5月17日-18日,由賽文交通網(wǎng)主辦的第十二屆(2023)中國(guó)智能交通市場(chǎng)年會(huì)在上海召開(kāi),來(lái)自智能交通行業(yè)產(chǎn)業(yè)上下游的超120位企業(yè)代表和專家學(xué)者出席,涉及公安部交通管理科學(xué)研究所、交通運(yùn)輸部各科研所及直屬部門(mén)、各地一線交通管理、交通運(yùn)輸單位、國(guó)內(nèi)智能交通設(shè)計(jì)單位、互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)、高校等。四維圖新旗下數(shù)字孿生城市生態(tài)服務(wù)商世紀(jì)高通受邀出席會(huì)議。

在“智慧交管科技創(chuàng)新應(yīng)用論壇-道路交通安全綜合治理”分論壇上,世紀(jì)高通智慧交通事業(yè)部總經(jīng)理邱奉翠發(fā)表《地圖數(shù)據(jù)·賦能道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)防控》主題演講。她指出,聚焦道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)防控,面向城市、高速、國(guó)省道場(chǎng)景,在地圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上,通過(guò)融合人、車(chē)、路、環(huán)境、事故等多源數(shù)據(jù),世紀(jì)高通打造了集全息畫(huà)像、隱患排查、事故研判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警一體的實(shí)戰(zhàn)平臺(tái),助力交管道路安全科學(xué)管控、隱患排查、主動(dòng)預(yù)防等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

01

打造道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖

賦能交通安全風(fēng)險(xiǎn)防控

由于我國(guó)人、車(chē)、路基數(shù)龐大,在道路交通要素持續(xù)增長(zhǎng)以及交通新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)的情況下,交通事故總量與發(fā)生率依然偏高,道路交通安全形勢(shì)亟需改善。

國(guó)務(wù)院安委會(huì)在“十四五”全國(guó)道路交通安全規(guī)劃中提出,較“十三五”末年,十四五時(shí)期,道路交通事故萬(wàn)車(chē)死亡率要平均下降3%左右,較大道路交通事故起數(shù)平均下降4%左右,重特大道路交通事故起數(shù)平均控制在4起左右。其中,推動(dòng)道路交通安全隱患排查治理水平不斷提升、持續(xù)開(kāi)展道路交通事故分析研判工作、健全道路安全性評(píng)價(jià)體系與評(píng)價(jià)制度是支撐目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的重要舉措。

面對(duì)新形勢(shì)下的新需求,世紀(jì)高通依托自身核心地圖數(shù)據(jù)和GIS引擎基礎(chǔ)能力,以及交通大數(shù)據(jù)分析能力,聯(lián)合部委、高校、行業(yè)客戶一起,共同打造了道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖產(chǎn)品,通過(guò)全息畫(huà)像、隱患排查、事故研判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警四大業(yè)務(wù)模塊,實(shí)現(xiàn)事前隱患全面感知、事中風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、事后事故分析研判的全流程監(jiān)管,輔助交管部門(mén)實(shí)現(xiàn)道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)防控。

02

交通大數(shù)據(jù)融合分析

助力安全領(lǐng)域業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)

在道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖的打造中,首先實(shí)現(xiàn)人、車(chē)、路、環(huán)境、事故等多源數(shù)據(jù)的匯聚融合,然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘,圍繞不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建系列指標(biāo)體系及安全算法模型,最終實(shí)現(xiàn)道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖全場(chǎng)景應(yīng)用。

全息畫(huà)像-路網(wǎng)結(jié)構(gòu)挖掘

城市路網(wǎng)是交通運(yùn)行的基礎(chǔ),傳統(tǒng)的交通擁堵、交通安全分析和追責(zé)往往集中于駕駛者、車(chē)輛及交通管理層面,卻忽略了交通基礎(chǔ)路網(wǎng)的分析。世紀(jì)高通通過(guò)聯(lián)合部道研中心、高校和戰(zhàn)略客戶,聚焦靜態(tài)路網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘分析,識(shí)別出29類城市隱患因子、20類高速隱患因子、24類國(guó)省道隱患因子,形成了平面線形、縱面線形、橫斷面設(shè)置、行車(chē)條件以及開(kāi)口設(shè)置五個(gè)方面的隱患指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)對(duì)道路網(wǎng)全方位、多角度、數(shù)字化的剖析。

事故研判-助力科學(xué)管控

基于歷史事故數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù),世紀(jì)高通建立了從事故定位-事故判別-事故分析-交管場(chǎng)景應(yīng)用的業(yè)務(wù)閉環(huán)。首先基于地圖數(shù)據(jù)要素和拓?fù)涮卣?將歷史事故數(shù)據(jù)與空間位置建立精準(zhǔn)映射;其次通過(guò)參考《公路交通事故多發(fā)點(diǎn)段及嚴(yán)重安全隱患排查工作規(guī)范》等指導(dǎo)文件,實(shí)現(xiàn)事故多發(fā)路段的判別;之后再?gòu)氖鹿实臅r(shí)空特征、誘因分析等角度進(jìn)行全方位分析;最后服務(wù)于交警的勤務(wù)排班、重點(diǎn)路段研判分析、隱患排查治理、周報(bào)/月報(bào)以及節(jié)假日?qǐng)?bào)告等一系列場(chǎng)景應(yīng)用。

