張愛華

（廣州市強(qiáng)制醫(yī)療所，廣東 廣州510430）

關(guān)于交通安全與監(jiān)所管理大數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)設(shè)計

張愛華

（廣州市強(qiáng)制醫(yī)療所，廣東 廣州510430）

本文提出了交通安全與監(jiān)所管理系統(tǒng)大數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)設(shè)計，包括綜合應(yīng)用大數(shù)據(jù)模塊（M1）、可視化數(shù)據(jù)模塊（M2）、數(shù)據(jù)計算模塊（M3）、數(shù)據(jù)操作模塊（M4）、數(shù)據(jù)節(jié)能模塊（M5）、綜合數(shù)據(jù)源模塊（M6），并加以分析應(yīng)用，有效解決交通管理中暴力抗法與監(jiān)所管理系統(tǒng)的鏈鎖式反應(yīng)等問題。

智慧交通監(jiān)管系統(tǒng)大數(shù)據(jù)融合暴力抗法鏈鎖反應(yīng)

隨著大型城市交通管理科技的應(yīng)用與發(fā)展，管理的內(nèi)容更加豐富，管理的力度更加強(qiáng)大，拓展了智慧交通的管理空間，數(shù)據(jù)量大到日達(dá)PB（Petabyte，10的15次方字節(jié)）量級，且種類多、高價值數(shù)據(jù)比例低、運行速度高，具有4“V”（Volume、Variety、Value、Velocity）特點。在“五類車”與酒駕管理中，暴力抗法現(xiàn)象嚴(yán)重，致使監(jiān)管場所被監(jiān)管人員的比例升高，甚至出現(xiàn)鏈鎖式反應(yīng)。據(jù)統(tǒng)計，廣州拘留所在某段時期，因暴力抗法而被拘留的人員所占比例超過三分之一，影響頗深，致使其他被拘留人員到社會上從事五類車運營，抗法人員未減反而鏈鎖式增加，給道路交通管理帶來的難度增大，凸顯出融合挖掘與應(yīng)用跨系統(tǒng)、跨部門之間的大數(shù)據(jù)的必要性。

1　關(guān)于交通管理與監(jiān)所管理大數(shù)據(jù)融合的必要性分析

近些年，城市交通體系得到了迅速發(fā)展，但公交、地鐵、BRT等公共交通的接駁，不能滿足城鄉(xiāng)居民的出行需求，給電動三輪車、電動自行車、摩托車、殘疾人機(jī)動車、拼改裝報廢車這“五類車”的運營提供了極大的發(fā)展空間，對“五類車”涉及無牌無證的駕駛?cè)藛T數(shù)目極大。據(jù)不完全統(tǒng)計，僅在廣州就達(dá)到數(shù)百萬人員駕駛五類車輛，隨著對五類車的不斷收繳處理，五類車數(shù)目不減反增，致使五類車司機(jī)購買多輛，在路面上的運營得不到遏制。其主要原因是運營成本低，被收繳后仍然能夠以低的成本購買，繼續(xù)運營。而且，五類車司機(jī)大多數(shù)屬于非廣州戶籍人員，無固定收入，屬經(jīng)濟(jì)低下層，把五類車輛作為謀生的工具，其中相當(dāng)數(shù)量的殘疾人將非營運機(jī)動三輪車也作為生存依賴的重要手段，對其嚴(yán)格執(zhí)法確實影響其生存利益，難以避免引發(fā)暴力或軟暴力抗法。關(guān)于暴力抗法還涉及到五類車的生產(chǎn)商、銷售商等社會鏈帶利益群體和親屬朋友關(guān)系群體，這些群體涉及到全國各地，對于執(zhí)法處置涉及到公安、交委、城管、街道、工商等多部門、多系統(tǒng)，這跨部門、跨系統(tǒng)的及時有效聯(lián)動，就需要大數(shù)據(jù)的融合。

大型城市的交通管理，不單單是對“五類車”，還有危險運輸車、套牌與報廢、盜搶、酒駕等車輛的整治管理，以及重點路口路段車輛亂停放與交通擁堵、執(zhí)法效率等問題，都是交通管理的重大難題。而且，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市車輛劇增，道路交通建設(shè)滿足不了發(fā)展的需求，相應(yīng)的交通管理設(shè)施與相關(guān)的交通監(jiān)測視頻等數(shù)據(jù)增多、三維的水陸空交通路線復(fù)雜多樣，還涉及到運營車輛實時全球定位、通訊、交通狀況、環(huán)境、氣候及出租行業(yè)與物流行業(yè)空駛與效益等一系列的問題，致使大數(shù)據(jù)融合與應(yīng)用成為必然。

隨著交通管理的力度不斷加大，各種類型的暴力與軟暴力抗法人員有增無減，需要與監(jiān)管和管制部門有機(jī)結(jié)合，減少或遏制被拘留管制的“五類車”、酒駕車、盜搶車等各種、各類違法犯罪人員的二次危害或鏈鎖式擴(kuò)大危害道路交通建設(shè)和管理，這就需要跨部門、跨系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的融合，綜合性的提升智慧交通管理的執(zhí)法質(zhì)量和水平。

