大數(shù)據(jù)時(shí)代 交通電子警察如何發(fā)展

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，通過資料的收集、整理、分析、統(tǒng)計(jì)等方法，準(zhǔn)確及時(shí)地掌握交通違法系統(tǒng)中各種動(dòng)態(tài)、靜態(tài)信息，提取交通違法行為在時(shí)間、空間、違法類型上的分布特征，可以從多個(gè)維度對(duì)交通違法數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有助于探索出更加科學(xué)有效的交通違法治理科學(xué)方法，為非現(xiàn)場(chǎng)交通執(zhí)法這一領(lǐng)域的發(fā)展提供有益的參考，以期更加富有成效地開展交通違法治理、維護(hù)道路交通秩序、預(yù)防和減少交通事故，為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展創(chuàng)造和諧的道路交通環(huán)境。

1 交通違法數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

1.1 交通違法數(shù)據(jù)庫概況

公安交通管理綜合應(yīng)用平臺(tái)（通常稱為“6合1平臺(tái)”）是公安部推廣的全國性應(yīng)用平臺(tái)，交通違法數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在該平臺(tái)的交通違法數(shù)據(jù)庫中，用到的數(shù)據(jù)庫表包括：trff_app.vio_surveil（簡稱surveil表）、trff_app.vio_force（簡稱force表）和trff_app.vio_violation（簡稱violation表）。其中，surveil表記錄了交通違法處理前的所有非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法數(shù)據(jù)；force表記錄了交通違法處理前的所有一般程序執(zhí)法數(shù)據(jù)（包括現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法和非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法）；violation表記錄了交通違法處理前的所有簡易程序的現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法數(shù)據(jù)，同時(shí)，上述3個(gè)數(shù)據(jù)庫表中的數(shù)據(jù)，在違法當(dāng)事人辦理完成交通違法處理手續(xù)后，都將進(jìn)入到violation表中。3個(gè)數(shù)據(jù)庫表之間的關(guān)系如下圖所示：

數(shù)據(jù)庫表關(guān)系圖

1.2 可非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的交通違法行為

根據(jù)《道路交通安全違法行為代碼及處罰標(biāo)準(zhǔn)（2014年版）》，機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)诉`法代碼中，適用簡易程序的違法代碼有258種，適用一般程序的違法代碼有113種，可以單獨(dú)使用強(qiáng)制措施的違法代碼16種（強(qiáng)制措施共105種，其中89種與簡易程序或一般程序重復(fù)），合計(jì)共387種違法代碼。按照現(xiàn)有市場(chǎng)上非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法設(shè)備的種類和發(fā)展水平，篩選出可以進(jìn)行非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的交通違法行為共92種，占機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)诉`法行為總數(shù)的23.8%?？煞乾F(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法交通違法行為主要集中在違反交通標(biāo)志或標(biāo)線（包含了壓實(shí)線、不按導(dǎo)向車道行駛、不按規(guī)定車道行駛、逆行、倒車、進(jìn)入禁行范圍、超過規(guī)定時(shí)速、低于規(guī)定時(shí)速、停車等）和違反交通信號(hào)燈指示的違法行為。近年來由于高清攝像機(jī)、視頻分析和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法在涉及司乘人員的違法行為（如不系安全帶）、涉及號(hào)牌的違法行為（如遮擋號(hào)牌、污損號(hào)牌、不懸掛號(hào)牌等）方面有了進(jìn)一步的突破。

2 交通違法數(shù)據(jù)分布特征

2.1 時(shí)間分布特征

通過統(tǒng)計(jì)廣州市非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法數(shù)據(jù)的取證時(shí)間，可以發(fā)現(xiàn)，非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法數(shù)據(jù)在時(shí)間上的分布總體上具有以下特征：

日相似性：雖然每天的違法數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)波形略有差異，但同一采集對(duì)象的曲線波形相似，變化趨勢(shì)呈明顯的周期性。在每天的同一時(shí)段，違法數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出極其相似的變化趨勢(shì)。

連續(xù)性：時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有連續(xù)性，序列中的每一個(gè)采集數(shù)據(jù)對(duì)相鄰時(shí)段的記錄數(shù)據(jù)都有承上啟下的特點(diǎn)（投入使用的電子警察數(shù)量發(fā)生變化除外）。

相對(duì)穩(wěn)定性：在每一較短時(shí)段內(nèi)，違法數(shù)據(jù)的時(shí)間變化趨勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定。

