某交警支队大数据应用平台设计探讨

徐勇

（南京市建筑设计研究院有限责任公司）

1 引言

某交警支队自建视频监控设备656套，已覆盖市区重点区域，交管局、公路局以及市政等建设视频监控设备共4600 余套，在公安网已经部署公安部统一下发的公安交通集成指挥平台（核心版）。支队结合自身特点，拟在视频专网上搭建集成应用平台及第三方厂家的诱导发布系统以及违法抓拍平台，主要实现视频巡逻、机动车过车统计、违法抓拍、诱导信息发布、重点车辆安全监管、交通事件视频取证系统及快递、外卖配送行业安全管理系统等功能。

2 网络逻辑架构

根据项目需求，整体项目网络逻辑架构图设计如图1 所示：

2.1 公安网部署平台及应用

1）大数据平台

包括云网络系统、大数据接入/计算集群、分布式存储、分布式搜索引擎等，实现计算、存储、网络资源的统一管理和高效分配，并为海量数据关联分析、碰撞比对、挖掘应用提供支撑。

2）数据资源中心

基于互联网路况数据、交通流数据、六合一数据、卡口过车数据以及重点车辆GPS 数据。

图1 基于三网的交警支队网络逻辑架构图

3）业务应用系统

包括情指勤督一体化平台、重点车辆安全监管、交通事件视频取证系统及快递、外卖配送行业安全管理系统。

2.2 视频专网部署平台及应用

1）数据资源中心

实现互联网路况数据、信号信息数据、以及其他交通流数据的接入存储，通过相关模型算法对数据分析，支撑业务系统功能展示需要。

2）业务应用系统

包括诱导信息发布、特勤安保及AI智能非现场执法，实现道路路况、施工占道和交通事件等信息发布、大型活动的路线预演和出行保障及非现场执法AI 预审。

2.3 互联网部署应用

在互联网部署互联网信息发布系统，为公众提供实时路况、实时交通管制、实时施工占道、事故高发点位、违法高发定位等信息。系统同时对接百度、高德等互联网公司的APP 以及市民出行APP，实现交通信息的同步发布。

3 网络拓扑架构

在公安网部署大数据平台，建设统一的大数据资源中心，实现数据的汇聚治理，为情指勤督一体化平台、交通事件智能感知取证系统等提供数据支撑。

如图2 所示，在视频专网接入实时视频流数据、互联网路况数据、交通流相关数据等，进行路况信息研判，发布特勤路线管控/诱导信息，并进行交通违法/交通视频的实时识别，基于此开展非现场执法业务。

在互联网建设互联网信息发布系统，对路况信息、各类施工占道信息的发布，并推送给高德APP、百度APP 等互联网终端。

4 数据流向

互联网、视频专网、公安网数据流向如图3 所示：

4.1 互联网数据流向

通过互联网路况数据提供商接口，实时读取互联网路况数据，同时获取外卖、快递车辆定位数据，存储在互联网的MppDB 数据库。

互联网的路况数据，通过安全边界（协议传输）进入视频专网，推送给分布式消息缓存服务，通过实时流处理服务消费并存储到大数据平台。

4.2 视频专网数据流向

外卖、快递车辆定位数据，通过安全边界进入视频专网，并存储到大数据平台。

视频专网内视频结构化数据、交通流数据，通过ETL 工具准实时抽取，推送给分布式消息缓存服务，通过实时流处理服务消费并存储到大数据平台。

视频专网中其他交通设备设施数据，通过ETL 工具定时抽取，直接存储到大数据平台。

4.3 公安网数据流向

视频专网大数据平台的相关数据，通过安全边界（表映射）进入公安网，推送给分布式消息缓存服务，通过实时流处理服务消费并存储到数据资源中心。

公安网中的卡口过车数据，对接集成指挥平台kafka，通过实时流处理服务分组消费后存储到数据资源中心。

公安网中的三台合一警情数据，通过ETL 工具准实时抽取，推送给分布式消息缓存服务，通过实时流处理服务消费并存储到数据资源中心。

5 大数据应用平台建设

大数据应用平台整体的逻辑架构如图4 所示：

总体逻辑架构分为基础设施层、大数据服务层、应用层三部分。

图2 基于三网的交警支队网络拓扑图

图3 数据流向图

图4 大数据应用平台逻辑架构图

1）基础设施层

包括通用x86 服务器、数据存储系统、网络交换设备、信息安全设备及模块化机房等。

2）大数据服务层

在基础设施层大数据资源池建设基础上，大数据服务层主要提供大数据分析及计算服务。

3）应用层

通过大数据服务层，固化下来的基础分析支撑服务，如：查询检索服务、数据接口等。

5.1 基础支撑平台

基础支撑平台包括大数据基础平台、数据资源管理平台、视频管理平台及AI推理平台。

1）大数据基础平台

大数据基础平台基于 Apache Hadoop、流计算、全文检索等主流开源大数据技术，针对不同产品及业务场景所需的计算、存储需求，构建了一套成熟的大数据平台框架，并对外提供海量数据存储、高性能的分布式计算能力。

2）数据资源管理平台

数据资源中心需通过大数据、云计算、视频分析算法等先进技术，实现交通数据资源的整合与融合计算服务，以应用需求为导向，汇聚交通管理外场设备数据、公安交管各应用平台相关基础数据、交通部门已建系统相关基础及定位数据，打破“信息孤岛”，打通“数据烟囱”，并为交通大脑各业务系统之间内部数据共享交换提供服务。

