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一、上海市公安交通管理信息化的基本情況與“大數(shù)據(jù)”應用的初步探索和實踐

（一）數(shù)據(jù)深度挖掘與預測研究對海量數(shù)據(jù)進行挖掘，分析、提煉出有價值的信息，一直是交警總隊在常態(tài)交通管理中努力和不斷嘗試并力求達到的分析動態(tài)化、管理精細化的目標。在交通事故預警方面，我們通過對370余萬條交通事故的地點、人員、車輛等信息分析，每年市、區(qū)兩級事故易發(fā)或死亡人數(shù)較多的“黑點”，由總隊定期督促屬地交警支（大）隊限期整改。針對一段時間內本市欺詐性交通事故（俗稱“碰瓷”）高發(fā)的情況，我們建立并不斷補充完善了事故“碰瓷”嫌疑人員和車輛黑名單，通過提前預警、發(fā)案比對等方式累計鎖定相關嫌疑人415人，取得了很好的成效。在交通狀況評價方面，我們以道路擁堵程度、交通事故數(shù)量為主要評價要素，創(chuàng)新性地將各區(qū)（縣）地面道路和快速路的整體交通情況以“指數(shù)”的形式分色展現(xiàn)，供業(yè)務部門和支（大）隊參考。為掌握全市快速路交通流結構和集散規(guī)律，我們利用分布在中環(huán)及中環(huán)以內快速路上約300個斷面構成的車牌識別系統(tǒng)實時采集流量數(shù)據(jù)，開展了集散性OD分析的探索，即將全市快速路網(wǎng)劃分成20個“小區(qū)”，通過數(shù)學建模和車輛信息的跟蹤，展現(xiàn)各“小區(qū)”間交通流轉移的時空分布特征，為擁堵成因分析、排堵預案制定等提供參考。在道口安保方面，我們通過對歷史數(shù)據(jù)的分類統(tǒng)計、比較，研究制定了重大活動安保工作的道口查控方案。2010年上海世博會舉辦前夕，時任市委書記的俞正聲同志在G15沈海高速公路朱橋檢查站現(xiàn)場，對“車駕查控系統(tǒng)”的技術架構、實時運作以及海量數(shù)據(jù)的采集、分析及應用狀況進行了詳細調研，當即要求我們研發(fā)“世博道口通行證管理及不停車安檢系統(tǒng)”。上海世博會期間，該系統(tǒng)累計實時關聯(lián)10多個數(shù)據(jù)庫，核發(fā)297.7萬余張通行證，不僅將進滬車輛安全審核檢查關口前移，還通過利用“車駕查控系統(tǒng)”的實時比對功能，既做到了“持證”車輛的快速通行，又實現(xiàn)了“逢疑必查”的目標。世博期間，系統(tǒng)比對命中有關車輛1.5萬余輛次，有效提升了民警的工作效率和打擊精確度，同時也對預防和緩解全市各道口因安檢引發(fā)的大面積擁堵問題起到了積極作用，減少了道口現(xiàn)場安檢壓力及對交通的影響，得到了各級領導和社會的一致肯定。在為“大公安”服務方面，我們嘗試定期將網(wǎng)上追逃人員信息與本市機動車檔案進行關聯(lián)比對，篩選出在逃人員可能駕駛的機動車信息，累計抓獲在逃人員329名，探索出了“先由人查車、再由車查人”的信息提煉新方法，取得了很好的實戰(zhàn)效果。

（二）數(shù)據(jù)可視化隨著各類統(tǒng)計、分析數(shù)據(jù)的不斷增多，各級領導、基層民警都希望通過直接的“可視化”界面展示各類數(shù)據(jù)和信息。2009年，我們構建了基于GIS地圖的應用平臺，并將采集或共享的實時路況、“110”交通類報警事件、視頻監(jiān)控、快速路入口匝道控制、停車場泊位等信息在電子地圖上進行分層次展現(xiàn)，這些實時、動態(tài)的信息可按需隨時調閱。2010年上海世博會期間，根據(jù)安保工作的需要，我們制作了兩張專題圖。“進滬陸路道口流量專題圖”實時展示當日全市進滬道口的機動車流量、“持進滬通行證”機動車流量、5分鐘進滬流量等信息和道口排隊區(qū)、安檢區(qū)的視頻監(jiān)控信息。此外，通過對各道口歷史流量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，提供流量預警信息。“世博園區(qū)管控區(qū)周邊道路流量專題圖”除整合了全市快速路、高速公路、地面主干道路的實時路況和快速路匝道開閉狀態(tài)等信息外，實時展示當日進出世博管控區(qū)的機動車流量、5分鐘流量等。兩張圖的應用，為市公安局“二指”坐鎮(zhèn)指揮的領導以及民警實時掌握交通流量、科學指揮、調配警力等提供了依據(jù)，受到了充分肯定。

