基于大数据的城市交通管控

宝康管青：基于大数据的城市交通管控2016-01-28ITS114智慧交通由中国智能交通协会主办，公安部交通管理科学研究所、国家道路交通管理工程技术研究中心、国家智能交通产业技术创新战略联盟、道路交通安全公安部重点实验室、无锡市滨湖区人民政府承办的“2015’第十届中国智能交通年会”于11月4日在无锡召开。本届年会主题为“新技术背景下的智能交通创新与提升”，上海宝康电子控制工程有限公司智能交通事业部总经理管青博士在城市智能交通发展创新论坛上发表题为《基于大数据的城市交通管控》的演讲，本文为其演讲速记，未经演讲者本人审定。特此感谢中国智能交通协会提供演讲速记。管青：大家中午好！上海宝康电子控制工程有限公司隶属于上海宝康集团，从事该行业相关内容已达21年之久，立志于成为这个行业创新的解决方案和专业的综合服务提供商。在21年的时间里，公司部门已拓展到11个之多，公司向外售出三千多台协调智能控制机。并且拥有在一百多个城市成功实施项目的经验。在这个行业算是有一定的积累。我左边这张图代表了我们现在这个行业里面比较普遍的最基本的所谓的系统集成。我把前端的设备产生的各种数据，汇集到我们指挥中心的管控平台里面。关于大数据，我们做了一个最大的全国性的IDC机房，其中包括有阿里巴巴、上海电信、地铁的一些数据。与上海电信跟我们公司签订了一个价值26个亿为期十年的合同，我们还建立了上海市公安局大数据卡口的综合平台，这个平台里面会聚了上海市十七个区县的所有卡口数据，目前这个平台里面的数据已经达到了150多亿条，涵盖23256条车道，并且每天都在进行数据的更新。众所周知，大数据有4V，即大量、多样、高速和价值。类似的工作我们在常州和贵州也开展过。我们发现，交警在实际工作中面临着数据存不下，跑不动，用不好，不共享的问题，但是联合起来看的话我们会发现，真正的存不下，跑不动，其实不应该是我们交通行业的人去解决的问题，这应该是IT行业的人员去解决的问题。而交通行业的人士应该解决的是什么呢？我们应该更加注重大数据里面数据的多样性和它的价值，解决服务于我们交通的用不好的情况。我们一直在考虑，如果把这些大数据用好，它会给我们交警管控相关的业务带来怎样的变化。我们前面涉及的很多都是从整个城市比较宏观的角度来分析城市的交通的规律和变化。但是在交警这个层面，他更加侧重于实时的管控这部分。随着大数据的到来，是不是以往的数据我们就要淘汰掉，是不是所有的地方我们都要用到大数据，这都是我们一直在思考的问题。交通大数据是怎样产生的？我们这个大数据到底是怎么产生的？2003年的时候，我们拿着录像机到路口去数过往车辆，到2005年的时候，我们的卡口拍了很多照片，包括车子的数量等。而现在，我们说我们不光要看到车，我们还要看到里面坐的什么人。现在新的国标提出来的要求是什么呢？我不光要看到你的人脸，还要识别你的人脸，包括遮阳板有没有放下来，你的纸巾盒是放在哪里。交警的业务部门需求在不断提升，这样就导致现在的数据量比一开始要复杂的多。把车辆的基本数据和车辆进行实时的比对，包括保险业务，基础维修业务，也去做一些关联，大家可以看到这个数据在不断的膨胀。从交通规律角度分析，我们路上有车，有几辆车，这是我们以前要回答的问题。到了现在，我们回答的不光是你有车，你的车型是什么，你全天后的车辆的规律。后来我们就做交通拥堵指数，对于交通政策的影响分析，堵点堵源的研判等等。对于我们的交通部门来说研判这条路上到底有什么车可能更关键。道路上面，每天早高峰，可能就60%或者70%的车是每天大家都在驾驶的，因为我们每天上班走的路线是相对固定的，那么这个车流的组成到底是什么样子。这里面还有一个高峰，这个高峰到底是什么时候开始的，显然不是全市一下进入高峰。如果我在做管控的时候，我要知道这个路口大概什么时候进入高峰，那个路口什么时候进入高峰。这样对我什么时候派警员去处理是非常有帮助的。所以我觉得人还是哪些人，路还是那些路，车还是四个轮子，但是我们管理思路变了以后，我们的大数据就应运而生。我觉得我们传统的以建设前端设备，建设各种各样的系统的这种模式，逐步的进入尾声了。领导在汇报内容也强调了，我们现在有70%、80%的城市都已经建设完备了，包括前端中心、指挥设备板块，我觉得对大数据的研判应该是未来发展的一个热点。回顾从前，我们交通管理部门最终的目标是什么，他要管路上的秩序、效率和安全。更形象一点的说，就是管车、管人，管路和管物，是管车和管人的问题，因为现在车辆的安全和人的安全是大家非常重视的内容，包括我们所做的二次识别，包括对套牌车的研判，包括对驾驶员的识别等等。这是我们目前行业非常大的热点。我今天说的并不是这些内容，因为这些东西做好了以后，可以从源头上去防患于未然，我把那些有危险驾驶行为的人员，我把那些车辆找出来了，这是很有价值的一件事情。但是这个事情最大的基础在什么呢？我觉得他车辆的最基本的信息和驾驶员最基本的信息，在我们一开始考驾照的时候就完整的录入了这个系统，通过高清度的卡口的时候，这里面通过一个比对，他是很容易识别的。所以这也是宝康目前这一块发展的特别好的原因。以路管为背景的大数据的特点另外一块我想讲的是管路，管路是我们交警秩序、指挥中心最关心的部分。