2　交通管理與監(jiān)所管理大數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)設(shè)計

實際上，交通管理與監(jiān)所管理的巨大異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，涉及到存在復(fù)雜關(guān)系的各個智能終端的數(shù)據(jù)。因此，把這些大數(shù)據(jù)融合處理的架構(gòu)設(shè)計為六個模塊，分別為綜合應(yīng)用大數(shù)據(jù)模塊（M1）、可視化數(shù)據(jù)模塊（M2）、數(shù)據(jù)計算模塊（M3）、數(shù)據(jù)操作模塊（M4）、數(shù)據(jù)節(jié)能模塊（M5）、綜合數(shù)據(jù)源模塊（M6），其目的不僅僅是要有效、高效的掌握規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)信息，而且要對這些跨系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化處理，并挖掘出高價值的結(jié)構(gòu)化知識加以具體的運用。

關(guān)于智慧交通管理的數(shù)據(jù)內(nèi)容，包含人、車、路、環(huán)境氣候與管理設(shè)施裝備等要素，對其相關(guān)內(nèi)容加以分類標(biāo)識如下：

（1）交通管理人要素的分類標(biāo)識Pn1n2……n11，代表行人、乘客或駕駛?cè)藛T，設(shè)計對一大中型城市的進(jìn)出人口容量數(shù)在11位以內(nèi)，以右下標(biāo)n1n2……n11標(biāo)識，對流動性人員以L代替P作標(biāo)識，對常住人員以C代替P作標(biāo)識，相應(yīng)的人口與駕駛屬性以身份證或駕駛證作數(shù)據(jù)融合關(guān)聯(lián)項，關(guān)聯(lián)查詢其它屬性記錄如服務(wù)處所、居住地址、戶籍地址、聯(lián)系方式、年齡、性別、身高、體貌特征、駕駛機(jī)動車狀況與交通違法違章記錄、暴力抗法記錄、吸食毒品記錄、精神病史記錄等內(nèi)容，這項內(nèi)容是融合交通管理與監(jiān)所管理大數(shù)據(jù)的核心。

（2）交通管理車要素的分類標(biāo)識Vm1m2……m10，代表各類車輛，設(shè)計對一大中型城市的進(jìn)入出行車容量數(shù)在10位以內(nèi)，以右下標(biāo)m1m2……m10標(biāo)識，對非機(jī)動車以F代替V作標(biāo)識，對“五類車”以W代替V作標(biāo)識，對機(jī)動車以J代替V作標(biāo)識，相應(yīng)的車輛屬性以車主的身份證或駕駛證作數(shù)據(jù)融合關(guān)聯(lián)項，用來比對核查相關(guān)人員生物特征信息、車輛號牌、車架號碼、發(fā)動機(jī)號碼，核查報廢車輛、克隆套牌車輛、五類車及電池記錄號碼與照片標(biāo)識等。

（3）交通管理路要素的分類標(biāo)識Wj1j2……j7，代表各路口路段，設(shè)計對一大中型城市的路口路段容量數(shù)在7位以內(nèi)，以右下標(biāo)j1j2……j7標(biāo)識，對空中航線以K代替W作標(biāo)識，對水路以S代替W作標(biāo)識，對各類陸路以L代替W作標(biāo)識，相應(yīng)的路口路段屬性以路的地址號牌號碼作關(guān)聯(lián)項，用來查詢比對特殊路口路段的地理標(biāo)志信息、行人車輛到達(dá)行駛信息、發(fā)生事故記錄信息以及交通狀況與事故隱患等信息。

（4）交通管理環(huán)境氣候要素的分類標(biāo)識Ei1i2……i9，代表各路口路段的環(huán)境氣候影響因素，設(shè)計對一大中型城市的路口路段環(huán)境氣候因素容量數(shù)在9位以內(nèi)，以右下標(biāo)i1i2……i9標(biāo)識，對空中航線環(huán)境因素以EK代替E作標(biāo)識，對水路環(huán)境因素以ES代替E作標(biāo)識，對各類陸路環(huán)境因素以EL代替E作標(biāo)識，相應(yīng)的路口路段環(huán)境因素屬性以相應(yīng)路的標(biāo)志處地址號牌號碼作關(guān)聯(lián)項，用來查詢比對特殊路口路段環(huán)境因素的地理標(biāo)志、行人車輛到達(dá)行駛、發(fā)生事故記錄及交通狀況事故隱患、車輛亂停放、交通擁堵等信息。

（5）交通管理設(shè)施裝備要素的分類標(biāo)識EQk1k2……k7，代表各路口路段的設(shè)施與使用的裝備因素，設(shè)計對一大中型城市的路口路段設(shè)施裝備因素容量數(shù)在7位以內(nèi)，以右下標(biāo)k1k2……k7標(biāo)識，對視頻監(jiān)控設(shè)施因素以EV代替EQ作標(biāo)識，對電子警察因素以EE代替EQ作標(biāo)識，對PDA或取證相機(jī)類因素以EZ代替EQ作標(biāo)識，對GPS定位或車輛行人行駛的當(dāng)時位置要素以GQ代替EQ作標(biāo)識，對感知檢測設(shè)備以SE代替EQ作標(biāo)識。

