大数据视角下驾驶员安全管理与教育策略探索

孙树峰，郑伟进，傅正杰

（上海公安高等专科学校， 上海 200137）

大数据视角下驾驶员安全管理与教育策略探索

孙树峰，郑伟进，傅正杰

（上海公安高等专科学校， 上海 200137）

在道路交通系统中，人是最为核心的因素；在道路交通安全方面，驾驶员起着决定性的作用。伴随着车辆的逐渐增多，驾驶员队伍也在日益壮大。驾驶作为一种准职业技能，具备安全管理与教育的需求。近年来，全国公安交通管理部门围绕中心工作，基于大数据技术，以提高动态化、信息化条件下驾驭道路交通安全局势能力为核心，坚持对驾驶员的违法行为依法治理、系统治理、科学治理、源头治理，取得了较好成效，道路交通事故稳中有降。目前，上海道路交通管理大数据平台正在建设与完善中，而对接城市道路交通管理大数据的应用，提高对机动车驾驶员的管理水平，为上海城市交通安全管理工作提供信息化、现代化的新型平台，开创上海道路交通安全管理工作的新局面，是一个崭新的课题。

大数据；驾驶员；道路交通；安全管理；教育策略

随着互联网和信息技术的普及与发展，数字化运作成为各行各业的必然要求。互联网上的数据正以前所未有的速度在不断地累积和沉淀，各行各业甚至于政府各机构都已经开始密切关注大数据，应该说大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物。互联网用户的互动，政府和企业的信息发布，物联网传感器感应的实时信息，时刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网体系内，其体量极其巨大。这些数据中蕴含了对政治、经济、社会及交通科技等领域非常宝贵的信息资源，对其中大数据的研究就是通过数据挖掘、知识发现和深度学习等方式将这些数据整理出来，形成有价值的数据产品，提供给政府机构、企事业单位和互联网个人用户使用与消费。

机动车驾驶员交通违法（如超速行驶、疲劳驾驶、客车超员等）是造成交通事故的主要原因。因此，要减少由于驾驶员因素而发生的交通事故，需要对驾驶员进行有效的交通安全管理与教育，提高行车安全意识，减少超速行驶、疲劳驾驶。在2016年上海交通大整治开展的半年时间里，上海警方利用大数据开展交通管理与执法工作，显著地提高了执法的效率和对机动车驾驶员的管理。对于交警平时在执法中不易发现的驾驶员“轻微”违法行为也被大数据“纠”出。目前，上海道路交通与路政管理大数据平台正在建设与完善中，如何对接城市道路交通管理大数据应用的“快车”，为上海城市交通安全管理工作提供信息化、现代化的新型平台，开创上海道路交通安全管理工作的新局面，我们在此进行一些简单的论述。

一、大数据揭示了公安机关对机动车驾驶员强化管理与教育的必要性

在道路交通“三要素”中，人的因素至关重要。道路交通安全管理对象就是作为交通参与者的人，对机动车驾驶员的安全管理与教育要融入各项交通管理业务，并且要贯穿始终。

1．机动车驾驶员的职责和违法数据要求公安机关要对其强化管理与教育。自从人类社会进入汽车时代以来，人类就开始陷入一场永无休止的交通事故的“战争”。尤其在发展中国家，人的交通行为素质、道路环境的交通条件与快速发展的机动化程度之间的矛盾尤为突出，导致了发展中国家的交通事故率一直持续居高不下。世界卫生组织在2004年就提出了世界道路交通事故受伤的研究报告，并将该年的卫生主题日命名为“道路交通安全日”，随后在2010年又提出了发展中国家道路交通安全十年行的交通安全计划，旨在改善这些国家和地区的交通安全状况。纵观道路交通安全问题的形成原因，无论是国外学者的观点，还是我国公安交通管理部门的业务统计数据，都不无例外地指出人的过错或者失误是道路交通事故形成的主要原因，至少占到了70%以上。对于交通参与人，又可以细化为行人、机动车驾驶员和其他交通参与主体。考虑到道路交通事故中的机动车及其驾驶员相对主体性的强势地位，因此，从道路交通安全法的角度而言，机动车驾驶员理应承担更多的安全注意义务。再者，机动车驾驶员群体出于一种工作或交通出行的需求，他们与行人相比有更多的时间存在于路面上，造成交通事故的时间概率、空间概率都会大大增加。因此，强化机动车驾驶员的安全管理、创新安全管理内容与方法都处于十分重要的地位，它也是一项道路交通安全管理的基础性工作。