我们采取了很多城市的交通系统，包括北上广深，我们在信息的精准采集这块还处于薄弱的阶段。有工程实施的原因，有运营维护的原因。这个确实还要再研究一段时间。另外就是交警所需求的精细化的交通规律分析还是比较少的。我们如果是管路的话，以管路为背景的大数据会是什么样的特征。我们公司通过这些研究，给出了这样几个特征：第一，混合型的数据库架构，为什么呢？因为大数据其实更适合于做数据的分析和研判，但是我们的交警在管理我们的城市交通的时候，他需要去做沙盘化的统一管理。在未来的指挥平台的逻辑架构里面，它会完成数据的整合，这个是通过接入我们大数据的架构。另外就是数据的分析，尤其是非结构化的数据，这一定是大数据分析的强项。第二，数据的来源和交互更加丰富，现在交警的数据，相对来说还是比较封闭的，他基本上都来源于前端建设各种各样的设备，包括流量、信号等。现在的大数据研判是和公安内网的数据打通的，但是公安自身建设的这些设备和数据。这些数据做好以后，在交互方面的问题不大。但是如果未来真的要做大数据的交通管控，一定会和其他部门产生数据，比如说互联网的数据等。在这个和互联网互联互通这一块，政策可能要逐步放开，这个还需要大家共同的努力，因为没有这些数据的研判，我们还是在交警内部执行。第三，对交通对象的档案化的精准描述。对于道路的拥堵程度我们有没有一些量化的指标对它进行描述。现在我们路口建立了电警，信号线圈，信号配时等等，这是最传统的一种应用。但是如果我们把交通事故，把信号配置的数据，把违法数据，都拉进来的话，会产生什么？我们可以做一个清晰的研判，第一个是路口的基本信息。第二个，我们谈到路口拥堵，到底是一个车道堵，还是某个方向堵，还是四个方向都堵，这个在目前看到的还比较少的。第三个，路口的高峰是什么时候产生的，到底是七点钟产生的还是六点半，到底有几个高峰。交警在认识路口的交通规律的时候，也是需要大数据来进行佐证的。第四个，是否容易产生违法数据，到底是因为什么东西违法，是不是因为我的标志标线的设计不合理导致的违法，这需要道统的基础设施提出研判才能得出这样的规律。第五个，信号配时与高峰匹配吗？早高峰交警说七点半开始，就按照这个设置了。但是如果早高峰是从六点半开始的，那么这个时间就不匹配了。所以这块关于路口的这种精细化的研判，包括对人对车的精细化的研判，也是未来管控发展的方向。最后会得出来一些信息，到底哪些路口调派人，人员什么时候到，是早晨六点钟到还是八点钟到，我们需要一个支撑，车道到底是设什么样的左转，以前是先设好以后有问题我们再来改。如果有数据的话，我们就可以弥补这个缺憾。另外就是交通规律的精准研判，这里面我觉得可以有很多，比如说违法，到底哪个地方违法是最多的，拥堵是从哪里开始蔓延。在大数据以后，大数据的一个很大的价值就是它要挖掘出以前我们不知道，或者我们看到了但是忽略了的信息。第五，信息精准的主动推送，我们各地的指挥中心建立了很大的屏幕，但是我们去走访的时候发现，指挥中心很多时候是在录入数据，真正管控的人比较少，因为这个数据你需要到系统内部去查，而且要到相当专业的地方去查找。这里面就会发，现数据存在指挥中心里面，我们很难发挥它的价值，最后产生的就是滞后的报道和预测，这里我们需要做的事情就是把这些各地数据，全部放在平台里面。另外我们的领导和民警掌握的信息是不一样的，如果把指挥中心掌握的数据发给民警告诉这个路口的信号配时应该是什么样子，形成掌上的微指挥中心，这个也是未来管控的一个发展的方向。第六，警务资源的精准调动，这张图里面我们可以看到，一旦事件发生以后，它可以在周边自动进行搜索，搜索的是什么内容呢？把周边刚刚过去的卡口数据，周边的视频，包括我周边的警员数据自动在页面上做一个展示。这样领导就可以很快的来进行调动和指挥。最后就是信号控制，最关键的还是控制，但是控制是一种被动的控制，是一种滞后的方式。如果我通过交通规律的研判，我研判出来可能有60%的车是从哪里来的，是大车还是小车，这样就可以做一些主动的控制。另外就是我们的广义控制和交互控制这。交互控制，我们把这个数据告诉我们的驾驶员，和驾驶员形成一个良好的互动。最后是一个瓶颈，一个是数据的开放性问题，一个是数据质量问题。我们说70%到80%的城市建立了指挥中心，但是我们看到一个指挥中心里面装入了几十个不同的系统，一套前端设备搭一个系统。还有数据的标准问题，标准太多，交警需要的数据和我们规划部门、建设部门，需要的数据是不一样的，这个数据怎么分？现在还没有一个特别完整的国标进行相关的指导。我们要把这些数据壁垒消除，如果没有开放的平台，我们就不会有大数据的快速融合和发展。对未来的展望在管控这个层面，未来一段时间内，交警内部的数据研判以及车驾管的研判会是热点，时机比较成熟，大数据的趋势不可逆，实际上是智能交通应用走向成熟的标志。目的还是起始阶段，包括数据交换，网络问题，数据安全问题需要解决。随着大数据和电子车牌等新技术的引入，信号控制会发生翻天覆地的变化，带来更加精准主动的管控。另外就是在大数据下的诱导和我们传统的交通信息采集会弱化，甚至会逐步的消失，因为大家以后可能用的是车载的应用。智能汽车加移动互联+大数据+车路协同，可能是未来交通管控的基石，最后这个行业可能会催生一批以数据为主导的企业，宝康的意愿就是成为城市道路优化的专家。谢谢大家！