基于数据可视化的道路交通管理决策体系研究

李亚军

（甘肃警察职业学院治安系，甘肃 兰州 730046）

1 概述

1.1 研究的背景

随着经济社会的迅速发展，我国道路交通系统呈现出前所未有繁荣态势，在机动车保有量、道路通车里程、机动车驾驶人数量急剧增加的趋势和背景下，出现了交通拥堵大范围蔓延、道路交通事故频发、安全文明出行程度降低、交通需求与供给之间矛盾日渐突出等一系列系统问题。与此同时，由于道路交通系统问题引发了自然环境污染、能源过度消耗、交通参与者出行满意度降低等社会问题。上述这两类问题直接或间接造成了巨大的社会公共资源浪费，严重影响了社会正常运行的效率。因此如何减少道路交通系统问题带来的损害后果、化解道路交通社会问题带来的矛盾延伸、最大限度地满足交通需求与供给之间的不平衡现状，已经成为道路交通管理部门需要认真思考的问题。围绕安全、有序、畅通的道路交通管理三大核心目标，依托互联网信息技术、大数据、云计算、计算机仿真技术、视频技术、人工智能技术的成熟运用，形成一套完整、科学、高效的基于数据可视化的道路交通管理决策体系，从宏观上解决道路交通供需之间的矛盾、从中观上解决道路交通拥堵和事故频发等系统问题、从微观上解决交通参与者出行过程中的各类交通事件，已经成为当前道路交通管理与决策者面对的十分迫切的任务。

1.2 研究的意义

“十三五”时期，我国道路交通发展将面临更加错综复杂的社会环境，随着各类先进的科技信息化技术普遍运用于道路交通系统，道路交通出行模式创新改革的程度不断加深，道路交通将迅速形成一个安全、便捷、高效、绿色的多层次系统网络化的出行体系。按照国家“十三五”现代综合交通体系发展规划战略的指导意见，道路交通系统将从基础设施建设、出行服务、智能交通、绿色安全四个方面实现出行供给充足多样、出行选择自助灵活、出行过程快速安全的发展目标。道路交通管理部门应当紧跟道路交通发展的要求，从根本上改变传统的管理决策模式、方法和流程，从道理交通管理主要涉及的机动车管理、驾驶人管理、城市交通秩序管理、高速公路行车秩序管理、交通事故预防与处理、交通安全宣传与教育入手，创新道路交通管理与决策模式，建立新型的管理与决策模式。本文主要研究基于数据可视化的道路交通管理决策体系，这是一项系统综合性管理决策体系，通过对于道路交通管理综合信息的全面收集、仿真计算、模型构建和分析、系统处理，为道路交通管理者提供决策支撑，提升决策的科学性和针对性；同时基于数据可视化的道路交通管理决策体系，根据管理者要求可以进行方案评估、安全预警和功能性预测，这对于提升道路交通管理决策的水平具有重要的研究意义和实践价值。

2 基于数据可视化的道路交通管理决策体系研究内容

基于数据可视化的道路交通管理决策体系的核心，是将道路交通系统运行过程中反映的各类实时交通运行特性的数据进行全面采集和针对性提取，利用成熟的道路交通数学模型对交通运行状态进行精确计算和真实描述，将计算结果通过可视化软件平台系统全面系统地展示给道路交通决策者，同时对各类道路交通运行数据进行数学模型化分析和预测，为道路交通管理者提供有效决策预案选择。由此可见，基于数据可视化的道路交通管理决策体系是一项较为复杂的系统工程，涉及计算机信息技术、交通建模仿真技术、数据可视化软件平台技术，以及具有高度可靠性的人工智能交通预测技术。具体情况如下所述。

2.1 道路交通系统运行基础数据体系的构建

数据可视化的前提是对道路交通系统运行数据的采集、分析、运用，可将道路交通运行过程中基础数据分为四类：一是面向道路内机动车运行状态的数据，包括速度、流量、车头时距、车头间距、车辆类型、车辆使用性质等；二是面向道路交通负荷状态的数据[1]，包括车流密度、车辆排队长度、道路服务水平等级以及交通拥堵指数；三是面向道路交通特殊事件的数据，包括交通事故、交通紧急事件、应急交通管理等；四是面向道路交通参与者的数据，包括机动车驾驶人、非机动车驾驶人、行人等。通过对海量基础数据的收集、整理、归档、分析、预测，从复杂的数据中挖掘出各类数据背后所蕴含的、内在的、必然的因果关系，找到隐藏在数据之后的道路交通系统运行规律[2]，通过运用各类成熟的交通建模技术，促使这些基础数据从量变到质变，实现对海量道路交通系统基础数据的深度应用、综合应用和高端应用。对于道路交通系统运行基础大数据体系研究，其核心是面对海量的道路交通系统基础数据，如何及时呈现结果并支撑用户做出科学决策，如图1所示。