2．机动车数量的快速膨胀要求公安机关要对驾驶员强化管理与教育。目前，我国机动车保有量已经突破3亿辆，其中汽车2亿辆；驾驶员超过3.3亿人，其中汽车驾驶员2.8亿人。按照国际百户拥有汽车数量标准，我国已进入汽车社会。据专家预测，到2020年，我国的汽车将由现在的2亿辆增加到2.5亿多辆，当汽车达到3亿辆的时候才会进入平稳期，在此之前，机动车、驾驶员保有量仍将持续大幅增加，机动车每年增加1500万辆，驾驶员每年增加2000万人。目前，我国公路里程约600万公里，其中高速公路里程约15万公里。到2030年，交通需求量、主要通道交通流量将增长3至4倍。

3．上海公安机关的实践确认了对驾驶员强化管理与教育的必要性。2016年7月，上海警方基于大数据的“电子警察违法抓拍即时告知系统”正式启用，“电子警察”抓拍到的交通违法行为可即时通过短信方式告知车主。2016年8月，上海警方利用大数据的固定“电子警察”开始抓拍“开车打电话”的违法行为，对此类违法的驾驶员给予记2分、罚款200元的教育处罚。除了开车打手机，看微信、吃东西、不系安全带等妨碍安全驾驶的行为，也逐步被纳入电子警察大数据的监控范畴。上海外环内禁止驾驶员鸣号的规定已经实施了多年，但基层民警表示有时会遇到执法难以认定的情况，目前基于大数据技术的“违法鸣号现场查处辅助系统”，已经在静安、浦东部分地段试运行。今后对于驾驶员乱鸣号这样的指认难、取证难的违法行为，也将用大数据电子警察进行监控。这套系统综合利用基于大数据声纳阵列检测的声源定位、视频检测等技术，可对监控区域的机动车违法鸣号进行实时采集。仅2016年9月21日到9月23日，这套大数据系统在延安中路、华山路捕获到机动车驾驶员违法鸣号行为204起，平均每小时约3.5起。此外，宝山交警利用道口高清探头结合大数据技术，布置了一张“城市道路交通缉查网”，缉查涉嫌交通事故逃逸驾驶员、逾期未年检的车辆及涉嫌假套牌的车辆驾驶员。

4．全国公安机关的警务经验也证实了对驾驶员强化管理与教育的可行性。近年来，全国公安交通管理部门围绕中心工作，以提高动态化、信息化条件下驾驭道路交通安全局势能力为核心，坚持依法治理、系统治理、科学治理、源头治理，取得了较好成效，道路交通事故稳中有降。与此同时，摆在公安交通管理部门面前的是一系列尖锐的矛盾：快速增长的车辆、机动车驾驶员与有限道路资源之间的矛盾，快速机动化、群众安全意识不高、综合治理体系缺乏与交通安全之间的矛盾，人民群众日益增长的交通服务需求与供给不足的矛盾，繁重的交通保障任务与警力严重不足之间的矛盾。面对这些问题，传统的靠拼警力、注重一定时期的集中整治以及粗放的管理已无法适应形势发展的需要，公安交通管理部门的管理理念、管理思路有待转变，管理手段、管理方法有待改进，管理能力、管理水平有待提高。在当前大数据时代，不断提高公安交通管理部门信息化水平，是实现公安交通管理智能化、科学化、现代化的客观需要、现实选择和必由之路，也是服务人民群众的最优手段。

