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摘 要：现阶段，部分一线城市已将大数据技术拓展应用到道路交通运输安全管理领域，并取得了良好的成效。大数据技术与道路交通运输安全管理的有机整合，可以深度挖掘与综合应用交通数据信息，推动交通运输安全管理策略逐步由“业务驱动”向“数据预测”转变，进而全面提升交通安全管理的综合水平。
关键词：大数据技术 交通运输安全管理 数据预测
近年来，伴随现代科技的快速发展，大数据技术逐步成为智能化、集成化道路交通运输安全管理的核心技术，并获得社会各界的广泛关注。面对日趋完善化、复杂化的道路交通运输网络，交通运输安全相关管理部门应当秉承与时俱进的基本原则，全面贯彻以大数据技术为核心的科技战略，全面维护道路交通运输安全。
一、大数据技术的基本概念与特征
美国著名信息技术研发公司高德纳对大数据技术的定义为，具有观察力、决策力与分析力的多元化信息资产。美国国际商业机器公司认定大数据的四个基本特征分别为，还量化、高效化、多样化与价值化。尽管各技术研发机构与专家学者对大数据技术的定义存在较大差异，但上述四类基本特征却获得了一定的共识。
大数据技术改变了技术研发与实践应用的思维模式，以全样本数据代替抽样样本数据，保证数据考察的全面性；大数据技术关注效率而非准确性，增强了数据分析的时效性；该技术关注事物的相关性而非因果关系，旨在掌握数据变化的客观规律。大数据技术不仅有助于分析结构化数据，也可以满足非结构化数据的分析需求。
二、大数据在道路交通安全管理工作中的实际作用
据相关社会调查资料显示，我国机动车保有量已超过2.8亿辆，其中，七座以下家用汽车保有量达到1.6亿辆。驾驶人数量已超过3亿人次。通过综合对比国际百户拥有汽车数量，我国已进入汽车社会。预计到2020年，我国小型汽车保有量将突破2亿辆。一旦膨胀到饱和标准线，小型汽车的保有量增长指标将会趋于平缓，甚至是下滑。
在新时期背景下，我国交通运输安全相关管理部门以提升道路交通运输安全管理信息化水平为核心，坚持依法治理、系统治理、科学治理、源头治理的基本原则，最大限度的降低了交通运输安全事故发生率。与此同时，道路交通运输安全管理工作也面临着潜在的矛盾。针对这些亟待解决的突出性问题，单纯依靠某一个管理部门是远远不够的，而且粗放化的管理模式也无法满足如今交通运输形势的发展需求。
由此可见，我国的道路交通运输安全面临新形势，对交通运输信息化管理提出了新的挑战和更高的要求。在深化改革的大背景下，我国的机动化、城镇化进程加速，交通运输供需矛盾进一步加剧，运用信息技术手段防控交通运输安全事故的必由之路。应以大数据技术为有利契机，结合當前智能交通管理的实际，全面提升道路交通运输安全的现代化、精细化水平。
三、大数据技术在道路交通安全管理环节的应用策略
现阶段，我国道路交通运输安全管理工作面临着严峻的考验，且对交通运输信息化管理也提出了更高的要求。在市场经济体制深化变革的大环境背景下，现代化城市建设进程不断加快，而这也进一步激化了交通运输供需矛盾，应用多元化信息技术，成为缓解交通运输压力的重要举措。交通运输安全相关管理部门应当依托大数据技术，结合智能交通管理现状，打造信息化、集成化与规模化安全管理，进而有效提升道路交通运输安全的综合管理水平。
（一）构建完善的互联信息平台，保障道路交通安全
通过构建完善的互联信息平台，能够全方位采集交通运输安全感知数据。而丰富多元的交通感知数据是安全管理的基石。具体可以采取如下措施：
