车辆管理所车驾管监管平台的应用与实践

2019-12-05 02:57李鹏林
制造业自动化 2019年11期
关键词:车管机动车预警

李鹏林

(广州市公安局交警支队车辆管理所,广州 510640)

0 引言

近年来,随着信息技术的发展,车驾管业务实现了全业务信息系统的办理,涉及信息系统数量多,包括公安交通管理综合应用平台、驾驶人理论知识考试系统、驾驶人考试监管系统、机动车查验、检验及报废系统,机动车查验监管系统、机动车检验监管系统、业务办理预约系统、车管业务辅助管理系统、中小客车指标调控系统、邮政代办系统、排队叫号及评价系统等,系统涉及公安网、车管专网。

由于各业务系统相对独立运作,监督管理分散,缺乏统一的管理手段、界面及反馈途径,建设车驾管监管平台,利用信息化的手段,实现跨系统、跨网络的在数据分析,实时采集相关业务数据并产生业务预警,并进行流程式预警管理,是提升车管业务监管水平,防范业务风险,提升管理水平的必要途径。

1 系统架构设计

1.1 软件体系架构

系统参照国家和公安网络建设、应用系统使用、网络安全等标准,从数据、应用、网络、安全、管理等方面进行标准化建设和安全运维体系规划,车驾管监管平台采用五层体系结构,遵循多层体系结构模型。

1)基础设施层

基础设施为业务应用系统和支撑平台提供网络、运行、数据存储和安全服务,提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施资源,是保证应用数据存储和交换的基本条件,本平台基础设施所需资源基于广州市电子政务云服务平台进行搭建。

2)数据资源层

数据资源层整合车驾管业务应用系统信息,形成驾考、车辆查验、车辆检验等方面的信息资源,为系统建设提供信息数据支撑,平台的基础,通过数据整合技术实现跨平台的数据对接,再运用数据模型,能够快速、准确、安全的将各网络中的交管资源按我方监管要求进行抽取、转换、汇总,形成车驾管数据中心,支撑平台的整个监管机制运作。

3)应用支撑层

应用支撑层运用中间件、应用集成、组件开发等技术为系统运行提供统一身份认证和管理、数据交换、日志管理。同时运用建立的业务模型,监管人员可以针对不同业务的监管要求设定分析策略、监管指标,从基础的统计分析,到复杂的态势分析,以及不同规则的异常预警,都做到后台自动识别运算处理。

4)业务应用

业务应用层是各个业务应用系统以平台为基础,以数据为支撑,实现了不同业务信息化管理及业务协同,提高使用者业务处理的便捷性、高效性、准确性。车驾管监管平台的业务系统用于监管机动车安检业务、机动车查验业务、驾驶人考试业务和综合业务办理,实现业务办理和工作场所无缝隙动态管理,对异常、违规业务及时预警、处理并能在事后根据视频录像倒查追溯,确保各项车驾管业务的正常运行。平台的应用,得益于以上两层结构,绝大部分分析操作都由平台事先处理自动完成,再通过数据可视化技术,监管人员和决策层可以在平台中各交互展示模块直接调取监管图文分析结论、图形表报,并且能够下钻关联所有相关数据,实现快速、准确、直观的在一个平台内监控所有车驾业务、调取所有相关资料。

5)交互层

交互层提供统一工作台、分析展示平台供系统用户操作查看。通过可视化图表的形式,对交管业务进行全方位展示。内容可以根据屏幕大小和用户需要进行定制,通常分为核心展示区和普通展示区,核心区以业务电子地图、预警、实时业务量监控为主,能够及时反应当前监控业务的状态;普通区以分析结论、业务排名为主,反应各业务、各项指标状况。

1.2 系统网络架构

车驾管监管平台分别在公安网与车管专网上进行部署,通过数据交换服务器与各业务系统进行数据交换,公安网与车管专网通过已有的边界设备进行通信,采用公安网边界接入平台数据库表同步方式实现数据交换。公安网内抽取公安交通管理综合应用平台、驾驶人考试科目一和其他系统相关原始数据同步到车管专网;车管专网再将抽取的查/检验业务、考试数据进行整合统计分析计算,再将得出的统计预警结果和车管专网监管明细同步到公安网。系统配置、业务参数、部门机构、用户权限数据从车管专网同步到公安网。

图1 软件体系架构

1.3 数据资源交换

图2 系统网络架构

图3 数据资源交换

本系统由于对接外部多个系统,为合理使用数据资料,将使用统一数据管理方式,以达到数据资源利用最优化。在数据抽取、读取过程以数据标准化形式完成数据清洗、加工步骤,并以数据仓库式存储为目标进行数据处理。

