关于交通安全与监所管理大数据融合的架构设计

张爱华

（广州市强制医疗所，广东 广州510430）

关于交通安全与监所管理大数据融合的架构设计

张爱华

（广州市强制医疗所，广东 广州510430）

本文提出了交通安全与监所管理系统大数据融合的架构设计，包括综合应用大数据模块（M1）、可视化数据模块（M2）、数据计算模块（M3）、数据操作模块（M4）、数据节能模块（M5）、综合数据源模块（M6），并加以分析应用，有效解决交通管理中暴力抗法与监所管理系统的链锁式反应等问题。

智慧交通监管系统大数据融合暴力抗法链锁反应

随着大型城市交通管理科技的应用与发展，管理的内容更加丰富，管理的力度更加强大，拓展了智慧交通的管理空间，数据量大到日达PB（Petabyte，10的15次方字节）量级，且种类多、高价值数据比例低、运行速度高，具有4“V”（Volume、Variety、Value、Velocity）特点。在“五类车”与酒驾管理中，暴力抗法现象严重，致使监管场所被监管人员的比例升高，甚至出现链锁式反应。据统计，广州拘留所在某段时期，因暴力抗法而被拘留的人员所占比例超过三分之一，影响颇深，致使其他被拘留人员到社会上从事五类车运营，抗法人员未减反而链锁式增加，给道路交通管理带来的难度增大，凸显出融合挖掘与应用跨系统、跨部门之间的大数据的必要性。

1　关于交通管理与监所管理大数据融合的必要性分析

近些年，城市交通体系得到了迅速发展，但公交、地铁、BRT等公共交通的接驳，不能满足城乡居民的出行需求，给电动三轮车、电动自行车、摩托车、残疾人机动车、拼改装报废车这“五类车”的运营提供了极大的发展空间，对“五类车”涉及无牌无证的驾驶人员数目极大。据不完全统计，仅在广州就达到数百万人员驾驶五类车辆，随着对五类车的不断收缴处理，五类车数目不减反增，致使五类车司机购买多辆，在路面上的运营得不到遏制。其主要原因是运营成本低，被收缴后仍然能够以低的成本购买，继续运营。而且，五类车司机大多数属于非广州户籍人员，无固定收入，属经济低下层，把五类车辆作为谋生的工具，其中相当数量的残疾人将非营运机动三轮车也作为生存依赖的重要手段，对其严格执法确实影响其生存利益，难以避免引发暴力或软暴力抗法。关于暴力抗法还涉及到五类车的生产商、销售商等社会链带利益群体和亲属朋友关系群体，这些群体涉及到全国各地，对于执法处置涉及到公安、交委、城管、街道、工商等多部门、多系统，这跨部门、跨系统的及时有效联动，就需要大数据的融合。

大型城市的交通管理，不单单是对“五类车”，还有危险运输车、套牌与报废、盗抢、酒驾等车辆的整治管理，以及重点路口路段车辆乱停放与交通拥堵、执法效率等问题，都是交通管理的重大难题。而且，随着经济的发展，城市车辆剧增，道路交通建设满足不了发展的需求，相应的交通管理设施与相关的交通监测视频等数据增多、三维的水陆空交通路线复杂多样，还涉及到运营车辆实时全球定位、通讯、交通状况、环境、气候及出租行业与物流行业空驶与效益等一系列的问题，致使大数据融合与应用成为必然。

随着交通管理的力度不断加大，各种类型的暴力与软暴力抗法人员有增无减，需要与监管和管制部门有机结合，减少或遏制被拘留管制的“五类车”、酒驾车、盗抢车等各种、各类违法犯罪人员的二次危害或链锁式扩大危害道路交通建设和管理，这就需要跨部门、跨系统大数据的融合，综合性的提升智慧交通管理的执法质量和水平。

2　交通管理与监所管理大数据融合的架构设计

实际上，交通管理与监所管理的巨大异构数据融合，涉及到存在复杂关系的各个智能终端的数据。因此，把这些大数据融合处理的架构设计为六个模块，分别为综合应用大数据模块（M1）、可视化数据模块（M2）、数据计算模块（M3）、数据操作模块（M4）、数据节能模块（M5）、综合数据源模块（M6），其目的不仅仅是要有效、高效的掌握规模庞大的数据信息，而且要对这些跨系统的大数据进行智能化处理，并挖掘出高价值的结构化知识加以具体的运用。

关于智慧交通管理的数据内容，包含人、车、路、环境气候与管理设施装备等要素，对其相关内容加以分类标识如下：

（1）交通管理人要素的分类标识Pn1n2……n11，代表行人、乘客或驾驶人员，设计对一大中型城市的进出人口容量数在11位以内，以右下标n1n2……n11标识，对流动性人员以L代替P作标识，对常住人员以C代替P作标识，相应的人口与驾驶属性以身份证或驾驶证作数据融合关联项，关联查询其它属性记录如服务处所、居住地址、户籍地址、联系方式、年龄、性别、身高、体貌特征、驾驶机动车状况与交通违法违章记录、暴力抗法记录、吸食毒品记录、精神病史记录等内容，这项内容是融合交通管理与监所管理大数据的核心。

