1引言

　　隨著經濟的發展，交通流量日益增長，隨之而來的是交通安全問題隨著車輛、人口、活動的增多，問題日益突出。各個涉及交通安全的部門在工作過程中經常缺乏管理對象的各類信息，這些信息不在單位職責范圍內，但在工作過程中需要對這些相關信息進行核實，如主干道卡口視頻信息、車輛違章、交通事故信息等。單位相互之間銜接存在延遲和縫隙，導致協調緊密程度差，在解決交通問題時常常是“頭痛醫頭，腳痛醫腳”，都是臨時性地處理問題，導致問題容易“死灰復燃”，不能常態化地管理，問題處置效果差，達不到綜合解決問題的目的。因此，城市交通安全管理監測需要全方位獲取路面動態信息，以大數據應用、云存儲為核心，強化分析、研判、預警功能，形成具有系統化、智慧化、綜合特征的交通安全管理監測服務系統。

　　2總體設計方案

　　交通安全管理監測信息平臺主要建設內容包括9個應用業務系統、1個網絡體系、1個大數據平臺建設。其中，9個業務應用體系包括綜合態勢系統、基礎信息系統、重點監管系統、統計分析系統、預測預警系統、綜合執法系統、預案管理系統、行業管理系統、服務系統。通過建設城市交通安全管理監測信息平臺，打通各職能部門信息化孤島現狀，實現數據共享；對城市整體交通安全風險進行快速識別，對交通安全風險和事件形成常態化和高效的聯動處置機制和監測機制。為城市交通安全監測預警、風險評估、監督管理、交通安全綜合保障等業務提供支撐。要求工程建設中做到統一領導、統一規劃、統一技術標準、分步實施。確保平臺具有以下優點：

　　1）架構領先，彈性擴展。采用松耦合的架構，使各個功能模塊易于對接，流暢運行。城市交通安全管理監測信息平臺的功能覆蓋數據匯聚、數據存儲、平臺管理、共享交換、數據治理等。各個功能組件均支持彈性擴展。

　　2）多源匯聚，統一接入。平臺支持多種數據結構接入：結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。支持其他領域數據的接入，如物聯網數據、互聯網爬蟲數據等。

　　3關鍵技術

　　3.1計算機視覺和人工智能技術運用

　　通過機器學習、模式識別和人機交互3項計算機視覺處理技術，聚焦機器視覺、目標識別、自動規劃、智能搜索、智能控制、圖像理解和遺傳編程等多個領域算法[2]，采取基于人工智能技術的剛性、非剛性目標智能識別與分析的綜合技術方案。

　　3.2基于視頻大數據的挖掘分析技術運用

　　主要涉及的核心需求是海量視頻中車輛特征數據識別與存儲、圖片存儲、實時存儲、轉發和數據挖掘分析，強化平臺的并行計算和多條件模糊檢索性能。在大數據挖掘分析技術的基礎之上，建立研判模型，將實戰技戰法、犯罪心理學等與視頻圖像特征分析相結合，使視頻圖像數據的挖掘應用更加有針對性，大大提高了實戰效能。

　　3.3分布式計算與存儲技術運用

　　為滿足海量數據的跨地區查詢共享，項目采用先進的分布式計算與存儲技術方案。HBase是Hadoop大數據下的列式數據庫，相比于傳統的關系型數據管理系統可提供更高的讀寫效率，更好的容錯性能，非常適合視頻圖像類海量數據并行寫入，同時存在多用戶同時在線查詢的業務，根據業務邏輯合理設計行和列，并對部分列建立特定的二級索引，大大加快系統查詢響應速度，提升系統的可用性。

　　3.4GPU圖形計算技術運用

　　對圖像及視頻目標特征、行為進行智能化實時分析時，高密度圖像運算中浮點計算密集性高，對存儲訪問量大，傳統的CPU已經無法在性能方面進行大的突破。為此，需要采用先進的GPU圖形計算，極大強化了視圖處理運算能力和數據讀寫吞吐能力[3]。采用并行處理方式，合理分配計算資源，充分釋放計算能力。將復雜的分析任務細分成數以千計的、可并行處理的小任務，從而可以實現比傳統方式快幾個數量級的速度來解決問題。與傳統的僅有CPU的計算機集群相比，GPU圖形計算能夠大大降低功耗，系統整體的安全性、可靠性及易用性等優勢得以大幅度提升。

　　4系統平臺設計

　　業務系統平臺建設內容主要包括綜合態勢系統、基礎信息系統、重點監管系統、統計分析系統、預測預警系統、綜合執法系統、預案管理系統、行業管理系統、服務系統等建設內容。

　　4.1綜合態勢系統

　　綜合態勢系統全面展現全市涉及交通相關的人員、重點車輛、危險路段、橋梁、隧道、涵洞等要素的交通安全態勢。實時對各交通要素狀態進行監測感知，對其安全風險進行分類分級，并在態勢中通過數據看板和GIS地圖將預警的數量按照不同類型對象展示出來。同時建立一套風險評估模型和標準。基于個體的車輛、橋隧等風險變化，進而實現全市及各區的風險等級及安全態勢動態評估和展示。便于管理者宏觀掌控全市交通安全風險水平和輔助決策。

