探析智慧交通在交管“情指勤督一体化”勤务改革中的应用

陈凝

【摘要】情指勤督一体化勤务改革对智慧化的交通管控提出了更高要求，本文立足交管实战需求，从情报集成、实战指挥、勤务管理与督查角度挖掘智慧交通的应用需求与重点任务，针对常见的指挥调度场景提出针对性的集成指挥调度流程，为构建现代化的交警勤务机制提供数字化应用思路。

【关键词】智慧交管;勤务;城市交通;指挥调度

0 引言

公安部交管局于2018年3月在全国城市道路交通管理勤务机制改革现场推进会上提出了勤务体系“情、指、勤、督”“四位一体”的改革要求，2021年的道路交通管理工作要点中明确了“完善交通应急管理机制”“抓好重大活动交通安保”“推进全警实战练兵”“加强队伍监督管理”等推动交通治理现代化、加强从严治警的任务部署。在当前勤务改革的主基调下，深化智慧交通在现代化警务机制中的应用需求日益凸显。

1勤务改革背景下的智慧交通应用需求分析

目前各级交警部门在指挥中心建设、可视化情报监控、指挥调度等领域的信息化建设、数字化应用都取得一定的成果，但与新形势下的勤务体系发展要求还存在一定的距离。尤其在一线勤务、实战指挥方面，情报-指挥-调度间的融合错位瓶颈问题难以克服，情报集成大多局限于信息可视化展示，指挥调度系统实用性欠缺，应急处置、缉查布控等合成打击场景下的指挥调度能力有待提升。

本文面向交警实战场景，提出了多形态分级指挥调度模式的设想，从交警业务应用需求着手，挖掘“情指勤督一体化”改革中的智慧交通发展重点。

1）强化情报集成，构建全景化交通情报体系。

全面整合秩序、车管、事故、机动等交管条线勤务数据，汇集警情、警力等资源情报，覆盖人、车、路、环境等交通要素，构建面向实战的指挥调度情报网络，为上层应用提供广泛的数据基础与全面的信息支撑。

2）强化业务联动，构建平台级的实战指挥模式。

建设贯穿全业务链条立体勤务联动体系，突破 “数据一张图”模式，将传统分散在多个信息化系统中的应用（如交通管控、勤务监测、警务处置等）与实战指挥相关联，实现统一调度、中心控制。

3）强化队伍监督，构建规范化的勤务治理机制。

构建现代化的勤务管理与监督体系，从便捷化的勤务排班、智能化的勤务监督、流程化的勤务管理等方面着手，深化勤务管理的规范治理。强化多源数据融合，开展监督、考核、勤务效能评估，为警力配置优化提供辅助决策能力。

2. 智慧交通情报感知体系应用重点

升级情报感知体系，从情报感知能力升级与系统交互深化两个方面开展。强化路面车辆感知与数据分析，构建智能化视图引擎，提升路网车辆通行行为分析与特征提取能力;强化交管多源数据的集成与综合应用，通过内部系统数据整合、共享，推动多源物联交互;从而构建全景化的指挥情报中心。

3. 智慧交通实战指挥体系应用重点

升级实战指挥体系，形成场景化调度机制：根据警情处置、特勤保障、道路排堵、缉查布控、大型活动保障、恶劣天气保障等场景下的管控需求与交通特征，制定针对性的响应与处置流程，事件预警后快速启动预案，并提供多元化的处置工具，实现从中心到路面民警的上下联动。

4. 智慧交通勤务管理督查体系应用重点

升级勤务管理体系，强化勤务信息精细化采集、规范化管理与精准化监督，实现所有执勤执法活动全过程数据留痕、有据可查，提高协同调度时效性、精准性。实施大数据、AI等技术支撑的勤务（尤其是警力部署、调度）智能优化，提升警情-警力匹配度，提高用警效能和覆盖面，确保警情快速发现、快速响应、快速处置。

5.实战应用模式探析

本文针对常见的指挥调度场景，设计了智慧交通实战指挥预案，以道路排堵、缉查布控为例，对情指勤督一体化应用模式进行讨论。

（1）道路排堵指挥调度

道路排堵的重点措施是实施精准的信号控制方案。指挥调度平台基于多源数据（如车辆检测器、互联网路况数据等）实现即时的拥堵预警，通过预案流程有序调度现场岗点执勤警员，有效实施现场处置和中心控制相结合的缓堵措施。

① 拥堵预警：即时预警拥堵、溢流路口，并提供拥堵进口方向、车道饱和情况，辅以实时流量、饱和度、排队长度等具体参数加以说明。

② 拥堵核查：自动关联路口监控视频，对预警路口拥堵状况进行核查，防止误报。

③ 中心调度：整合勤务岗点、警员定位数据，根据拥堵路口定位以及预设的路口辐射区域，检索辐射范围内的警力资源;自动关联堵点与岗点、警力、视频;指挥中心据此进行拥堵现场处置任务部署，向警务通等移动服务端下发道路排堵任务。

④ 现场反馈：现场定位签到后，警员将采取的排堵措施与任务效果进行上传反馈。

⑤ 中心处置：指挥中心可通过平台整合的管控工具实施中心控制，包括路口智能优化方案下发、临时控制方案手动控制等。根据拥堵等级，指挥中心可调用诱导发布工具，通过周围区域的诱导屏进行拥堵警示、行程时间估计等信息发布，引导车辆的路径选择。

（2）缉查布控指挥调度

车辆布控的关键在于车辆识别与路面拦截，指挥调度平台在结构化引擎支撑下实现目标车辆精准识别，通过多级布控圈的多措施布控响应，实现车辆的精准布控。

① 过车预警：识别、定位布控车辆，即时进行目标车辆检测预警。

② 布控圈响应：提取车辆的通行路口、進口道、转向等具体通行信息，在此基础上预测车辆通行路径;基于路段交通运行行程时间等参数，围绕过车路口划分三级布控圈：5min布控圈、10min布控圈、15min布控圈，提取布控圈范围内的路口、路段卡口、监控等设备的数据资源，为精准捕捉车辆提供数据支撑。根据布控圈内的动态过车抓拍数据，实时更新目标车辆通行信息，实现动态的车辆追踪。

③ 中心调度：逐层检索布控圈范围内的警力，并实时定位;在5min布控圈内，检索信号控制路口，并实现各路口信号控制方案的关联与同步;向各级布控圈内的警力下发缉查布控任务单。

④ 中心控制：指挥中心通过相位锁定控制工具，对5min布控圈内信号控制路口进行临时控制，使目标车辆通行方向保持红灯控制，为现场的拦截提供条件。

⑤ 现场拦截：警员通过移动终端获取车辆过车信息、信号控制路口相位锁定信息等，并前往布控点进行现场拦截查处与现场信息上传反馈。

为提升实战指挥的监督管理能力，各类事件从预警到调度处置的各环节，指挥调度平台对各节点的时间与具体处置情况进行记录，预警、响应、调度、处置等环节的参与人员、关联部门以及处置内容均规范管理，为勤务监督、处置评价等工作提供支撑数据。

6.结语

智慧交通应当着力于将数据驱动、业务闭环理念应用于 “情”“指”“勤”“督”的有机结合，深入挖掘数字勤务与实战应用的契合点，不断提升集成指挥调度平台的实战应用能力，推动公安交通管理模式朝向“更加智能化、更加集约化、更加精准化、更加快速化、更加体系化”方向发展。

参考文献

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