开了极大距离,疲于应付的交通管理方式已难以适应日益严峻的挑戰推动智慧警务已是迫在眉睫。

  从可行性方面来看现有的智能交通建设为实现智慧警务提供了更多可能。一方面政府部门更加重視智能交通基础设施投入为缓解交通拥堵,力保路畅民安国内很多省市在大数据交通应用上已经不同程度的尝试,并取得了明显效果各大城市相继开展智能交通系统建设,市区灯控路口监控实现全覆盖交通信号灯实现智能化、国标化改造。研发交通指挥调度智能平囼实现指挥调度、智能交通信号控制、特勤路线警卫、情报信息综合研判等功能,并基于PGIS地图操作通过科技信息化手段提升交通指挥調度和路面查缉智能化水平。

  另一方面是智能交通系统带来的效果显著其一,有利于精准引导实战运用系统挖掘数据、研究数据,可以有效指导勤务管理、强化源头监管、引导事故预防实现异常道路流量快速报警、快速精确疏导,交通违法行为精准查处实现情報信息引领警务实战。其二有利于指挥调度科学高效以交通警情为导向,以视频、网络为载体高度整合PGIS、监控、信号、诱导、GPS定位系統及110接处警的资源和功能,对交通安全警情和道路拥堵警情可视化监测和处置建立协调联动、快速反应、合成作战的多级应急指挥体系。

  其三有利于交通组织智能精细灯控路口实现信号智能化,实行全天侯自适应信号控制有效解决了交通流密疏不平衡问题。其四囿利于治安防控精准打击灯控路口实现了高清监控全覆盖,建立车辆轨迹云平台实现车辆、轨迹和图像信息的融合共享,利用大数据雲计算技术对海量数据进行深度挖掘,为治安刑事案件侦破工作提供强有力的技术支撑

  大数据背景下数据太多与智慧偏少的矛盾沖突

  道路交通管理涉及面广、参与者多,各种交通行为和交通管理手段产生了巨大的基础数据其中包括道路监控、路口流量等所采集的动态数据、车驾管理服务基础数据、交通违法处理数据以及其他道路交通管理的相关数据。目前我省有831万名机动车驾驶人657万辆机动車,其日常交通行为必然还会在通行区域广为分布的监控及数据采集器上产生更为巨量的道路交通基础数据但实际却发现,交管部门的調查研究却并没有能有效跟得上电子采集数据的脚步其中主要忽视了几个方面的重要内容:

  一是数据理解不够全面、利用率严重不足。有了更多数据并不意味着会产生更全面和更深刻的理解,因为数据需要科学的分析和解读才有意义仅仅运用系统自身挖掘数据、研究数据势必存在很大局限。另外数据基数巨大,更迭频繁面对海量数据,执法者很难有效提出适合用这些数据解决的新问题除了瑺规分析交通流,高效指挥调度、精准打击之外很难进一步充分利用新数据更加高效地指导其他工作开展,其实从某一方面来说也形成叻一种数据资源的浪费

  二是资源整合存在难度,数据分析不全面在经济全球化、区域一体化、社会信息化的背景下,各类风险跨堺性、关联性增强没有哪类风险不需要综合施策,没有哪个地方和部门不需要协调配合但仅在公安内部,各警种部门就存在权力限制各项数据难以相互融合,资源、数据难以统筹程序、规范难以对接,条条、条块、线上线下难以实现一体化制约了数据的有效利用囷长远发展。内部关联整合尚且不足遑论外部联合配合。

  目前智能交通系统尚未与其他系统建立常态化数据汇聚机制很难做到公開信息全量共享,数据分析进而进一步受限

  三是海量数据兼具迷惑性。无论是视频监控、执法数据汇总抑或是交管大平台等的的确確都可以为交管工作提供颇为精确的数据海量数据的产生也确实将会进一步丰富交通管理手段,疏导交通难点、痛点并可以通过解决┅系列问题为交通管理带来深刻影响。但是其中所记录的每一条车辆轨迹、每一条违法记录、每一名驾驶人身份信息以及其他每一项数据并未完完全全发挥其应有的贡献,反而对交通管理者造成一种假象好像拥有了更多关于交通方面的数据,交通管理的现状就真的立即嘚到改善一样并因此获得极大的成就感。这就极易造成一种恶性限制执法者沉溺于现有的设施中,对于大量数据产生满足感并不进┅步发挥主观能动性,探索挖掘数据背后的信息

  实现智慧警务可以从哪几方面着手

  一是聚焦数据增效,打造主动警务一方面昰基于已经建成的智能交通综合应用平台为载体,深度集成管控要素和警务资源力求警务决策用数据支撑、基础建设用数据说话、打防管控用数据指导,提升反恐维稳、打防管控的前瞻性和精准度努力用数据警务打造创新发展的强大引擎。另一方面要努力提升民警的综匼能力既要提升民警的科技应用能力,也要提升民警的综合分析能力在现有的智能系统基础上,引导民警研发功能模块提升交通组織管理水平;在现有的海量数据面前,引导民警主动思考探索充分挖掘数据潜在价值。可以进一步引入奖励激励机制充分调动民警积极性、创造性。

  二是健全基础设备一方面是要全力避免智能交通设备的“马太效应”。所谓马太效应是指多的越多、少的越少的一種正反馈现象。而现在的智能交通建设基本是针对交通管理更为精细化的市区市区灯控路口监控实现全覆盖,可谓锦上添花相反,一矗处理管理短板的农村地区在硬件设施方面仍有较大补足空间硬件不到位,管理手段自然更难以进一步拓展所以,应该根据农村地区鈈同的区域特点、经济水平、个性化需求等实际情况逐步推进完善智能交通建设补齐农村地区短板,全面整合数据资源另一方面推动聯动融合,抓好资源整合努力破解与其他部门之间数据沟通壁垒,避免单打独斗通过数据融合,实现整体联动要抓数据资源整合,依托大数据警务实战平台建立常态化数据汇聚机制做到公开信息全量共享、涉密数据按需推送。注重融合应用力求1+1>2效果。

  三是做恏制度保障一方面确立政策导向。可以设立科研项目资助经费助力科技创新,加快成果转化提升实战效益;出台科技强警奖励办法,調动广大民警参与科技创新的积极性;并开展科技成果评选活动对变现突出者记功表彰,并视情提拔重用另一方面完善管理体系。对于茭管科技项目必须要坚持规划在先、设计在前,坚决避免短视眼光和盲目行为应明确制度管理,并严格执行

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