一是通过在布设视频监控、流量检测、区间测速、气象监测等物联网感知设备，实时掌握高速公路、城市主要道路和重要节点的交通拥堵、恶劣天气、交通事故、涉车涉路事件和其他交通管制等实时动态信息，为路况分析、联动处置、路面控制和信息发布提供信息支撑。
二是通过在机动车上布设“汽车黑匣子”、电子车牌、GPS/北斗等车联网设备，收集驾驶人驾驶习惯数据，开展驾驶行为风险评估，并将结果作为“两客一危”、校车等重点车辆驾驶人资格评定的重要依据。依托警用地理信息系统，动态展示重点车辆运行状态和轨迹，对超速、未按规定线路行驶以及凌晨2点到5点违规通行等重点违法自动报警、实时查控。通过视频图像、远程数据巡查，监督各地交警部门开展重点车辆、重点驾驶人源头监管工作质效。
三是利用无人机、4G图传车采集高速公路重要枢纽、跨江大桥的突发事件、拥堵路况数据，以此为依托开展应急指挥、流量调度、事故快处、违法抓拍等业务工作。
四是探索应用AR增强现实、视频图像数据分析等前沿技术，在高速公路、城市道路关键节点建设高点监控，融合应用视频、卡口等交通管控相关数据，快速检测突发安全事件。
（二）深度挖掘交通运输数据信息，为交通运输安全管理打基础
相关从业者需加强智能交通指挥控制系统的技术研发与应用拓展，突出大数据在道路运输安全预测警情方面的优势特征。通过对各种数据采集、整合、处理与分析，全面掌握各类交通运输安全影响因素的客观变化规律，为制定指导决策提供必要的参考依据。再者，还应综合考量道路线型、坡度、车流量、限速标准及天气状况等关键因素，分析研判交通运输事故易发路段、交通运输事故易发企业以及交通违法行为集中的路段，最后统一标注在电子题图中。与此同时，根据区域经济发展水平、人口比例及交通运输环境等内容，优化城市道路基础设施，完善警力布置，以此加强管控的时效性与合理性，更好的进行道路交通运输安全管理。
（三）高效应用各领域数据资源，通过数据来优化安全管理措施
当下，现代科技水平不断提高，道路交通安全管理成为社会各界关注的焦点。交通运输基础数据信息已不仅局限于道路、车辆及驾驶人，公安机关道路交通管理部门、交通运输主管部门、城市建设规划部门及社交工具运营商之间建立良好的合作关系，全面掌控各类影响道路交通运输安全的数据信息。具体策略如下所述： 其一，共享客运机动车、货运机动车、公交车及出租车的行驶路线、行驶时间及载客标准等数据；
其二，共享出入辖区主干道路、支路等的路面宽度、路面坡度、路面性质及弯道数量等数据；
其三，共享大型商超、酒店、饭店、医院等场所的位置、人流量及机动车容量；
其四，与高德、百度、交通媒体等实时共享道路交通数据信息，积累交通运输安全管理数据，构建完善的交通运输安全大数据平台。
（四）运用大数据进行深度数据挖掘，精确排查安全隐患
研究运用大数据理论，建立大数据应用模型，实施深度数据挖掘、多维分析和实时研判，精确指导交通安全隐患排查整治、源头监管，建立“用数据说话、用数据管理、用数据决策”的新方式。
建立多部门交通运输安全数据的实时交换共享，并与百度、高德等互联网企业开展深度合作，汇聚整合安全相关数据资源，构建交通运输大数据资源池。用大数据架构进行业务数据的集中，为服务实战、服务群众、保障畅通、保障安全提供数据支撑。具体可以从如下几个方面进行：
一是将公安交警部门的交通事故处理数据和交通运输部门的道路运输企业交通基础设施数据、保险部门的出险理赔数据进行关联分析，按不同分类开展同比环比分析、国省干道事故分析、同一路段或同一车辆多次事故分析预警、重点车辆事故分析预警、事故黑点分析预警。