執(zhí)法主體相關(guān)性：非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法技術(shù)手段中，對(duì)違法行為的取證方式包括完全依靠設(shè)備和人工與設(shè)備結(jié)合兩種。完全依靠設(shè)備的非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量，節(jié)假日與工作日的差距非常??；而人工與設(shè)備結(jié)合的非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量，節(jié)假日明顯低于工作日。

流量相關(guān)性：排除執(zhí)法主體的影響，只考察完全依靠設(shè)備的非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量，在一天24小時(shí)中總體呈現(xiàn)為正態(tài)分布，其峰值主要出現(xiàn)在10時(shí)-16時(shí)之間。高峰時(shí)段為全天交通流量較大的時(shí)段，但并沒有呈現(xiàn)早晚高峰的特征。

2.2 空間分布特征

考慮到交通違法量在空間上的分布，不僅與非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量在空間上的分布有關(guān)，還與非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法點(diǎn)在空間上的分布有關(guān)，為了屏蔽非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法點(diǎn)數(shù)量在空間上分布不均對(duì)評(píng)價(jià)某區(qū)域交通違法嚴(yán)重程度的影響，定義“單位執(zhí)法量=非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量/非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法地點(diǎn)數(shù)量”來作為衡量指標(biāo)?？梢园l(fā)現(xiàn)，非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法數(shù)據(jù)在空間上的分布總體上具有以下特征：

極不均勻性：非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量在空間上的分布是極其不均勻的。占比80%的非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量，發(fā)生在占違法地點(diǎn)總量15.6%的違法地點(diǎn)。 　　城郊差異性：郊區(qū)的單位執(zhí)法量略高于城區(qū)的單位執(zhí)法量。

道路級(jí)別差異性：單位執(zhí)法量在道路級(jí)別上的分布按照高速公路、城市快速路、城市一般道路逐級(jí)遞減。

2.3 違法行為分布特征

非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法數(shù)據(jù)在違法行為上的分布也體現(xiàn)出極不均勻的特征，占比84%的非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量，發(fā)生在占比10%的違法行為上。

非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量最為突出的交通違法行為是：違法停車、違反禁令標(biāo)志、違反禁止標(biāo)線、超速、闖紅燈、不按導(dǎo)向車道行駛、違規(guī)使用專用車道。這一特征除了與交通違法行為自身的統(tǒng)計(jì)特征有關(guān)之外，還與現(xiàn)有非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法手段的技術(shù)可實(shí)現(xiàn)有關(guān)。例如，涉及號(hào)牌（包括未懸掛號(hào)牌、故意遮擋號(hào)牌、故意污損號(hào)牌等）的交通違法行為，現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量反映該違法行為也較為突出，但因技術(shù)手段原因，現(xiàn)階段的非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量幾乎為零。

3 大數(shù)據(jù)環(huán)境下交通電子警察發(fā)展策略

電子警察是智能交通管理系統(tǒng)大框架中的重要組成部分，也是在對(duì)圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語義化、結(jié)構(gòu)化處理方面應(yīng)用最深的領(lǐng)域。從技術(shù)角度，電子警察系統(tǒng)也是智能交通行業(yè)中率先引入大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)，突破數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸的一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域。下一步，繼續(xù)提高非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法比例、解放警力的途徑，可以從以下3個(gè)方面考慮。

3.1 科學(xué)布局定點(diǎn)

當(dāng)前國內(nèi)幾乎所有城市都擁有一定數(shù)量的電子警察，早期的電子警察布點(diǎn)“粗放式”的特征比較明顯，這一特征只適合于電子警察系統(tǒng)建設(shè)的起步階段，隨著系統(tǒng)規(guī)模的逐步擴(kuò)大和系統(tǒng)功能的日漸完善，也就對(duì)電子警察布點(diǎn)的科學(xué)性提出了更高的要求。需要進(jìn)一步以管理需求為導(dǎo)向，以交通特征為標(biāo)尺，兼顧交通安全管理、交通秩序管理和交通執(zhí)法管理等方面的需求，綜合考慮道路等級(jí)、交通區(qū)位、交通功能、交通運(yùn)作特征等方面的客觀條件，從交通執(zhí)法數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)特征出發(fā)，分析評(píng)估當(dāng)前電子警察布局的合理性，并將分析結(jié)果作為電子警察下一步建設(shè)和運(yùn)行維護(hù)管理的指導(dǎo)意見，具體如下：

（1）對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法量較大，而且該違法行為又可以采用非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的，盡量采用非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法；

（2）加大已有非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法中設(shè)備自動(dòng)采集取證的比例，將進(jìn)行人工（或半自動(dòng)）非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的警力也解放出來；