（三）參與“交通指數(shù)”的研究經(jīng)過多年的建設，上海已經(jīng)完成市區(qū)重要道路的交通流信息的采集，并實現(xiàn)以紅、黃、綠三種顏色代表路況的信息。為使交通參與者全面、客觀地了解本市道路交通的實時通行狀態(tài)，向其提供了量化的擁堵指標。2009年，交警總隊在數(shù)據(jù)應用上的視野不再僅著眼于自身，而是跨出一步，會同市政府相關部門，將手中的靜態(tài)數(shù)據(jù)和市政府相關部門可共享的動態(tài)數(shù)據(jù)關聯(lián)起來。繼參與了榮獲上海市科技進步一等獎的“上海世博智能交通系統(tǒng)關鍵技術及應用”項目研發(fā)之后，2011年起，交警總隊積極配合上海市城鄉(xiāng)建設和交通發(fā)展研究院（原上海市交通信息中心）研究“道路交通指數(shù)”。通過對大量采集的各類交通實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析、比較，最終用“道路交通指數(shù)”這一數(shù)值方式來量化描述道路交通運行狀態(tài)，同時結合GIS地圖加以分色、分塊展現(xiàn)，并通過網(wǎng)站、微博、手機APP等向公眾實時，力爭做到既能客觀地評價交通擁堵狀況，又能方便出行者的理解與記憶。

二、與當今“大數(shù)據(jù)”應用的差距

目前，“大數(shù)據(jù)”的應用處于發(fā)展初期，在我國更是剛剛起步。通過多年的實踐和積極探索，交警總隊“大數(shù)據(jù)”的應用成效明顯，但我們感到，與當今國內外成功的“大數(shù)據(jù)”應用相比，我們還存在差距，主要表現(xiàn)在：

（一）在理念和思維上仍存在差距隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)等相關智能技術的飛速發(fā)展，可以預見，“大數(shù)據(jù)”陳志康：公安交通管理“大數(shù)據(jù)”的應用與研究在公安交通管理方面的應用也將愈加廣泛。但與其“4V”（即Volume大量、Velocity高速、Variety多樣、Veracity真實性）特點相比，未來“大數(shù)據(jù)”的應用與發(fā)展絕不是簡單依賴數(shù)據(jù)采集量的擴大，也不僅僅是服務器性能、數(shù)據(jù)的簡單擴容或累加，而是對于其中蘊含的理念、思維的轉變和突破。與“小數(shù)據(jù)”時代相比，“大數(shù)據(jù)”時代的轉變是多方面的。例如，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法追求精確，但“大數(shù)據(jù)”只預測宏觀趨勢；傳統(tǒng)的統(tǒng)計、研究關注因果關系，而“大數(shù)據(jù)”更強調數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)等。

（二）在技術和手段上仍較為匱乏就我們目前擁有的各類交通管理數(shù)據(jù)而言，其體量并不能稱之為“大數(shù)據(jù)”。如果要同各警種的數(shù)據(jù)相關聯(lián)，與市政府相關部門的數(shù)據(jù)相融合，將數(shù)據(jù)的應用轉化為生產(chǎn)力，其所面臨的困境還十分明顯，這也直接反映了我們在技術和手段上的匱乏。2009年，我們便已利用“數(shù)據(jù)倉庫”技術等當時較為成熟和先進的技術開展交通管理核心數(shù)據(jù)的深度挖掘，力求為業(yè)務部門提供更豐富、有效的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但受限于傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的架構，無論在計算效率還是結果表現(xiàn)上均無法得到“質”的突破。此外，我們對于海量視頻的快速檢索、車輛照片關鍵特征的提取等方面仍缺少高效的手段，使得對于這類非結構化數(shù)據(jù)的應用、管理仍處于初級階段，對其中蘊含的有深層次應用價值的信息無法加以進一步挖掘。“大數(shù)據(jù)”的處理流程一般可概括為四個步驟，即“采集、預處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘”。其中，“預處理”是當前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中被忽視或被弱化的部分，除了受限于主流的關系型數(shù)據(jù)庫（如Oracle）、集中式存儲等架構外，還與缺少將非結構化數(shù)據(jù)（例如視頻、圖片、文本、聲音等）向結構化數(shù)據(jù)（即可以用二維表結構來表達的行數(shù)據(jù)，例如存儲在數(shù)據(jù)庫中的記錄）轉換的有效技術手段有著重要關系。所以，現(xiàn)有的統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘等絕大多數(shù)針對的是結構化數(shù)據(jù)（目前僅占所有數(shù)據(jù)量的10%至20%，其余均為非結構化數(shù)據(jù)），難以真正體現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”多樣性的特點。