图1 道路交通系统基础数据可视化决策体系

2.2 道路交通数据可视化研究的内涵与实质

数据可视化不是简单地将道路交通系统运行大数据体系通过数据可视化软件平台整体展示给道路交通管理决策者，而是通过非常复杂的系统数据计算、分析、拟合将基础数据体系进行重新组合、统计分析、深度挖掘从而真实地反映出数据的价值。可将道路交通运行过程中数据可视化的内涵和实质分为四个层次：一是重点交通运行数据的呈现，主要将体现路网拥堵程度、路网内机动车平均运行速度、交通起讫点之间的动态交通分布、重点区域内的静态交通供给状况，通过多样性的数据呈现[3]，为交通管理决策者提供直观的决策依据；二是各类道路交通运行数据的深度关联，将面向机动车、路网交通负荷、交通特殊事件与交通参与者的四类数据进行深度融合关联，利用多源数据的整合挖掘各类道路交通运行系统数据之间的深层次关系[4]，并利用数学模型归纳分析出潜在的道路交通运行规律；三是对各类重点数据和规律的应用，将各类交通运行系统重点数据与规律进行汇总，为道路交通管理决策者归纳出可供选择的决策思路，为最终的管理决策提供辅助决策的预案；四是实现道路交通管理决策者、数据可视化道路交通管理决策平台、交通参与人三者之间的交互式体验，形成实时交通运行系统、交通参与人和交通管理者之间畅通的信息共享渠道与管理决策效果及时的反馈响应，建立完善、高效、健全的道路交通管理决策循环机制，如图2所示。

图2 道路交通系统数据可视化的实质内涵

2.3 数据可视化在道路交通管理决策实践中的运用

在道路交通运行基础数据体系构建的前提下，利用数据可视化平台对数据进行多层的挖掘应用，结合道路交通管理各项业务工作，才能充分发挥基于数据可视化的道路交通管理决策体系的作用，真正为管理决策者提供科学、可靠、有效的决策支撑体系和决策评估体系。可将数据可视化在道路交通管理决策实践中的运用分为六个模块：一是依托地理信息系统，实现对道路内人、车、物的交通运行轨迹刻画和交通事件线索分析，提高各类道路有效性交通管理的针对性，同时实现可视化网内交通指挥调度功能[5]；二是道路交通管理实现动态化监控，利用智能检索、图像复原等多样化的智能工具，提高基于视频识别或基于射频识别的路网内交通运行状况监控精确度，缩短道路交通管理实践决策的反应时间，减少人力浪费与资源消耗；三是采取智能化运维方式，运用自动化巡检操作，通过智能化诊断分析，快速确定道路交通系统设备故障发生原因，实现道路交通运维管理效率和服务管理质量的同步提升；四是道路交通管理执法智能化，通过对交通违法事件的检测报警、自动识别、目标跟踪、违法取证等环节进行系统化设置，根据管理决策者要求实时进行交通违法统计，为管理决策者提供道路交通管理水平分析；五是通过整合各类道路交通系统资源，为交通管理决策提供完善的应急指挥方案，并对方案实施进行事件评估，减少对道路交通系统正常运行的影响和干扰；六是对交通安全管理进行决策支持，通过对道路交通事故的发生进行系统分析，掌握交通事故发生的特征与规律，确定交通事故易发的路段和黑点，为交通管理决策者提供系统科学的交通事故预防策略，如图3所示。

图3 数据可视化应用示意图

3 基于数据可视化的道路交通管理决策系统的设计

3.1 系统需求设定

（1）路网内交通运行状态描述。通过架设在道路内的各种交通流检测设备，精确地对道路内机动车流量信息进行检测采集，利用详细专业的交通流参数准确描述路网交通整体运行态势，并科学发布路网内机动车交通流分流、诱导、管制与交通事件等信息。

（2）通过视频监控系统或道路交通事件检测系统，及时发现路网内发生的交通事故，为防止因道路交通事故引发交通拥堵、二次事故等延伸危害，迅速向路网内其他交通要素和交通参与者发布事故信息，采取有效的疏导和避让措施。

（3）交通气象信息共享。通过与气象部门的协作配合，向路网内机动车及时共享交通气象信息，引起机动车驾驶人的关注，以便在驾驶过程中因天气突变或气候异常诱发如交通事故等非正常交通事件的发生的道路交通事故信息的发布。

（4）停车供需信息共享。停车诱导作为城市静态交通管理最重要的内容，是解决机动车出行最后一个环节的核心，通过物联网感知技术实时向路网内机动车提前告知机动车驾驶人停车供需信息，防止因停车信息不对称造成时间、人力与道路资源的浪费。

（5）发布事故救援信息。在交通事故发生后，及时向就近的医疗机构发送应急救援信息，对交通事故发生现场周边路网内机动车进行分流和疏导，保障医疗机构在最快的时间内对因交通事故造成损害的人员进行抢救和救治，最大限度地降低人身伤害。

（6）交通运输重点行业监控。对从事危险化学品运输、大型物流运输、特殊管制物品运输以及城市内混凝土渣土运输等具有较高危险隐患的车辆，实行全路网内动态重点监控，采取时空限制的思路，在运行时间与运行线路上进行严格管控，防止发生意外事故。