系统数据标准化遵循:公安数据元标准、元数据标准规范、数据共享交换标准规范、数据资源目录与标准代码标准规范、其他标准规范。

图4 数据抽取

数据抽取采用dblink创建数据链接和运行Oracle JOB定时机制以拉取方式进行数据同步。

图5 数据资源仓库

车驾管监管数据资源仓库分为系统库、资源整合库、业务管理库、预警库、统计分析库,其中系统库主要用于系统框架本身基础数据,包括菜单、用户、权限、配置参数等;其中资源库用于整合外部相关数据,如综合应用平台相关数据和其他第三方数据;业务管理库用于存放业务管理功能相关的数据;分析库用于存储按统计分析口径和相关统计分析数据;预警库用于存放预警规则和预警项数据;日志库用于存放相关日志;

1.4 异常预警机制

异常预警机制

1)监控业务状态

图6 异常预警机制

系统利用大数据技术建立数据交换中心,将所要监管的业务系统数据集中在一起。监管人员需要时刻监控业务状况,通过平台的人员主动监管和系统自动监管功能,实现监管人员能够从多方获取异常业务信息。

2)分析业务异常

无论是系统自动还是监管人员认为发现异常问题,都会记录日志和预警,监管人员可以通过问题记录下钻分析,从数据中心里关联出异常的详细情况,由面到点定位异常原因,辅助监管人员进行核查。

3)问题跟踪倒查

问题核实后,能够带出异常相关的车、人、机构等数据,系统将业务异常分发到责任业务部门,从业务部门角度梳理问题,对问题整改进行跟踪处理直至关闭。监管人员可以由点到线的进行跟踪解决和倒查,快速了解各业务部门异常状态,并能够对比各机构历史时期的数据,掌握其整改效果。

2 系统功能设计

2.1 异常预警

2.1.1 异常业务预警

系统进行全市机动车、驾驶证、检验、查验、考试业务数据核查,自动进行异常业务预警,预警内容和规则如表1所示。

2.1.2 异常业务处理

系统提供统一的异常业务情况处理过程,可对预警的处置机构进行配置,对曝出预警的处置情况进行跟踪。按预警处置的责任对预警数据进行划分,将所各车管所负责处置的预警集中跟踪。能够查看预警详情,包括预警时间、异常对象、异常业务清单,并对相关业务科室的预警处理情况进行审核,实现异常业务处置全闭环监管。

表1 预警内容和规则

2.1.3 异常业务分析

系统对系统进行全市机动车、驾驶证、检验、查验、考试业务曝出的异常预警进行量化分析,便于监管人员掌握全市业务异常处理情况和业务办理质量。

2.2 异常研判

系统基于数据分析模型对全市机动车、驾驶证、检验、查验、考试业务数据核查,实现对社会重点关注的难管业务问题定向排查研判分析,系统全面剖析过去发现重点突出问题,政策放宽的突出问题。研判分析模型包括内容如表2所示。

表2 研判分析模型

2.3 业务监控

全面掌握全市办理业务量情况实现对全市业务量精细化监控,业务监控重点体现服务能力,做到能按分所/机构、分渠道分析,从而能全面掌握全市业务办理情况(可区分窗口、12123、邮政、自助机、网上车管所来源分析),对全市业务实时监控(包括车、驾、指标预录入、检验、查验、考试、预约)。

2.4 业务管理

系统提供完整和统一的业务监管平台,集中进行业务抽查、回访、违规调查和投诉处理,包括机动车驾驶人考试业务、机动车查验业务等,实现业务集中抽查复核机制,将常态化监管工作进行系统固化,系统依标准要求设定参数按要求抽取复核,有效促进并简化业务日常监管工作。

2.5 统计分析

包括对机动车业务基础数据、驾驶证业务数据、机动车检验业务数据、机动车驾驶人考试业务数据进行统计分析,举例如:机动车保有量统计:按年、月统计指定范围及机动车保有量,可按车辆来源、车辆类型、使用性质进行分类统计。

2.6 监督通报

通过对全市异常业务情况全面分析、监管和排名通报功能,导出异常业务分析报告。监管人员发现某部门或对象出现问题,发布整改通知书进行整改,输入整改通知书通报对象、通报时间、通报内容,记录通报回复等信息,对下级部门的违规现象进行监管通报。

3 系统部分展示

图7 系统登录界面

图8 异常预警闭环监控

图9 异常预警流程

图10 异常预警跟踪处理

图11 异常预警统计分析

图12 机动车套牌嫌疑排查分析

图13 全业务量监控

4 系统部分代码

以机动车驾驶员考试抽查回访功能为例:

5 结语

本系统通过大数据分析理念为依托,关联综合应用平台、检验监管平台、查验监管平台、理论考试系统、考试监管系统和自建视频系统、中小客车指标调控、辅助档案、网上车管所、全业务预约、排队叫号、邮政平台等数据融合,建设一个数据汇集、集中监管的车驾管监管平台,采用业务实时预警、可视化智能监管等有效监管手段,实现业务全面监管,数据能真实体现、业务量展示清晰直观、业务异常预警精准,实现了对车驾业务和外单位办理情况“看得见、放得下、管得严”,保证规范有序的开展各类车驾管业务,提升车管所信息化水平和业务监管水平。

希望本系统的建设能为各地车驾管业务监管提供借鉴。

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