二是将公安交警部门掌握的机动车、驾驶人、交通违法、交通事故、交通管制、道路施工、信号配时等数据和城市公交、地铁、客运管理、驾驶人教育培训、保险、气象等相关数据以及百度、高德公司掌握的道路通行數据进行整合，实现拥堵、违法、事故等事件的主动预警和快速报警。通过数据模型设置积分规则，对重点驾驶人、高违法记录以及酒驾、毒驾等开展积分预警、分类管控。
三是汇聚高速公路、国省道交通流数据，绘制路网交通态势及拥堵点分布图，实时掌控主干路网及桥梁隧道等重点部位的通行状况、交通事件等交通态势信息，为扁平化指挥、交通诱导提供数据支撑。
四是研发交通信号灯配时管理系统，采集各地交通信号灯配时方案，在结合相关数据进行分析研判的基础上，自动生成优化策略。同时结合智能车辆调度技术，对警车、消防车、救护车等特种车辆进行联合指挥调度，在信号控制方面给予优先通行权，提升应急救援效能。
五是与保监部门共同研究制定交通运输安全相关状况与保险费率浮动挂钩机制，根据交通运输信用情况实施对应的保险费率上下浮动，进一步加强对交通运输失信行为的联动惩戒，引导道路运输企业、机动车驾驶人安全驾驶。
四、结束语：
综上所述，在新时期背景下，交通运输安全相关管理部门应当依托大数据技术，构建互联信息平台，且深度挖掘数据信息，整合应用多元化数据，完善智能设施配置，从而提高公共资源的综合利用率，提升道路交通运输安全管理质量，保障人民群众生命财产安全，为经济、社会可持续发展奠定坚实基础。
参考文献：
[1]基于大数据的交通管理策略研究[J].刘韬.道路交通管理. 2018（01）
[2]用大数据智能交通技术管理复杂多车道道路的新策略[J].高子初，张宁. 科技与创新. 2018（01）
[3]基于大数据的道路交通安全管理策略探讨[J].邵郦.甘肃警察职业学院学报. 2017（02）
[4]中国交通工程学术研究综述·2016[J].马建，孙守增，芮海田，马勇，王磊，刘辉，张伟伟，陈红燕，陈磊.中国公路学报. 2016（06）
关键词：大数据技术 交通运输安全管理 数据预测
近年来，伴随现代科技的快速发展，大数据技术逐步成为智能化、集成化道路交通运输安全管理的核心技术，并获得社会各界的广泛关注。面对日趋完善化、复杂化的道路交通运输网络，交通运输安全相关管理部门应当秉承与时俱进的基本原则，全面贯彻以大数据技术为核心的科技战略，全面维护道路交通运输安全。
一、大数据技术的基本概念与特征
美国著名信息技术研发公司高德纳对大数据技术的定义为，具有观察力、决策力与分析力的多元化信息资产。美国国际商业机器公司认定大数据的四个基本特征分别为，还量化、高效化、多样化与价值化。尽管各技术研发机构与专家学者对大数据技术的定义存在较大差异，但上述四类基本特征却获得了一定的共识。
大数据技术改变了技术研发与实践应用的思维模式，以全样本数据代替抽样样本数据，保证数据考察的全面性；大数据技术关注效率而非准确性，增强了数据分析的时效性；该技术关注事物的相关性而非因果关系，旨在掌握数据变化的客观规律。大数据技术不仅有助于分析结构化数据，也可以满足非结构化数据的分析需求。
二、大数据在道路交通安全管理工作中的实际作用
据相关社会调查资料显示，我国机动车保有量已超过2.8亿辆，其中，七座以下家用汽车保有量达到1.6亿辆。驾驶人数量已超过3亿人次。通过综合对比国际百户拥有汽车数量，我国已进入汽车社会。预计到2020年，我国小型汽车保有量将突破2亿辆。一旦膨胀到饱和标准线，小型汽车的保有量增长指标将会趋于平缓，甚至是下滑。
