5月17日-18日，由賽文交通網(wǎng)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(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(nèi)智能交通設(shè)計單位、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)險防控》主題演講。她指出，聚焦道路交通安全風(fēng)險防控，面向城市、高速、國省道場景，在地圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，通過融合人、車、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像、隱患排查、事故研判、風(fēng)險預(yù)警一體的實戰(zhàn)平臺，助力交管道路安全科學(xué)管控、隱患排查、主動預(yù)防等多種業(yè)務(wù)場景。

01打造道路安全風(fēng)險地圖賦能交通安全風(fēng)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(wù)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(biāo)實現(xiàn)的重要舉措。

面對新形勢下的新需求，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)險地圖產(chǎn)品，通過全息畫像、隱患排查、事故研判、風(fēng)險預(yù)警四大業(yè)務(wù)模塊，實現(xiàn)事前隱患全面感知、事中風(fēng)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(fēng)險防控。

02交通大數(shù)據(jù)融合分析助力安全領(lǐng)域業(yè)務(wù)實戰(zhàn)

在道路安全風(fēng)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(jìn)行分析挖掘，圍繞不同業(yè)務(wù)場景構(gòu)建系列指標(biāo)體系及安全算法模型，最終實現(xiàn)道路安全風(fēng)險地圖全場景應(yīng)用。

全息畫像-路網(wǎng)結(jié)構(gòu)挖掘

城市路網(wǎng)是交通運行的基礎(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(shè)置、行車條件以及開口設(shè)置五個方面的隱患指標(biāo)體系，實現(xiàn)對道路網(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;其次通過參考《公路交通事故多發(fā)點段及嚴(yán)重安全隱患排查工作規(guī)范》等指導(dǎo)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(jìn)行全方位分析;最后服務(wù)于交警的勤務(wù)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(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(wù)。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(biāo)志標(biāo)線、防護(hù)欄缺失等隱患點。同時系統(tǒng)可以針對已經(jīng)識別的事故多發(fā)及隱患點進(jìn)行自動化分析，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(jìn)行評估及全流程整體管理。

實時預(yù)警-風(fēng)險主動預(yù)防

在基礎(chǔ)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)因子的基礎(chǔ)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(fēng)險因子，構(gòu)建道路交通安全風(fēng)險預(yù)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(fēng)險現(xiàn)狀及發(fā)展態(tài)勢，實現(xiàn)道路交通安全風(fēng)險的精準(zhǔn)監(jiān)測和預(yù)防，并通過誘導(dǎo)屏等方式及時發(fā)布交通安全風(fēng)險警示信息，服務(wù)于交管部門的日常勤務(wù)報備、公眾安全出行。

目前，道路安全風(fēng)險地圖產(chǎn)品已經(jīng)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(fēng)險預(yù)警、隱患排查、勤務(wù)排班等實際工作。

03深度挖掘地圖數(shù)據(jù)價值推進(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值，在道路安全風(fēng)險防控領(lǐng)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(biāo)志標(biāo)線合理性?；诟呔鹊貓D能力準(zhǔn)確獲取道路上標(biāo)志標(biāo)線要素現(xiàn)狀及對應(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(jìn)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(dá)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(zhǔn)位置的風(fēng)險提醒及路徑規(guī)劃服務(wù)，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(jīng)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(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)險地圖。不僅服務(wù)于交管，還可應(yīng)用于車企、公眾等多個行業(yè)、多個應(yīng)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(jìn)一步挖掘地圖數(shù)據(jù)的價值，共同推進(jìn)智慧交通行業(yè)發(fā)展，助力美好出行。