三、今后公安交通管理“大數(shù)據(jù)”的研究與應用方向

（一）研究和建立“公安交通管理大數(shù)據(jù)應用平臺”結合市公安局“十三五”信息化建設規(guī)劃，研究和建立“公安交通管理大數(shù)據(jù)應用平臺”。不斷學習研究Hadoop、虛擬化等新技術，構建全新的數(shù)據(jù)存儲、處理技術架構，不但要使數(shù)據(jù)的存儲容量更大、運算速度更快、展現(xiàn)形式更豐富，更要突破同類數(shù)據(jù)的局限，從看似毫不相干的數(shù)據(jù)之間發(fā)現(xiàn)關聯(lián)性，真正體現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”的精髓。

（二）滿足數(shù)據(jù)采集的需求，提升管理水平“大數(shù)據(jù)”應用的核心是數(shù)據(jù)挖掘，為公安交通管理中遇到的難點問題提供原因分析依據(jù)，但其基礎卻是所采集數(shù)據(jù)的質量和種類。因此，一是要不斷提高各類交通管理相關基礎信息的采集質量，為后續(xù)數(shù)據(jù)處理奠定堅實的基礎。二是要積極建立與市交通委員會、市保監(jiān)會等社會相關部門的數(shù)據(jù)共享機制，擴充與機動車、駕駛人、特定行業(yè)管理、道路等相關的數(shù)據(jù)類型。三是依托高校、科研院所等專業(yè)力量進行深入研究，力爭突破圖片、視頻等海量非結構化數(shù)據(jù)的管理難題，運用有效的數(shù)據(jù)模型和架構，實現(xiàn)類似結構化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述、查詢和處理。四是積極會同市公安局相關部門，在數(shù)據(jù)層面加強與市公安局“警綜平臺”“情報綜合研判實戰(zhàn)平臺”“視頻監(jiān)控平臺”“治安卡口信息綜合管理平臺”等的對接，為公安交通信息研判分析提供支撐。

（三）抓住重點，突破四個階段的核心技術應用“瓶頸”我們要選擇合適的軟件、工具，真正將數(shù)據(jù)轉化為信息，并提煉出有價值的信息。在數(shù)據(jù)采集方面，重點解決高并發(fā)數(shù)的訪問、操作問題，使服務器、數(shù)據(jù)庫負載均衡并分片處理。在預處理階段，重點做好“生產(chǎn)庫”向“資源庫”的轉移和數(shù)據(jù)清洗等工作，滿足后續(xù)數(shù)據(jù)處理的實時計算需求。在統(tǒng)計分析階段，要在了解業(yè)務需求的基礎上，著重在不同數(shù)據(jù)的“關聯(lián)性”上下工夫，找到規(guī)律。在數(shù)據(jù)挖掘階段，要力爭實現(xiàn)數(shù)據(jù)從“事后統(tǒng)計”到“事前預測”的突破。

（四）以管理為中心、應用為導向，建立配套的專業(yè)隊伍和管理機制“大數(shù)據(jù)”的決策不能僅憑經(jīng)驗，而真正要“拿數(shù)據(jù)說話”，從深層次看，還需要建立科學的、與之相適應的管理機制。同時，“大數(shù)據(jù)”的研究、建設、運行、維護、應用等每個環(huán)節(jié)都需要由會技術、善管理、懂業(yè)務的復合型專業(yè)人員來承擔。“大數(shù)據(jù)”時代才剛拉開序幕，目前，其許多技術瓶頸尚未取得突破，數(shù)據(jù)共享絕非易事，數(shù)據(jù)安全、共享和隱私保護等方面缺乏法律保護，配套的管理和運作機制尚未形成。但是，“大數(shù)據(jù)”作為生產(chǎn)力，隨著其不斷發(fā)展、應用，必將對公安交通管理工作產(chǎn)生深遠的影響，有力地推動各項業(yè)務工作向更高的層次發(fā)展。

作者：陳志康單位：上海市公安局交通警察總隊