在新时期背景下，我国交通运输安全相关管理部门以提升道路交通运输安全管理信息化水平为核心，坚持依法治理、系统治理、科学治理、源头治理的基本原则，最大限度的降低了交通运输安全事故发生率。与此同时，道路交通运输安全管理工作也面临着潜在的矛盾。针对这些亟待解决的突出性问题，单纯依靠某一个管理部门是远远不够的，而且粗放化的管理模式也无法满足如今交通运输形势的发展需求。
由此可见，我国的道路交通运输安全面临新形势，对交通运输信息化管理提出了新的挑战和更高的要求。在深化改革的大背景下，我国的机动化、城镇化进程加速，交通运输供需矛盾进一步加剧，运用信息技术手段防控交通运输安全事故的必由之路。应以大数据技术为有利契机，结合當前智能交通管理的实际，全面提升道路交通运输安全的现代化、精细化水平。
三、大数据技术在道路交通安全管理环节的应用策略
现阶段，我国道路交通运输安全管理工作面临着严峻的考验，且对交通运输信息化管理也提出了更高的要求。在市场经济体制深化变革的大环境背景下，现代化城市建设进程不断加快，而这也进一步激化了交通运输供需矛盾，应用多元化信息技术，成为缓解交通运输压力的重要举措。交通运输安全相关管理部门应当依托大数据技术，结合智能交通管理现状，打造信息化、集成化与规模化安全管理，进而有效提升道路交通运输安全的综合管理水平。
（一）构建完善的互联信息平台，保障道路交通安全
通过构建完善的互联信息平台，能够全方位采集交通运输安全感知数据。而丰富多元的交通感知数据是安全管理的基石。具体可以采取如下措施：
一是通过在布设视频监控、流量检测、区间测速、气象监测等物联网感知设备，实时掌握高速公路、城市主要道路和重要节点的交通拥堵、恶劣天气、交通事故、涉车涉路事件和其他交通管制等实时动态信息，为路况分析、联动处置、路面控制和信息发布提供信息支撑。
二是通过在机动车上布设“汽车黑匣子”、电子车牌、GPS/北斗等车联网设备，收集驾驶人驾驶习惯数据，开展驾驶行为风险评估，并将结果作为“两客一危”、校车等重点车辆驾驶人资格评定的重要依据。依托警用地理信息系统，动态展示重点车辆运行状态和轨迹，对超速、未按规定线路行驶以及凌晨2点到5点违规通行等重点违法自动报警、实时查控。通过视频图像、远程数据巡查，监督各地交警部门开展重点车辆、重点驾驶人源头监管工作质效。
三是利用无人机、4G图传车采集高速公路重要枢纽、跨江大桥的突发事件、拥堵路况数据，以此为依托开展应急指挥、流量调度、事故快处、违法抓拍等业务工作。
四是探索应用AR增强现实、视频图像数据分析等前沿技术，在高速公路、城市道路关键节点建设高点监控，融合应用视频、卡口等交通管控相关数据，快速检测突发安全事件。
（二）深度挖掘交通运输数据信息，为交通运输安全管理打基础
相关从业者需加强智能交通指挥控制系统的技术研发与应用拓展，突出大数据在道路运输安全预测警情方面的优势特征。通过对各种数据采集、整合、处理与分析，全面掌握各类交通运输安全影响因素的客观变化规律，为制定指导决策提供必要的参考依据。再者，还应综合考量道路线型、坡度、车流量、限速标准及天气状况等关键因素，分析研判交通运输事故易发路段、交通运输事故易发企业以及交通违法行为集中的路段，最后统一标注在电子题图中。与此同时，根据区域经济发展水平、人口比例及交通运输环境等内容，优化城市道路基础设施，完善警力布置，以此加强管控的时效性与合理性，更好的进行道路交通运输安全管理。
（三）高效应用各领域数据资源，通过数据来优化安全管理措施
