2023-05-22
作者：kdpay钱包
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5月17日-18日，由赛文交通网主办的第十二届（2023）中国智能交通市场年会在上海召开，来自智能交通行业产业上下游的超120位企业代表和专家学者出席，涉及公安部交通管理科学研究所、交通运输部各科研所及直属部门、各地一线交通管理、交通运输单位、国内智能交通设计单位、互联网科技企业、高校等。kdpay钱包旗下数字孪生城市生态服务商世纪高通受邀出席会议。
在“智慧交管科技创新应用论坛-道路交通安全综合治理”分论坛上，世纪高通智慧交通事业部总经理邱奉翠发表《地图数据·赋能道路交通安全风险防控》主题演讲。她指出，聚焦道路交通安全风险防控，面向城市、高速、国省道场景，在地图数据基础之上，通过融合人、车、路、环境、事故等多源数据，世纪高通打造了集全息画像、隐患排查、事故研判、风险预警一体的实战平台，助力交管道路安全科学管控、隐患排查、主动预防等多种业务场景。
由于我国人、车、路基数庞大，在道路交通要素持续增长以及交通新业态不断涌现的情况下，交通事故总量与发生率依然偏高，道路交通安全形势亟需改善。 国务院安委会在“十四五”全国道路交通安全规划中提出，较“十三五”末年，十四五时期，道路交通事故万车死亡率要平均下降3%左右，较大道路交通事故起数平均下降4%左右，重特大道路交通事故起数平均控制在4起左右。其中，推动道路交通安全隐患排查治理水平不断提升、持续开展道路交通事故分析研判工作、健全道路安全性评价体系与评价制度是支撑目标实现的重要举措。 面对新形势下的新需求，世纪高通依托自身核心地图数据和GIS引擎基础能力，以及交通大数据分析能力，联合部委、高校、行业客户一起，共同打造了道路安全风险地图产品，通过全息画像、隐患排查、事故研判、风险预警四大业务模块，实现事前隐患全面感知、事中风险实时监测、事后事故分析研判的全流程监管，辅助交管部门实现道路交通安全风险防控。 在道路安全风险地图的打造中，首先实现人、车、路、环境、事故等多源数据的汇聚融合，然后对数据进行分析挖掘，围绕不同业务场景构建系列指标体系及安全算法模型，最终实现道路安全风险地图全场景应用。 城市路网是交通运行的基础，传统的交通拥堵、交通安全分析和追责往往集中于驾驶者、车辆及交通管理层面，却忽略了交通基础路网的分析。世纪高通通过联合部道研中心、高校和战略客户，聚焦静态路网数据的挖掘分析，识别出29类城市隐患因子、20类高速隐患因子、24类国省道隐患因子，形成了平面线形、纵面线形、横断面设置、行车条件以及开口设置五个方面的隐患指标体系，实现对道路网全方位、多角度、数字化的剖析。 基于历史事故数据和地图数据，世纪高通建立了从事故定位-事故判别-事故分析-交管场景应用的业务闭环。首先基于地图数据要素和拓扑特征，将历史事故数据与空间位置建立精准映射；其次通过参考《公路交通事故多发点段及严重安全隐患排查工作规范》等指导文件，实现事故多发路段的判别；之后再从事故的时空特征、诱因分析等角度进行全方位分析；最后服务于交警的勤务排班、重点路段研判分析、隐患排查治理、周报/月报以及节假日报告等一系列场景应用。 同样，在隐患排查阶段，世纪高通实现了隐患识别、隐患分析、隐患治理、隐患管理的隐患闭环业务。隐患的识别和分析，一方面基于地图数据可以自动化识别五类隐患因子，另一方面基于视频识别/激光点云、小程序采集的方式可以补充识别标志标线、防护栏缺失等隐患点。同时系统可以针对已经识别的事故多发及隐患点进行自动化分析，如事故关联分析、路网结构诱因分析等。隐患的治理和管理，主要基于隐患分析结果，从重点路段优先治理、隐患特征集中治理两方面为交管部门提供治理策略和方案，并在隐患治理后，对隐患治理效果进行评估及全流程整体管理。 在基础路网结构因子的基础上，通过融合车辆因子、路况因子、气象因子、事故因子等几大类风险因子，构建道路交通安全风险预警模型。平台可从时间、空间等多维度实时监测道路交通安全风险现状及发展态势，实现道路交通安全风险的精准监测和预防，并通过诱导屏等方式及时发布交通安全风险警示信息，服务于交管部门的日常勤务报备、公众安全出行。 目前，道路安全风险地图产品已经在广东、吉林等全国多个交警客户落地验证，通过与客户的深度合作，支撑了交警事故研判、风险预警、隐患排查、勤务排班等实际工作。 邱奉翠提出，地图不仅仅只是一张背景地图，地图数据还可以深挖提升利用价值，在道路安全风险防控领域还有更多价值点值得探讨。例如，通过高精要素挖掘分析来判断道路现有标志标线合理性。基于高精度地图能力准确获取道路上标志标线要素现状及对应位置，结合交通工程标准规范，将标志标线语义与道路特征相匹配，并进行上下游关联，从而判别标志标线是否存在错误、冗余、缺失、前后矛盾等安全隐患；其他方面，如雷视融合感知的高精高频轨迹与高精度地图进行精准匹配之后，可通过分析车辆的实际轨迹挖掘车辆的冲突特征，研究车辆对道路实际使用的物理区域，与理论的物理区域进行对比分析，并通过研究车辆对各种管控措施的依从率、不同相位车辆达到分布特征等不同维度的微观运行特征，为安全隐患排查、交通渠化改造、交通管控措施优化等提供决策支撑；此外，还可为重点车辆提供基于精准位置的风险提醒及路径规划服务，基于隐患点及历史治理案例，以地图数据为载体形成隐患治理经验库，为隐患治理提效。 未来，在地图数据这张底图的基础上，可以融合更多安全相关的数据和图层，打造一张全息感知、数据关联、业务赋能的道路安全风险地图。不仅服务于交管，还可应用于车企、公众等多个行业、多个应用场景。 kdpay钱包也将持续秉持开放、合作、创新、共赢的发展理念，在智慧交通行业深耕。同时，携手更多合作伙伴，进一步挖掘地图数据的价值，共同推进智慧交通行业发展，助力美好出行。
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