　　4.2基礎信息系統

　　基礎信息管理系統主要通過匯聚城市各職能部門針對重點車輛、人員、道路、橋梁、隧道基礎設施、運輸企業的相關靜態數據信息，建立基礎數據的共享、查詢、管理的統一化信息系統。為各部門提供管理、查詢從業人員信息、重點車輛信息、路橋等基礎設施信息、企業信息、點位視頻信息的基礎信息管理系統。

　　4.3重點監管系統

　　重點監管系統是對包含公交車、出租車、長途客車、旅游包車、農班客車、危險品運輸車、渣土車、貨車、校車等重點車輛；包含有違法違章的從業人員、重點關注人員等人員；包含危險道路、橋梁、隧道、涵洞等路網；車輛營運企業和視頻卡口等基礎檢測體系運行進行實時監測，實現對重點車輛、人員、道路、橋梁、隧道等對象的重點跟蹤和動態監管。系統主要監管這些交通要素的實時位置、運行軌跡、交通行為特征、當前狀態、預警情況。主要目的是為監測重點監管對象影響交通安全的異常行為。

　　4.4統計分析系統

　　通過平臺的大數據研判分析模型，對系統的各類主題數據，包括從業人員信息，重點車輛信息、路網信息等進行分析研判，分析研判內容包括三大類：

　　1）從業人員分析研判，分析內容主要以從業人員安全態勢評估、從業人員違法違規高發類型分析為主；

　　2）重點車輛分析研判，分析內容主要以重點車輛的分析研判、車輛運營企業分析研判為主；

　　3）基礎設施分析研判，分析內容主要是路橋隧交通組織研判分析、重點區域路段研判。

　　4.5預測預警系統

　　預測預警模型管理是對人、車、路網的預警模型配置和管理，它是根據既有的設計預測預警模型，給予用戶一定的配置權限，來適應不同業務場景的需要，模型設計的算法，能自動計算對象的周邊風險，對滿足預警條件的對象進行預警提示，或進行趨勢預測。用戶可根據實際不同的業務流程或場景，對預測預警的模型進行配置調整，讓預測預警模型達到與業務最佳的耦合狀態。同時也管理模型的啟用與停用，以應對靈活多變的業務場景和流程[4]。

　　4.6綜合執法系統

　　綜合執法是對整個執法過程，基于建立的預測預警體系，根據各部門業務規則，進行預警實時自動分發。實現各部門執法信息共享，聯動處置過程監測監管，形成執法、反饋、監管、評價工作閉環機制，解決了九龍治水及執法真空等問題。

　　4.7預案管理系統

　　預案管理是針對節假日、重要會議、大型展會等重大活動時，按照預置的預案模板，執行相關管控流程的一套管理體系。預案管理功能的設計包括3部分：業務規則管理、預案管理以及效果評估。

　　4.8行業管理系統

　　主要對城市的重點關注人員駕駛重點車輛及危及公共安全的重點車輛進行重點監管。重點關注人員監管主要針對信訪人員、酒駕人員、毒駕人員、犯罪前科人員、涉穩人員、涉暴人員、涉恐人員等駕駛重點車輛進行監管，通過監測這類人員的位置信息、軌跡信息，并結合行為分析和風險分析進行指揮決策。重點車輛監管主要對危及公共安全的車輛進行監管，這類車輛包括危險品車輛、校車、重型載貨車等，能夠通過監測車輛的位置、運行軌跡、上線情況、車載視頻、運行時段來進行風險分析和決策調度[5]。

　　4.9公眾服務系統

　　公眾服務系統是交通安全監測管理服務平臺對外公眾服務的系統，主要通過微信公眾號和短信服務系統為城市的運輸企業、營運車輛駕駛員進行信息發布、法制宣傳、預警提醒短信通知等服務。

　　5結語

　　城市交通安全管理監測信息平臺能對重點車輛、從業人員、運營企業以及交通基礎設施的各類基礎數據、指標參數等進行綜合研判分析，基于大數據的分析算法、數據研判模型對數據主題進行綜合性研判，產生高價值的研判數據，讓管理者清晰快速地掌握整個業務態勢。系統可根據歷史的數據，基于大數據的預測算法，對業務的發展趨勢進行預測和評估，輔助管理者對業務的決策，為業務的開展和管理提供強力的信息化支撐。

　　【參考文獻】

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　　[2]張李蓀.信息化建設中的數據存儲系統建設[J].人民長江,2009(7):97-99.

　　[3]劉輝.水利水電工程勘測設計行業信息化發展思考[J].水利規劃與設計,2017(1):78-81.

　　[4]張李蓀,徐俊,孫文萍.開發利用好水利信息資源為水利信息化打下堅實基礎[J].勘察設計,2006(6):58-60.

　　[5]肖強.城市公共交通信息化發展問題研究[J].智能城市,2019(13):170-171.

　　鐘修清1，2，盧聰飛1，2，羅展舒1，2，葉永萍1，張飛1，2