二、城市道路交通管理大数据对驾驶员管理与教育的应用范畴

目前，城市道路交通管理大数据应用系统主要有两类：机动车缉查布控系统和大数据统计研判平台。机动车缉查布控系统可以在城市设置多个综合运用卡口，系统每日记录车辆图片信息，信息内容包括车辆号牌、是否年检、违法记录次数、是否为假牌套牌、黄标车、限行货车、交通事故逃逸等海量信息。大数据统计研判平台通过整合“六合一”系统、机动车驾驶员考试监管系统、全国机动车稽查布控系统数据，实现对车驾管、交通违法及事故处理的预警和监管。可以说，大数据平台可以成为对机动车驾驶员和机动车管理、监督的有力推手。我们可以在现有的交通管理大数据平台的基础上，增加数据内容和应用功能，以实现采集关于机动车驾驶员和机动车辆的较多信息，包括车驾管、交通违法、事故处理等；同时，还可以运用大数据平台加强对机动车驾驶员的安全管理与教育。

1．对客运、货运、危化品运输、工程车运输、校车等职业驾驶员相关信息的统一管理。公安机关交通管理部门要充分采集职业驾驶员的所在工作单位、行驶路线、驾龄、交通违法、交通事故、运输班次等情况信息，要根据营运证、劳务合同等凭证进行核对和及时变更，确保信息准确。这一信息采集需要交通、教育、企业等相关部门密切合作，资源共享。再通过大数据平台分析、研判，可以对该职业驾驶员的驾驶状态进行较为准确的评判和预测。从而进行针对性很强的交通安全宣传教育，并且做到对该职业驾驶员的持续跟踪教育。

2．对车辆行驶轨迹的采集。不论是营运车辆、公务用车，还是私家车，公安机关交通管理部门要充分采集其行驶的路线情况信息，经大数据平台归纳、分析、预测可得出一定的规律，根据其行驶路线规律便可找到行驶概率较大的出行道路，我们可根据其行驶道路的具体情况进行交通安全宣传和提醒。

3．建立机动车驾驶员及在驾驶员名下的私家车完整的电子档案。这一档案将跟随驾驶员所有驾龄阶段和车辆的使用阶段，不断更新完善，使人和车的电子档案处于实时准确状态，包括基本信息、交通违法、交通事故、车驾管业务办理、行驶路线、职业驾驶员的班次时间等内容。如果条件允许，公安机关交通管理部门可将大数据的分析、预测信息端口按属地化原则，接入各交警大队，由大队按照交通管理的统一要求，对驾驶员进行点对点的安全管理与跟踪安全教育。

4．拓展大数据平台云计算应用功能，实现舆情监测。公安机关交通管理部门通过对互联网站、论坛、微信、微博等有关信息的抓取和分析，实现对舆情的监测功能。对舆情的监测、预警将有助于我们提前做好应对舆情的准备，能较为准确地锁定宣传对象和内容，极大地提高应对宣传的针对性和有效性。交通管理方面的舆情往往也是与驾驶员、车辆有关的舆情，妥当地应对舆情，有助于维护文明和谐的交通安全宣传氛围，从而更好地加强对机动车驾驶员的宣传教育。目前，山东省济南市公安系统的大数据平台，已实现了舆情分析等多种大数据研判，为指挥决策、情报分析、研判提供了有力支撑。

三、利用大数据对机动车驾驶员开展交通安全管理与教育的策略

利用大数据平台对机动车驾驶员进行安全管理与跟踪教育，就是改变传统的“一锅煮”的交通安全管理与宣传教育模式，实现以“点对点”为主的交通安全管理与宣传教育模式。针对每类或每个机动车驾驶员的具体情况，安全管理与宣传教育内容量身定做，安全管理与宣传教育方式应人应地制宜，以最强的针对性，实现最大的安全管理与宣传教育效果。