当下，现代科技水平不断提高，道路交通安全管理成为社会各界关注的焦点。交通运输基础数据信息已不仅局限于道路、车辆及驾驶人，公安机关道路交通管理部门、交通运输主管部门、城市建设规划部门及社交工具运营商之间建立良好的合作关系，全面掌控各类影响道路交通运输安全的数据信息。具体策略如下所述： 其一，共享客运机动车、货运机动车、公交车及出租车的行驶路线、行驶时间及载客标准等数据；
其二，共享出入辖区主干道路、支路等的路面宽度、路面坡度、路面性质及弯道数量等数据；
其三，共享大型商超、酒店、饭店、医院等场所的位置、人流量及机动车容量；
其四，与高德、百度、交通媒体等实时共享道路交通数据信息，积累交通运输安全管理数据，构建完善的交通运输安全大数据平台。
（四）运用大数据进行深度数据挖掘，精确排查安全隐患
研究运用大数据理论，建立大数据应用模型，实施深度数据挖掘、多维分析和实时研判，精确指导交通安全隐患排查整治、源头监管，建立“用数据说话、用数据管理、用数据决策”的新方式。
建立多部门交通运输安全数据的实时交换共享，并与百度、高德等互联网企业开展深度合作，汇聚整合安全相关数据资源，构建交通运输大数据资源池。用大数据架构进行业务数据的集中，为服务实战、服务群众、保障畅通、保障安全提供数据支撑。具体可以从如下几个方面进行：
一是将公安交警部门的交通事故处理数据和交通运输部门的道路运输企业交通基础设施数据、保险部门的出险理赔数据进行关联分析，按不同分类开展同比环比分析、国省干道事故分析、同一路段或同一车辆多次事故分析预警、重点车辆事故分析预警、事故黑点分析预警。
二是将公安交警部门掌握的机动车、驾驶人、交通违法、交通事故、交通管制、道路施工、信号配时等数据和城市公交、地铁、客运管理、驾驶人教育培训、保险、气象等相关数据以及百度、高德公司掌握的道路通行數据进行整合，实现拥堵、违法、事故等事件的主动预警和快速报警。通过数据模型设置积分规则，对重点驾驶人、高违法记录以及酒驾、毒驾等开展积分预警、分类管控。
三是汇聚高速公路、国省道交通流数据，绘制路网交通态势及拥堵点分布图，实时掌控主干路网及桥梁隧道等重点部位的通行状况、交通事件等交通态势信息，为扁平化指挥、交通诱导提供数据支撑。
四是研发交通信号灯配时管理系统，采集各地交通信号灯配时方案，在结合相关数据进行分析研判的基础上，自动生成优化策略。同时结合智能车辆调度技术，对警车、消防车、救护车等特种车辆进行联合指挥调度，在信号控制方面给予优先通行权，提升应急救援效能。
五是与保监部门共同研究制定交通运输安全相关状况与保险费率浮动挂钩机制，根据交通运输信用情况实施对应的保险费率上下浮动，进一步加强对交通运输失信行为的联动惩戒，引导道路运输企业、机动车驾驶人安全驾驶。
四、结束语：
综上所述，在新时期背景下，交通运输安全相关管理部门应当依托大数据技术，构建互联信息平台，且深度挖掘数据信息，整合应用多元化数据，完善智能设施配置，从而提高公共资源的综合利用率，提升道路交通运输安全管理质量，保障人民群众生命财产安全，为经济、社会可持续发展奠定坚实基础。
参考文献：
[1]基于大数据的交通管理策略研究[J].刘韬.道路交通管理. 2018（01）
[2]用大数据智能交通技术管理复杂多车道道路的新策略[J].高子初，张宁. 科技与创新. 2018（01）
[3]基于大数据的道路交通安全管理策略探讨[J].邵郦.甘肃警察职业学院学报. 2017（02）
[4]中国交通工程学术研究综述·2016[J].马建，孙守增，芮海田，马勇，王磊，刘辉，张伟伟，陈红燕，陈磊.中国公路学报. 2016（06）