（3）持續(xù)優(yōu)化調(diào)整電子警察的點(diǎn)位，遷移改造社會(huì)效益不大且執(zhí)法數(shù)量很少的電子警察。

3.2 持續(xù)提升智能化水平

目前，高清化、智能化的電子警察前端已成為主流，實(shí)時(shí)、自動(dòng)地捕獲進(jìn)入特定范圍的車輛，識(shí)別信號(hào)燈狀態(tài)、識(shí)別車輛牌照，已經(jīng)成為此類電子警察前端設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)配置。然而，現(xiàn)有的前端智能化水平還遠(yuǎn)不能滿足交通管理實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的期望，智能化面臨著新的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在3個(gè)方面：一是綜合識(shí)別率指標(biāo)（包括捕獲率、識(shí)別率等）的繼續(xù)提升，從當(dāng)前90%的要求，提升至95%甚至更高；二是外部場(chǎng)景適應(yīng)性的提升，在電子警察的實(shí)際應(yīng)用中，其算法需要進(jìn)一步適應(yīng)各種各樣的自然環(huán)境變化，如強(qiáng)逆光、強(qiáng)順光、強(qiáng)陰影、低照度、雨雪天、對(duì)向車輛遠(yuǎn)光燈等多種干擾因素，因此需要引入領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理算法，通過收集現(xiàn)場(chǎng)某一類場(chǎng)景的場(chǎng)景對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練，最終將訓(xùn)練結(jié)果反饋到前端設(shè)備；三是增值特征識(shí)別與應(yīng)用，大力拓展圖像識(shí)別的目標(biāo)范圍，從單一的車牌識(shí)別過渡到車型、車標(biāo)、年款、車身顏色、號(hào)牌顏色等多維度的車輛信息識(shí)別，以及駕駛?cè)四槻?a href='/map/tezheng/' style='color:#000;font-size:inherit;'>特征、不系安全帶、開車打電話等駕駛?cè)诵畔⒆R(shí)別，從而拓展非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法在“違法行為”維度的空間。

3.3 創(chuàng)新執(zhí)法模式

在上文所述92中可非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的交通違法類型中，“上道路行駛的機(jī)動(dòng)車未懸掛機(jī)動(dòng)車號(hào)牌的（1717）”、“故意遮擋機(jī)動(dòng)車號(hào)牌的（1718）”、“故意污損機(jī)動(dòng)車號(hào)牌的（1719）”、“不按規(guī)定安裝機(jī)動(dòng)車號(hào)牌的（1720）”這4種交通違法行為，屬于涉牌違法行為，非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法難度較大。在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，通過創(chuàng)新執(zhí)法模式，采用“設(shè)備提供線索信息、民警精準(zhǔn)現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法”這種線上和線下互動(dòng)配合的方式，可以有效打擊上述違法行為。具體是通過分析車輛通過電子警察的數(shù)據(jù)（包括治安卡口、和電子警察采集的數(shù)據(jù)，下一步可以擴(kuò)展至停車場(chǎng)及高速公路收費(fèi)站的數(shù)據(jù)），提取圖像識(shí)別所提供的車型、車標(biāo)、年款、車身顏色、號(hào)牌顏色等車輛信息，得出車輛的行駛軌跡。然后通過對(duì)目標(biāo)車輛在一段時(shí)間內(nèi)活動(dòng)軌跡進(jìn)行分析，可以判斷出該車輛在某一范圍的出現(xiàn)頻度、時(shí)段，實(shí)現(xiàn)對(duì)單體行為習(xí)慣的有效預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果提供給路面民警，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)違法車輛的精準(zhǔn)現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法。

4 結(jié)語

廣州市交通電子警察系統(tǒng)經(jīng)過16年的發(fā)展建設(shè)，已經(jīng)形成了較大的規(guī)模，非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法也成為了交通執(zhí)法的主力軍，通過深度挖掘電子警察運(yùn)行產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，開展交通違法數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析和評(píng)估，指導(dǎo)電子警察在布局定點(diǎn)、智能化方向、執(zhí)法模式等方面的發(fā)展策略，大數(shù)據(jù)在廣州市近幾年的智能交通設(shè)施規(guī)劃與評(píng)估中得到了較好地應(yīng)用與實(shí)踐。展望未來，智能交通設(shè)施評(píng)估將在交通安全、交通環(huán)境及交通運(yùn)營等角度切入，進(jìn)一步深化與拓展大數(shù)據(jù)分析評(píng)估技術(shù)。