1．对职业驾驶员的交通安全管理与安全跟踪教育。利用大数据平台，及时获取职业驾驶员群体及个人的行车情况信息和预警，进行安全管理与跟踪教育。例如，对大型工程运输车的驾驶员群体，大数据平台通过获取完整、最新的工程运输车辆驾驶员信息，利用大数据研判和预测，警方能及时知道哪些线路有几辆无牌、套牌、遮挡号牌等违法车辆，发展趋势是否为该线路违法工程运输车继续增加。这种情况容易发生在刚刚开始施工的建筑工地，若大数据平台给警方的预测是违法工程运输车将会增多，警方就可以采取对施工方上门召集驾驶员进行法制教育等宣传教育办法，同时，采取集中警力对这一地带进行专项整治、联系建筑管理部门下整改通知单等相关措施。交警在整治过程中，将查处到的交通违法信息录入该驾驶员的大数据平台个人档案。当该驾驶员更换运输单位，同时也更换了驾驶的大型运输车时，大数据平台自动将以前的交通违法情况进行分析研判，若所得出的结论是有再次违法的可能，此时我们就可以对该驾驶员进行交通安全跟踪教育了，还可以通过发短信提醒的方式进行教育或是通知其所在的运输单位对驾驶员加强管理等。

同理，警方还可以对客运车、公交车、出租车、校车、货运车等职业驾驶员有针对性地进行安全管理与跟踪教育。大数据平台建立的驾驶员个人交通档案将及时预测某群体或个人所需加强的安全管理与宣传教育，为交通安全宣传“点对点”跟踪教育提供巨大的支持。

2．对私家车驾驶员的安全管理与跟踪教育。对于私家车驾驶员的安全管理与跟踪教育，我们可以通过对其交通违法行为、交通事故责任认定等情况的分析与研判，预知其再次发生交通事故与违法的可能性，从而通过各种方式及时对其进行教育与提醒。

（1）按交通违法行为进行分析与预警。如，某机动车驾驶员在上下班的行驶路线中，多次存在违反交通信号灯、跨越实线等不遵守交通标识、标线的违法行为，大数据平台在对此人的违法行为信息进行抓取和分析后，将做出预判——此类违法行为将继续发生。我们借助大数据平台获得的预警信息就可以对此驾驶员采取发短信、联系所在单位加强安全管理与教育等方式进行“点对点”的教育管理。而在同一单位的驾驶员有相当一部分产生了交通出行预警，我们就可以联系单位组织这些驾驶员通过集体交通安全授课、讲座等方式开展宣传教育工作。

（2）按发生交通事故的情况进行分析与预警。如果在某一路段或路口某种违法行为与交通事故发生较多，这类信息被大数据平台及时抓取和分析研判，它就会发出预警，提醒我们去查找原因、做好安全管理与宣传警示工作。

私家车车主是数量最大的一个驾驶员群体，我们通过大数据平台可以实现对这个群体海量信息的有效利用，及时发现安全管理与宣传教育工作的薄弱环节，以“点对点”为主要方式实现有效的交通安全管理与宣传教育。

3．对重点驾驶员、重点车辆所有人的安全管理与宣传教育。目前，我们把小型客车、旅游大客车、危险品运输车、校车、中型面包车和货车中长期逃避监管、逾期不参加安全技术检验、安全性能不符合技术标准的车辆列为重点车辆；把小型客车、旅游客车、危险品运输车、校车、中型面包车和货车驾驶员中逾期不参加审验的驾驶员列为重点驾驶员。如果大数据平台用于交通安全管理与安全宣传教育，大数据将自动研判出可能成为重点驾驶员和重点车辆的具体信息，并进行预警，我们则可及时对这一群体进行安全管理与警示教育，最大程度地制止驾驶员成为重点驾驶员、车辆成为重点车辆。

大数据平台对机动车驾驶员交通安全管理与安全宣传教育的作用和成效是勿庸质疑的，但大数据平台必须拥有完整、及时的人、车、路的基础信息，就目前情况来看，我们离这些要求还有一定的距离，这还需要我们做大量的工作来实现数据的完整性。在此，我们希望城市道路交通管理的科技应用能飞速发展，大数据应用日新月异，尽快实现运用大数据平台开展城市道路安全管理与交通安全宣传工作的新篇章。