（2）交通管理车要素的分类标识Vm1m2……m10，代表各类车辆，设计对一大中型城市的进入出行车容量数在10位以内，以右下标m1m2……m10标识，对非机动车以F代替V作标识，对“五类车”以W代替V作标识，对机动车以J代替V作标识，相应的车辆属性以车主的身份证或驾驶证作数据融合关联项，用来比对核查相关人员生物特征信息、车辆号牌、车架号码、发动机号码，核查报废车辆、克隆套牌车辆、五类车及电池记录号码与照片标识等。

（3）交通管理路要素的分类标识Wj1j2……j7，代表各路口路段，设计对一大中型城市的路口路段容量数在7位以内，以右下标j1j2……j7标识，对空中航线以K代替W作标识，对水路以S代替W作标识，对各类陆路以L代替W作标识，相应的路口路段属性以路的地址号牌号码作关联项，用来查询比对特殊路口路段的地理标志信息、行人车辆到达行驶信息、发生事故记录信息以及交通状况与事故隐患等信息。

（4）交通管理环境气候要素的分类标识Ei1i2……i9，代表各路口路段的环境气候影响因素，设计对一大中型城市的路口路段环境气候因素容量数在9位以内，以右下标i1i2……i9标识，对空中航线环境因素以EK代替E作标识，对水路环境因素以ES代替E作标识，对各类陆路环境因素以EL代替E作标识，相应的路口路段环境因素属性以相应路的标志处地址号牌号码作关联项，用来查询比对特殊路口路段环境因素的地理标志、行人车辆到达行驶、发生事故记录及交通状况事故隐患、车辆乱停放、交通拥堵等信息。

（5）交通管理设施装备要素的分类标识EQk1k2……k7，代表各路口路段的设施与使用的装备因素，设计对一大中型城市的路口路段设施装备因素容量数在7位以内，以右下标k1k2……k7标识，对视频监控设施因素以EV代替EQ作标识，对电子警察因素以EE代替EQ作标识，对PDA或取证相机类因素以EZ代替EQ作标识，对GPS定位或车辆行人行驶的当时位置要素以GQ代替EQ作标识，对感知检测设备以SE代替EQ作标识。

关于需要融合的监所管理数据，主要是被监管的人要素。对于被监管人员的监管期限有的比较长，甚至长达几十年，有的比较短，甚至几天。被监管人员的出生、居住、户籍地域相当广泛，涉及国内外，其驾驶状态、出行状态、身体状况、违法犯罪状况、被监管教育状况，是融合大数据中的重要内容，对被监管人员进行标识，以便融合交通管理大数据。

（6）在监管场所，被监管人要素的分类标识设为MPh1h2……h8，代表被监管人员，设计对一大中型城市的被监管人员容量数在8位以内，以右下标h1h2……h8标识，在看守所和拘役所被监管的人员，是属于刑事监管，以XP代替MP作标识；在行政拘留所被监管的人员，是依法被决定治安拘留、行政拘留、司法拘留的人员和被拘留审查的外国人员，以ZP代替MP作标识；在强制医疗所被监管的人员，以QP代替MP作标识。这三类被监管人员，相应的人口与驾驶属性、违法犯罪状态、病情属性均以身份证或驾驶证、生物特征属性（包括指纹、虹膜、DNA等）作数据融合的关联项，关联查询其它属性记录如服务处所、居住地址、户籍地址、联系方式、年龄、性别、身高、体貌特征、生活习惯、驾驶机动车状况与交通违法违章记录、犯罪记录、被监管状态等内容。其中，被监管状态的音视频数据和感知检测数据量极大，日达PB量级，是记录、分析预测被监管人员的历史、实时与未来可能对智慧城市、智慧交通的安全性方面的再监管、再教改或强化监管的必要事实依据。

综上分析，设计智慧交通管理与监所管理大数据融合的架构，如图1所示。

图1　智慧交通管理与监管大数据融合的架构模块图

3　关于交通管理与监所管理大数据融合架构的应用前景

对于交通管理与监管场所，可融合的道路状况、环境气候、车辆行驶状况、GPS轨迹与驾驶人员的违章违法与疲劳、饮醉酒、毒瘾、精神情绪等状态的音视频数据，与被监管释放和正在被监管人员的历史或实时的音视频数据，有着重要的关系，尤其五类车司机抗法情况，关联性更强。关于综合应用大数据模块，相关的视频数据和感知数据，可体现与表征被监管人员教改的思想状况和行为状况。尤其在拘留所，大半以上的被监管人员的监管期限不超过一个月，有的三天、五天、七天、半月等不同的被监管时间，释放后面临着工作就业问题，在不同程度上受到被监管的五类车司机的影响，产生链锁式反应，致使被监管的其他人员释放后加入到浩浩荡荡的五类车运营大军之中，产生了交通管理中的抗法与监管之间的负面影响。上述大数据融合架构的设计就是要解决这一负面影响问题，将有助于实现交通管理和监所管理数据的规范化、系统化，以提升社会公共安全质量与水平。

［1］张爱华.关于智能交通视频检测数据的混沌数字化通信技术应用研究［J］.智能交通，2009（6）：49-50.

［2］YAN Bo，HUANG Guangwen.Supply chain information transmission based on RFID and Internet of things ［C］.ISECS International Colloquium on Computing，Communication，Control and Management.2009，4：19-166.