隱患排查-系統(tǒng)閉環(huán)管理

同樣,在隱患排查階段,世紀(jì)高通實(shí)現(xiàn)了隱患識(shí)別、隱患分析、隱患治理、隱患管理的隱患閉環(huán)業(yè)務(wù)。隱患的識(shí)別和分析,一方面基于地圖數(shù)據(jù)可以自動(dòng)化識(shí)別五類隱患因子,另一方面基于視頻識(shí)別/激光點(diǎn)云、小程序采集的方式可以補(bǔ)充識(shí)別標(biāo)志標(biāo)線、防護(hù)欄缺失等隱患點(diǎn)。同時(shí)系統(tǒng)可以針對(duì)已經(jīng)識(shí)別的事故多發(fā)及隱患點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)化分析,如事故關(guān)聯(lián)分析、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)誘因分析等。隱患的治理和管理,主要基于隱患分析結(jié)果,從重點(diǎn)路段優(yōu)先治理、隱患特征集中治理兩方面為交管部門(mén)提供治理策略和方案,并在隱患治理后,對(duì)隱患治理效果進(jìn)行評(píng)估及全流程整體管理。

實(shí)時(shí)預(yù)警-風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)預(yù)防

在基礎(chǔ)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)因子的基礎(chǔ)上,通過(guò)融合車(chē)輛因子、路況因子、氣象因子、事故因子等幾大類風(fēng)險(xiǎn)因子,構(gòu)建道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。平臺(tái)可從時(shí)間、空間等多維度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀及發(fā)展態(tài)勢(shì),實(shí)現(xiàn)道路交通安全風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和預(yù)防,并通過(guò)誘導(dǎo)屏等方式及時(shí)發(fā)布交通安全風(fēng)險(xiǎn)警示信息,服務(wù)于交管部門(mén)的日常勤務(wù)報(bào)備、公眾安全出行。

目前,道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖產(chǎn)品已經(jīng)在廣東、吉林等全國(guó)多個(gè)交警客戶落地驗(yàn)證,通過(guò)與客戶的深度合作,支撐了交警事故研判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、隱患排查、勤務(wù)排班等實(shí)際工作。

03

深度挖掘地圖數(shù)據(jù)價(jià)值

推進(jìn)智慧交通產(chǎn)業(yè)發(fā)展

邱奉翠提出,地圖不僅僅只是一張背景地圖,地圖數(shù)據(jù)還可以深挖提升利用價(jià)值,在道路安全風(fēng)險(xiǎn)防控領(lǐng)域還有更多價(jià)值點(diǎn)值得探討。例如,通過(guò)高精要素挖掘分析來(lái)判斷道路現(xiàn)有標(biāo)志標(biāo)線合理性�；�于高精度地圖能力準(zhǔn)確獲取道路上標(biāo)志標(biāo)線要素現(xiàn)狀及對(duì)應(yīng)位置,結(jié)合交通工程標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,將標(biāo)志標(biāo)線語(yǔ)義與道路特征相匹配,并進(jìn)行上下游關(guān)聯(lián),從而判別標(biāo)志標(biāo)線是否存在錯(cuò)誤、冗余、缺失、前后矛盾等安全隱患;其他方面,如雷視融合感知的高精高頻軌跡與高精度地圖進(jìn)行精準(zhǔn)匹配之后,可通過(guò)分析車(chē)輛的實(shí)際軌跡挖掘車(chē)輛的沖突特征,研究車(chē)輛對(duì)道路實(shí)際使用的物理區(qū)域,與理論的物理區(qū)域進(jìn)行對(duì)比分析,并通過(guò)研究車(chē)輛對(duì)各種管控措施的依從率、不同相位車(chē)輛達(dá)到分布特征等不同維度的微觀運(yùn)行特征,為安全隱患排查、交通渠化改造、交通管控措施優(yōu)化等提供決策支撐;此外,還可為重點(diǎn)車(chē)輛提供基于精準(zhǔn)位置的風(fēng)險(xiǎn)提醒及路徑規(guī)劃服務(wù),基于隱患點(diǎn)及歷史治理案例,以地圖數(shù)據(jù)為載體形成隱患治理經(jīng)驗(yàn)庫(kù),為隱患治理提效。

未來(lái),在地圖數(shù)據(jù)這張底圖的基礎(chǔ)上,可以融合更多安全相關(guān)的數(shù)據(jù)和圖層,打造一張全息感知、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、業(yè)務(wù)賦能的道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖。不僅服務(wù)于交管,還可應(yīng)用于車(chē)企、公眾等多個(gè)行業(yè)、多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

四維圖新也將持續(xù)秉持開(kāi)放、合作、創(chuàng)新、共贏的發(fā)展理念,在智慧交通行業(yè)深耕。同時(shí),攜手更多合作伙伴,進(jìn)一步挖掘地圖數(shù)據(jù)的價(jià)值,共同推進(jìn)智慧交通行業(yè)發(fā)展,助力美好出行。

(新媒體責(zé)編：wa12)