關(guān)于需要融合的監(jiān)所管理數(shù)據(jù)，主要是被監(jiān)管的人要素。對于被監(jiān)管人員的監(jiān)管期限有的比較長，甚至長達(dá)幾十年，有的比較短，甚至幾天。被監(jiān)管人員的出生、居住、戶籍地域相當(dāng)廣泛，涉及國內(nèi)外，其駕駛狀態(tài)、出行狀態(tài)、身體狀況、違法犯罪狀況、被監(jiān)管教育狀況，是融合大數(shù)據(jù)中的重要內(nèi)容，對被監(jiān)管人員進(jìn)行標(biāo)識，以便融合交通管理大數(shù)據(jù)。

（6）在監(jiān)管場所，被監(jiān)管人要素的分類標(biāo)識設(shè)為MPh1h2……h(huán)8，代表被監(jiān)管人員，設(shè)計對一大中型城市的被監(jiān)管人員容量數(shù)在8位以內(nèi)，以右下標(biāo)h1h2……h(huán)8標(biāo)識，在看守所和拘役所被監(jiān)管的人員，是屬于刑事監(jiān)管，以XP代替MP作標(biāo)識；在行政拘留所被監(jiān)管的人員，是依法被決定治安拘留、行政拘留、司法拘留的人員和被拘留審查的外國人員，以ZP代替MP作標(biāo)識；在強(qiáng)制醫(yī)療所被監(jiān)管的人員，以QP代替MP作標(biāo)識。這三類被監(jiān)管人員，相應(yīng)的人口與駕駛屬性、違法犯罪狀態(tài)、病情屬性均以身份證或駕駛證、生物特征屬性（包括指紋、虹膜、DNA等）作數(shù)據(jù)融合的關(guān)聯(lián)項，關(guān)聯(lián)查詢其它屬性記錄如服務(wù)處所、居住地址、戶籍地址、聯(lián)系方式、年齡、性別、身高、體貌特征、生活習(xí)慣、駕駛機(jī)動車狀況與交通違法違章記錄、犯罪記錄、被監(jiān)管狀態(tài)等內(nèi)容。其中，被監(jiān)管狀態(tài)的音視頻數(shù)據(jù)和感知檢測數(shù)據(jù)量極大，日達(dá)PB量級，是記錄、分析預(yù)測被監(jiān)管人員的歷史、實時與未來可能對智慧城市、智慧交通的安全性方面的再監(jiān)管、再教改或強(qiáng)化監(jiān)管的必要事實依據(jù)。

綜上分析，設(shè)計智慧交通管理與監(jiān)所管理大數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)，如圖1所示。

圖1　智慧交通管理與監(jiān)管大數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)模塊圖

3　關(guān)于交通管理與監(jiān)所管理大數(shù)據(jù)融合架構(gòu)的應(yīng)用前景

對于交通管理與監(jiān)管場所，可融合的道路狀況、環(huán)境氣候、車輛行駛狀況、GPS軌跡與駕駛?cè)藛T的違章違法與疲勞、飲醉酒、毒癮、精神情緒等狀態(tài)的音視頻數(shù)據(jù)，與被監(jiān)管釋放和正在被監(jiān)管人員的歷史或?qū)崟r的音視頻數(shù)據(jù)，有著重要的關(guān)系，尤其五類車司機(jī)抗法情況，關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)。關(guān)于綜合應(yīng)用大數(shù)據(jù)模塊，相關(guān)的視頻數(shù)據(jù)和感知數(shù)據(jù)，可體現(xiàn)與表征被監(jiān)管人員教改的思想狀況和行為狀況。尤其在拘留所，大半以上的被監(jiān)管人員的監(jiān)管期限不超過一個月，有的三天、五天、七天、半月等不同的被監(jiān)管時間，釋放后面臨著工作就業(yè)問題，在不同程度上受到被監(jiān)管的五類車司機(jī)的影響，產(chǎn)生鏈鎖式反應(yīng)，致使被監(jiān)管的其他人員釋放后加入到浩浩蕩蕩的五類車運營大軍之中，產(chǎn)生了交通管理中的抗法與監(jiān)管之間的負(fù)面影響。上述大數(shù)據(jù)融合架構(gòu)的設(shè)計就是要解決這一負(fù)面影響問題，將有助于實現(xiàn)交通管理和監(jiān)所管理數(shù)據(jù)的規(guī)范化、系統(tǒng)化，以提升社會公共安全質(zhì)量與水平。

［1］張愛華.關(guān)于智能交通視頻檢測數(shù)據(jù)的混沌數(shù)字化通信技術(shù)應(yīng)用研究［J］.智能交通，2009（6）：49-50.

［2］YAN Bo，HUANG Guangwen.Supply chain information transmission based on RFID and Internet of things ［C］.ISECS International Colloquium on Computing，Communication，Control and Management.2009，4：19-166.