一、概述

　　眾所周知，智能交通的核心應用，在于智能交通平臺;而智能交通平臺的核心，在于交通數(shù)據(jù)的綜合管理和應用。在當前的智能交通領域，基于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的交通管理和應用正在逐漸取代以前相對粗獷的交通管理模式，“治堵”、“管控”、“限行”、“精準打擊”、“科學決策”、“合理配時”等等字眼正在不斷地對新一代的智能交通平臺提出更高的要求。本文就以“如何精準打擊無真實號牌車輛”、“如何基于交通數(shù)據(jù)做交通管理行為的專項整治”、“如何利用交通大數(shù)據(jù)輔助交通組織優(yōu)化”等三個經(jīng)典數(shù)據(jù)應用，闡述數(shù)據(jù)時代下的智能交通綜合應用。

　　二、基于大數(shù)據(jù)的涉牌違法車輛的分析和研判

　　在路上的時候，我們經(jīng)常會看到這樣的一些車輛，比如未懸掛號牌的、用光盤遮擋的、防撞裝置或者備胎遮擋號牌的、用泥漿、油漆污損號牌或者膠貼涂抹號牌的、可翻轉號牌架的車輛!

　　隨著下面此類新聞在不斷地映入我們的眼簾，與這些車輛相關性較大的關鍵詞往往就是遮牌、違法、事故、逃逸乃至死亡，我們不得不接受這樣一個事實——珍惜生命，遠離無牌車!

　　事實上，整治涉牌違法一直是交警最為重視的一項工作，而且在《道路交通安全法》中，對此類涉牌違法的處罰也是最嚴厲的!

　　但是此類車輛有一個共同的特征，即車輛號牌無法辨識或者不真實，所以不能通過號牌確定車輛的真實身份。而交警現(xiàn)役的非現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)需要100%依賴準確看清車輛號牌，例如闖紅燈電子警察系統(tǒng)、超速卡口抓拍系統(tǒng)、違停取證系統(tǒng)以及手動抓拍系統(tǒng)等。

　　那么問題來了，怎樣在不知道車牌的情況下，打造一套可用于實戰(zhàn)的涉牌違法研判分析系統(tǒng)?

　　讓我們理一下思路，對無牌車輛怎么研判?車輛除了車牌外有什么其他的特征?車標、車身顏色、車型、品牌及子品牌、駕駛室特征……是不是有了以圖搜車的想法了?但是以前的以圖搜車為什么不能奏效呢?首先是不是搜車的準確率不高?其次是不是搜車的速度太慢?第三點是不是搜車跟后續(xù)的處罰的業(yè)務脫節(jié)了?那么好，理清楚問題，我們是不是有了更好的方向了?

　　這就是非常典型的數(shù)據(jù)時代下，針對車輛研判的大數(shù)據(jù)研判系統(tǒng)：通過二次識別的云分析給出車輛數(shù)據(jù)精準結構化描述;全文檢索引擎將這些結構數(shù)據(jù)進行檢索優(yōu)化;智能交通綜合平臺通過數(shù)據(jù)比對列出相似度從高到低車輛，從而確定目標車輛真實號牌。與以往的車輛研判相比提升的是，基于大數(shù)據(jù)全文檢索引擎下的搜索速度更快;基于云分析系統(tǒng)下的二次識別和車輛建模準確度更高。

　　以下就是國內某一線城市，交警支隊基于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的以圖搜車的實際應用案例。

　　三、基于大數(shù)據(jù)的科學輔助決策和專項整治

　　近日來，隨著北京、深圳、廣州等一線城市采取禁電禁摩等措施的實行，交通管理的科學性又再次被推到了輿論的的風口浪尖上。那么面對這種特定交通違法行為或者交通管理痛點，有沒有一種特別好的科學輔助決策系統(tǒng)，讓交通管理行為不成為懶政、庸政，不將交通管理者推向公眾百姓的對立面，讓城市交通管理更有針對性，且更卓有成效呢?

　　實際上基于大數(shù)據(jù)下的輔助決策專項整治系統(tǒng)，需要從以下幾個面為精細化交通管理帶來好處：

　　提供面向新的交通問題的治理手段：利用人工智能和機器智能，提供新的交通研判功能，例如高速公路車輛多次超速以及故意篡改號牌，確定車輛的違法行為;

　　提供信息輔助決策系統(tǒng)，利用管控平臺強大的數(shù)據(jù)存儲、處理和分揀能力，與自身的交通違法信息庫以及六合一違法信息庫對接后，提供強大的違法信息時空分布規(guī)律，從而讓交警開展專項整治行動時真正做到有的放矢。

　　提供專項整治行動業(yè)務流程，針對不同的專項整治行動，能夠結合實際的業(yè)務應用，提供專項整治行動數(shù)據(jù)源輸入，整治行動過程以及整治行動結果的完整應用流程。

　　4)提供強大的專項整治行動報表，能夠為交警用戶提供強大、詳細的整治行動報表，報表能夠清晰地顯示出整治行動開展前的違法信息分布情況，以及開展專項整治行動之后的違法信息分布情況，從而準確科學地評估專項整治行動開展的效果。

　　以下就是基于這種應用如何管控不按規(guī)定線路行駛的渣土車專項整治：

　　當前，全國的各大主流城市都在如火如荼地開展城市基礎設施建設，因此產(chǎn)生了數(shù)量龐大的工地數(shù)量以及工程渣土。一般來說，城市交通部門是專門劃定了施工工地渣土的傾倒區(qū)域，而且為了不影響其他城市交通，一般規(guī)定在夜里的某個時間段內允許渣土車輛進行傾倒。但是現(xiàn)實中，由于渣土車司機的收入來源與貨運的次數(shù)成正比，因此出于利益驅使，有些不法分子就會選擇不按規(guī)定時間在未規(guī)定的區(qū)域進行渣土傾倒。而大貨車闖禁專項整治行動就可以協(xié)助交通管理者對此類行為提供很好的解決辦法。