（7）交通基础设备管理。对于路网内各种交通基础设施采取信息化管理与维护，对交通信号控制设备进行系统故障自动化检测、对交通视频监控设备进行线路巡检、对交通安全辅助设施采取信息化报损维护，通过对基础设备的系统管理，使之一直处在良好的运行状态，防止因设备故障造成道路交通系统运行问题。

（8）在线仿真交通组织规划方案。对于路网整体或局部区域内交通规划组织方案进行调整或优化的，在系统内对新的交通组织规划方案进行在线仿真，评估其优化效果，确定交通组织规划方案的实用性和可行性，如图4所示。

图4 基于数据可视化的道路交通管理决策系统需求层次图

3.2 系统功能和结构

（1）交通综合信息管理功能。包括机动车驾驶人信息、交通违法信息数据库、交通事故信息数据三个基础数据库，设计有组合查询、关联查询、统计分析、历史数据调阅等模块。通过GIS地理信息系统的强大功能，把道路交通系统关于机动车、驾驶人、交通违法、交通事故基础信息和内容与GIS地理信息系统应用平台融合到一起。通过模块化的操作进行各类交通事件的因果分析，从宏观上为解决道路交通系统问题和决策方案的形成提供依据。

（2）交通事故统计分析功能。从交通事故发生的时间、地点、事故当事人、事故发生的周边环境等要素入手，分析造成交通事故的深度原因以及事故设计各要素之间的内在关系，通过大样本量的统计，发现道路交通事故频发的潜在诱因，利用多维分析技术、计算机模拟技术、高度还原事故发生的情景，为交通事故预防提供系统的数据支撑和充分的科学依据，如图5所示。

（3）交通拥堵分析预测功能。通过对路网交通运行状态的实时监控，统计分析出路网内容易发生交通拥堵的时间、路段、区域和重点交通生成、吸引点，并通过完善的交通流数学模型进行建模仿真计算，向交通管理决策者提供缓解路网交通压力的方案与策略，同时向交通参与者发布路网交通拥堵预测，从源头上控制交通流在特定时间、特点路段的出现大范围拥堵的概率，防止因非常规交通事件引发路网交通瘫痪。

图5 交通事故统计分析功能结构示意图

（4）交通安全预警发布功能。在道路交通系统运行状态突变、道路通行条件出现异常，或者发生影响正常道路交通运行特定事件的情况下，及时汇总整理相关信息，为交通管理决策者提供交通出行安全程度进行评价报告，同时根据交通管理决策的实际情况向交通参与者发布安全出行预警，将交通事故发生的概率控制在较低水平。

（5）交通运行状态评价功能。通过对路网交通流运行状态的监控，运用各类交通流参数精确计算路网机动车出行的效率，从整体上对路网交通负荷度、出行安全度、出行便捷度以及交通管理具体措施之间的协调度进行系统评估，为进一步交通规划组织方案的优化调整提供宏观的决策支持和依据。

（6）交通管理决策辅助功能。通过对道路交通系统数据的深度融合应用，结合交通参与者的需求、交通管理决策者的目标、路网道路实际情况，形成解决各类交通问题的策略和思路，为交通管理决策者提供系统全面、科学高效、具有实际操作性的辅助决策预案[6]。以交通安全预警管理辅助决策为例，通过严密的逻辑设定与流程，实现为道路交通管理决策者提供最优方案，如图6所示。

图6 道路交通安全预警管理辅助决策工作流程

（7）交通管理决策评估功能。在提供交通管理辅助决策的情况下，利用计算机仿真技术和AI人工智能技术对辅助决策的预案进行在线仿真，评估各类预案的执行效果和实践操作性，并对在线评估过程中发现的问题进行进一步调整优化，通过不断的完善为交通管理决策者提供更为有效的决策依据，如图7所示。

图7 交通管理决策评估模型库结构和组成示意图

3.3 系统运行模式

基于数据可视化的道路交通管理决策系统应当按照交互式的运行原理，利用各个系统功能标准化模型库，准确描述与解决道路交通系统实际遇到的结构化问题，长期积累形成的传统经验库或者管理决策者负责解决道路交通系统实际遇到的非结构化问题[7]。道路交通管理者通过向系统提出不同类型的需求，形成人机交互。标准化模型库负责统计分析，管理决策者负责判断定性，通过不断重复评估，最后向管理决策者提供最优的方案。在方案进入实践应用后，系统的标准化模型库不断进行优化与调整，直至系统与管理决策者交互停止，如图8所示。

图8 道路交通管理决策系统交互式运行原理示意图

4 结语

基于数据可视化的道路交通管理决策体系是一项结合多项新技术的复杂系统，通过对现有的道路交通基础数据资源、软件平台应用和路网交通设备的模块化整合，充分发挥基础数据信息的价值和效用，为道路交通管理决策者提供具有高度科学性和可行性的方案，这对于整体解决道路交通供需之间的矛盾、有效降低道路交通拥堵和事故频发的概率、快速处置各类交通事件提供了完善的决策支撑，并利用决策评估系统的交互式运行优化，全面提升道路交通管理决策的智能化应用水平。