3）视频管理平台

通过对前端设备的视频数据接入，进行视频抽帧、解码、结构化与行业事件检测处理，最后将处理得到的结果存至视图库，同时将索引数据存至结构化数据库中。平台向上层业务层提供信息服务，包括目标检索、聚类统计、知识推荐、数据推送、接口服务与场景回放。

4）AI 推理平台

AI 推理平台是一个高效的多算法管理与大规模任务资源调度平台，提供算法的统一管理能力，支持内存、CPU、GPU 、TPU 等异构资源管理分配。

5.2 平台应用系统

大数据平台应用系统包括情指勤督一体化平台、重点车辆安全监管、交通事件智能感知取证系统、快递外卖行业安全管理系统、AI 智能非现场执法、特勤安保系统、诱导信息发布及互联网信息发布系统等八大系统。

1）情指勤督一体化平台

情指勤督一体化平台，打造交通管理业务闭环。在整个过程中，交通大脑可以实现警情的智能定位，AI 派警，警情处置的流程化、处置过程的可视化、信息发布的多样化。并能通过多维度、高锐度的大数据分析，向关键岗位主动推送高价值信息，打造“统一指挥、上下联动、一体运作、精准高效”的指挥体系。

2）重点车辆安全监管

行业主管部门要求加强交通运输安全生产监管和道路运输危险品监管平台、重点车辆规范化管理和报警预警机制，重点车辆适时有效监管成为政府监管难点和重点。

3）交通事件智能感知取证系统

对各类交通事件如：交通拥堵、积水路段、结冰路段、路口打结、道路施工占道、信号灯故障、行人穿越/禁止行人等进行智能感知、取证以及段视频存储，同时支持实时视频监控功能。实现全天候状况下不间断对交通事件自动预警，进而构建文明有序的交通秩序，赋能更安全、便捷、智慧的城市生活。

4）快递外卖行业安全管理系统

近几年市内快递外卖配送行业发展迅速，各个外卖快递企业名下拥有众多配送人员和非机动车辆参与市内的交通行为中。其中不乏有较多的配送员在参与交通行为中随意驾驶非机动车辆闯红灯、不按规定行驶甚至逆行等违法行为，给正常参与交通的车辆和行人带来巨大的交通隐患，严重威胁到公众的生命财产安全。快递外卖配送行业交通安全管理平台建设将市内的快递外卖配送企业单位的配送员和配送使用车辆等信息，纳入统一交通业务管理中。约束并最终规避配送专员在道路行驶中违法现象，督促教育配送专员安全行驶以及监管或处罚配送人员的违法行为。

5）AI 智能非现场执法

系统采用AI 智能算法对接入的违法数据和违法智能识别结果进行违法有效性自动审核。就是AI 赋能交通的一种最直接体现，通过智能进化和效能提升，AI 智能非现场执法解决方案可更加行之有效协助管理之前管不到或很难管到交通违法现场，规范交通出行。

6）特勤安保系统

特勤安保系统是针对于城市级车队较多、方案复杂的大型活动勤务保障任务，通常活动规模较大需制定详细周密的特勤路线及车队行驶方案，保障车队精准到达、安全可靠；任务执行前需进行多次推演，逐渐细化保障方案，根据特勤任务级别，制定相应的交通管制，减少对周围交通的影响力度。部分特勤任务具有临时性、距离短等特性，要求执行单位快速响应，迅速完成路线绘制、执行路线绿波控制、警力部署等工作。因此，特勤任务保障的重点是从宏观角度出发，保障特勤路线整体实施控制、多任务多路线协调、突发事件应急处理，降低周围交通影响力度，保障任务有序执行。

7）诱导信息发布

诱导信息发布系统利用交通诱导屏面向群众发送各类警示、提示、宣传信息，带来权威交通信息和避堵绕行策略。宣传服务旨在对外提升服务质量、对内提升工作效率，实现交通精准治理，为每一位车主提供了便利的出行体验与服务，提升城市智能交通管理水平。

8）互联网信息发布系统

互联网信息发布采用“互联网+交管”的方式，系统通过接入互联网路况，运用先进的技术进行互联网路况与交管交通流数据融合分析，提高路况的准确性，为每一位交通参与者提供内容丰富、实时、高效的交通信息服务。

6 结语

依托交通大数据资源中心丰富的数据资源，基于多指标建模分析，对整个城市交通运行健康情况进行全面体检，给出当前城市交通运行评价以及可能存在的问题，为交通管理者提供统一的城市交通宏观评价，为相关部门决策分析提供数据支撑。

通过融合共享公安交管、交通运输、外卖企业、气象等信息资源，提高数据的采集、管理水平，保证信息的即时性、权威性。

通过大数据研判分析，可从多层面和多视角的了解全市交通事件、事故等发生情况。并通过对前端感知设备、六合一系统的数据进行大数据碰撞和建模分析，筛选隐患车辆和违法车辆，进行道路通行安全的评估预测，为专项整治和重点打击提供数据支撑，从而提升道路交通安全风险防范能力。

充分发挥交通大脑的优势，通过情报的及时发现、快速处置，保障了由交通事件引发的拥堵能够快速疏导，防止小事故引发大拥堵，提高道路通行效率。

通过交通违法前端AI 智能识别、视频图像识别分析算法、后台分析研判等手段全方位发现交通违法行为，协助交通管理者精准执法，规范交通秩序，提高道路交通文明水平。