5月17日-18日,由賽文交通網主辦的第十二屆(2023)中國智能交通市場年會在上海召開,來自智能交通行業(yè)產業(yè)上下游的超120位企業(yè)代表和專家學者出席,涉及公安部交通管理科學研究所、交通運輸部各科研所及直屬部門、各地一線交通管理、交通運輸單位、國內智能交通設計單位、互聯(lián)網科技企業(yè)、高校等。四維圖新旗下數(shù)字孿生城市生態(tài)服務商世紀高通受邀出席會議。

在“智慧交管科技創(chuàng)新應用論壇-道路交通安全綜合治理”分論壇上,世紀高通智慧交通事業(yè)部總經理邱奉翠發(fā)表《地圖數(shù)據(jù)·賦能道路交通安全風險防控》主題演講。她指出,聚焦道路交通安全風險防控,面向城市、高速、國省道場景,在地圖數(shù)據(jù)基礎之上,通過融合人、車、路、環(huán)境、事故等多源數(shù)據(jù),世紀高通打造了集全息畫像、隱患排查、事故研判、風險預警一體的實戰(zhàn)平臺,助力交管道路安全科學管控、隱患排查、主動預防等多種業(yè)務場景。

01

打造道路安全風險地圖

賦能交通安全風險防控

由于我國人、車、路基數(shù)龐大,在道路交通要素持續(xù)增長以及交通新業(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,道路交通安全形勢亟需改善。

國務院安委會在“十四五”全國道路交通安全規(guī)劃中提出,較“十三五”末年,十四五時期,道路交通事故萬車死亡率要平均下降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,推動道路交通安全隱患排查治理水平不斷提升、持續(xù)開展道路交通事故分析研判工作、健全道路安全性評價體系與評價制度是支撐目標實現(xiàn)的重要舉措。

面對新形勢下的新需求,世紀高通依托自身核心地圖數(shù)據(jù)和GIS引擎基礎能力,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險地圖產品,通過全息畫像、隱患排查、事故研判、風險預警四大業(yè)務模塊,實現(xiàn)事前隱患全面感知、事中風險實時監(jiān)測、事后事故分析研判的全流程監(jiān)管,輔助交管部門實現(xiàn)道路交通安全風險防控。

02

交通大數(shù)據(jù)融合分析

助力安全領域業(yè)務實戰(zhàn)

在道路安全風險地圖的打造中,首先實現(xiàn)人、車、路、環(huán)境、事故等多源數(shù)據(jù)的匯聚融合,然后對數(shù)據(jù)進行分析挖掘,圍繞不同業(yè)務場景構建系列指標體系及安全算法模型,最終實現(xiàn)道路安全風險地圖全場景應用。

全息畫像-路網結構挖掘

城市路網是交通運行的基礎,傳統(tǒng)的交通擁堵、交通安全分析和追責往往集中于駕駛者、車輛及交通管理層面,卻忽略了交通基礎路網的分析。世紀高通通過聯(lián)合部道研中心、高校和戰(zhàn)略客戶,聚焦靜態(tài)路網數(shù)據(jù)的挖掘分析,識別出29類城市隱患因子、20類高速隱患因子、24類國省道隱患因子,形成了平面線形、縱面線形、橫斷面設置、行車條件以及開口設置五個方面的隱患指標體系,實現(xiàn)對道路網全方位、多角度、數(shù)字化的剖析。

事故研判-助力科學管控

基于歷史事故數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù),世紀高通建立了從事故定位-事故判別-事故分析-交管場景應用的業(yè)務閉環(huán)。首先基于地圖數(shù)據(jù)要素和拓撲特征,將歷史事故數(shù)據(jù)與空間位置建立精準映射;其次通過參考《公路交通事故多發(fā)點段及嚴重安全隱患排查工作規(guī)范》等指導文件,實現(xiàn)事故多發(fā)路段的判別;之后再從事故的時空特征、誘因分析等角度進行全方位分析;最后服務于交警的勤務排班、重點路段研判分析、隱患排查治理、周報/月報以及節(jié)假日報告等一系列場景應用。

隱患排查-系統(tǒng)閉環(huán)管理

同樣,在隱患排查階段,世紀高通實現(xiàn)了隱患識別、隱患分析、隱患治理、隱患管理的隱患閉環(huán)業(yè)務。隱患的識別和分析,一方面基于地圖數(shù)據(jù)可以自動化識別五類隱患因子,另一方面基于視頻識別/激光點云、小程序采集的方式可以補充識別標志標線、防護欄缺失等隱患點。同時系統(tǒng)可以針對已經識別的事故多發(fā)及隱患點進行自動化分析,如事故關聯(lián)分析、路網結構誘因分析等。隱患的治理和管理,主要基于隱患分析結果,從重點路段優(yōu)先治理、隱患特征集中治理兩方面為交管部門提供治理策略和方案,并在隱患治理后,對隱患治理效果進行評估及全流程整體管理。

實時預警-風險主動預防

在基礎路網結構因子的基礎上,通過融合車輛因子、路況因子、氣象因子、事故因子等幾大類風險因子,構建道路交通安全風險預警模型。平臺可從時間、空間等多維度實時監(jiān)測道路交通安全風險現(xiàn)狀及發(fā)展態(tài)勢,實現(xiàn)道路交通安全風險的精準監(jiān)測和預防,并通過誘導屏等方式及時發(fā)布交通安全風險警示信息,服務于交管部門的日常勤務報備、公眾安全出行。

目前,道路安全風險地圖產品已經在廣東、吉林等全國多個交警客戶落地驗證,通過與客戶的深度合作,支撐了交警事故研判、風險預警、隱患排查、勤務排班等實際工作。

03

深度挖掘地圖數(shù)據(jù)價值

推進智慧交通產業(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值,在道路安全風險防控領域還有更多價值點值得探討。例如,通過高精要素挖掘分析來判斷道路現(xiàn)有標志標線合理性。基于高精度地圖能力準確獲取道路上標志標線要素現(xiàn)狀及對應位置,結合交通工程標準規(guī)范,將標志標線語義與道路特征相匹配,并進行上下游關聯(lián),從而判別標志標線是否存在錯誤、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行精準匹配之后,可通過分析車輛的實際軌跡挖掘車輛的沖突特征,研究車輛對道路實際使用的物理區(qū)域,與理論的物理區(qū)域進行對比分析,并通過研究車輛對各種管控措施的依從率、不同相位車輛達到分布特征等不同維度的微觀運行特征,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,還可為重點車輛提供基于精準位置的風險提醒及路徑規(guī)劃服務,基于隱患點及歷史治理案例,以地圖數(shù)據(jù)為載體形成隱患治理經驗庫,為隱患治理提效。

未來,在地圖數(shù)據(jù)這張底圖的基礎上,可以融合更多安全相關的數(shù)據(jù)和圖層,打造一張全息感知、數(shù)據(jù)關聯(lián)、業(yè)務賦能的道路安全風險地圖。不僅服務于交管,還可應用于車企、公眾等多個行業(yè)、多個應用場景。

四維圖新也將持續(xù)秉持開放、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,攜手更多合作伙伴,進一步挖掘地圖數(shù)據(jù)的價值,共同推進智慧交通行業(yè)發(fā)展,助力美好出行。

(新媒體責編：wa12)