　　此類闖禁的大貨車，再很大程度上存在著一些車輛套牌、號牌故意污損或者遮擋以及車輛超速的情況，同時由于不按規(guī)定路線以及時間內行車，往往又會導致擾民或者交通安全事故的發(fā)生，因此在122/110/119三臺合一系統(tǒng)中往往會登記此類信息。那么針對非法渣土車的專項整治查處就可以從套牌車輛分析、超速車輛分析以及大貨車闖禁專項整治等幾個方面聯(lián)合進行考慮。

　　如何判斷大貨車是否按既定路線行駛，可以按這個邏輯進行思考：

　　1、行車路線上如果存在連續(xù)的卡口，那么可以根據(jù)連續(xù)多個卡口描繪工程車行車軌跡;

　　2、行車路線上若沒有可以形成行車軌跡的多個卡口，那么統(tǒng)計工程車在單個卡口的出

　　行頻率，若是在短期內出沒頻率遠遠大于應該按正常行駛可能經(jīng)過單個卡口的出行頻率，就可以推斷為不按路線行駛提前返回;

　　如何判斷大貨車是否有套牌的行為?

　　1、平臺側把該區(qū)域所有可能出沒的工程車的車牌信息進行統(tǒng)一手工錄入，或者通過與六合一數(shù)據(jù)庫的對比將工程車的數(shù)據(jù)自動同步，然后分析該區(qū)域的異常工程車車牌號碼，以確認是否有車輛改牌情況的發(fā)生;

　　2、在工地出入口必經(jīng)的道路上設置多個卡口，采用類似于平臺在高速公路場景下的篡改號牌專項研判，分析是否有車輛套牌情況的發(fā)生;

　　3、利用前端高清分辨率的抓拍機，通過識別異常車牌的車輛來識別號牌故意污損的車輛。

　　如何判斷工程車私自傾倒工地渣土垃圾傾倒區(qū)域?

　　1、與三臺合一事件等級系統(tǒng)進行對接并分析;

　　2、與電臺、市民信箱等渠道進行人工篩選。

　　通過以上幾個方面統(tǒng)籌的數(shù)據(jù)規(guī)律對比和碰撞，專項整治系統(tǒng)將對這種工程車隨意傾倒工業(yè)垃圾的行為得出準確的規(guī)律，從而使得行政管理人員能夠有針對性地進行管理和處置。

　　四、基于大數(shù)據(jù)的交通流分析和組織優(yōu)化

　　在當前很多城市交通管理體系中，交通誘導的建設已經(jīng)相對來說比較普遍。實際上交通誘導就是屬于交通組織優(yōu)化和合理分配車流量的一種手段。不過隨著當前城市交通擁堵程度的加劇，簡單的交通誘導已經(jīng)很難滿足交通組織優(yōu)化的目的。而基于大數(shù)據(jù)的交通流分析和組織優(yōu)化則是從交通數(shù)據(jù)分析的維度進一步輔助交通管理和應用，通過分析和挖掘交通參數(shù)數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、交通基礎設施數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù)，從宏觀和微觀上把握柯橋區(qū)交通路網(wǎng)運行狀況、路網(wǎng)服務水平以及路網(wǎng)運行特征，通過構建交通信息采集系統(tǒng)和輔助決策支持系統(tǒng)，達到交通決策優(yōu)化的目的。

　　那么如何將流量數(shù)據(jù)分析應用程度更加細化下去呢，一般可以通過以下幾個方面進行闡釋：

　　1)交通流態(tài)勢的評估：交通態(tài)勢分析是利用交通信息采集設備得到的數(shù)據(jù)，在不同的時空維度下深度挖掘，多角度展示路網(wǎng)的運行特征，把握交通趨勢。

　　2)交通特性的分析：分析的維度主要為某一個區(qū)域范圍內的流量分布變化或者某一個路口的早晚高峰模型。

　　3)交通流預測：通過大量歷史流量數(shù)據(jù)的分析和規(guī)律比對，以分鐘、小時、天、月、季度、年等維度對未來出現(xiàn)的流量數(shù)據(jù)做預測分析。

　　4)交通評價：針對當前路網(wǎng)的運行情況，以數(shù)據(jù)維度給出當前路網(wǎng)的流暢度和合理性，包括擁堵指數(shù)的分析、不均指數(shù)的分析和延遲指數(shù)的分析等等。

　　5)城市交通運行報告：根據(jù)所監(jiān)控范圍內城市級綜合的數(shù)據(jù)分析結果，提供區(qū)域內路網(wǎng)運行狀況、路網(wǎng)服務水平、路網(wǎng)運行特征等信息。為城市管理者提供交通流分析和組織優(yōu)化的決策依據(jù)。

　　五、結語

　　以上就是基于數(shù)據(jù)下的智能交通綜合應用的典型案例，當然這些應用只是交通大數(shù)據(jù)應用的冰山一角。數(shù)據(jù)時代下的智能交通應用，將隨著智能交通數(shù)據(jù)中心的建設腳步，呈現(xiàn)出越來越豐富的應用。未來，將是真正的智能交通的DT時代，智能交通平臺，也將隨著數(shù)據(jù)應用，達到新的高度，未來可期!