四、交通大数据对驾驶员管理与教育的应用趋势

大数据时代才刚拉开序幕，目前其许多技术瓶颈尚未取得突破，数据共享绝非易事，数据安全、共享和隐私保护等方面缺乏法律保护，配套的管理和运作机制尚未形成。但是，大数据作为生产力和战斗力，随着其不断发展、应用，必将对公安交通管理工作产生深远的影响，有力推动各项工作向更高层次提升。

1．研发全国统一的“公安交通驾驶员管理大数据应用平台”。结合公安部“十三五”信息化建设规划，研究和建立全国统一的“公安交通驾驶员管理大数据应用平台”，不断应用Hadoop、虚拟化等新技术，构建全新的数据存储、处理技术架构。不但要使数据的存储容量更大、运算速度更快、展现形式更丰富，更要突破同类数据的局限，从看似毫无关联的数据中发现其相关性，真正体现“大数据”的精髓。

2．丰富数据采集的需求，提升管理水平。大数据应用的核心是数据挖掘，为公安交通管理中遇到的难点问题提供一些“是什么”的原因、“为什么”的依据，但其基础是采集数据的质量和种类。因此，一是要不断提高各类交通管理相关基础信息的采集质量，为后续数据处理奠定坚实的基础；二是要积极建立与交通、保险监管等相关部门的数据共享机制，扩充与机动车、驾驶员、特定行业管理、道路等相关各类数据的类型；三是依托高校、科研院所等专业力量研究，力争突破图片、视频等海量非结构化数据的管理难题，运用有效的数据模型和架构，实现类似结构化数据的统一描述、查询和处理；四是积极会同业务相关部门，在数据层面加强与各类公安信息实战平台的对接，既为交通信息研判分析提供支撑，也更有效地服务公安现实斗争。

3．抓住重点，突破核心技术应用的“瓶颈”。我们要选择合适的软件、工具，真正将数据转化为信息，从信息提炼出应用价值。在数据采集方面，重点解决高并发数的访问、操作问题，使服务器、数据库负载均衡和分片处理。在预处理阶段，重点做好从“生产库”向“资源库”的转移和数据清理等工作，满足后续数据处理的实时计算需求。在统计分析阶段，要在理解业务需求的基础上，在不同数据的关联性方面下工夫，发现其内在规律。在数据挖掘阶段，要力争实现数据从“事后统计”到“事前预测”的突破。

4．以驾驶员管理为中心、应用为导向，建立配套的专业队伍和管理机制。大数据的决策不能仅凭经验，而真正要拿数据“说话”。从深层次看，还需要建立科学的与之相适应的管理机制。同时，大数据的研发、建设、运行、维护、应用等每个环节都需要会技术、善管理、懂业务的复合性专业人员来完成。因此，要培育“数据科学家”式的领军人物，并在人才引进、人才培育、效果容错、修正发展等环节建立相应的一整套工作机制。

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Explore on the Management and Education Strategies of Driver Safety Based on Big Data

Sun Shufeng, Zheng Weijin, Fu Zhengjie
（Shanghai Police College, Shanghai 200137, China）

With the quick development of information technology and big data, driver education has met new opportunity and grim challenge. As a quasi-professional skill, driving has its property. Compared with the global scale, traf c big data growth will be faster than the global average growth rate, and drivers will usher in the rapid expansion of big data market in the next few years. In big data times, public security organs should grasp the essence of driver education and concentrate on crucial points of information to make innovations. At the same time, public security organs should be ef cient at planning and management of driver education in order to improve the ef ectiveness of driver education and training with big data technology and mobile Internet big data platform.

Big Data; Drivers; Traf c; Safe Management; Education Strategies

D631.5

A

1008-5750(2017)01-0032-(07)

10.13643/j.cnki.issn1008-5750.2017.01.004

2016-12-01 责任编辑：何银松

孙树峰（1969—），男，上海公安高等专科学校科研中心研究员，信息学博士后；郑伟进（1960—），男，上海公安高等专科学校基础部信息化教研室讲师，中级教官；傅正杰（1968—），男，上海公安高等专科学校警训部讲师，中级教官。