前沿熱點 | 道路交通事故綜合分析系統的建設與應用 —— 以深圳市為例
引言
近年來，隨著交通需求快速增長，我市機動車保有量也不斷上升。隨著共享單車、網約車、電動車等交通方式快速增加，各類交通在有限的道路空間內矛盾沖突嚴重，導致交通事故風險高居不下。由于交通事故成因呈現復雜化、多元化特征，傳統交通安全治理手段已經難以適應新時代交通安全防控的需求，同時交通安全治理又關系到廣大百姓生活的日常出行安全，是支撐我市國際化城市建設的重要內容。因此開展數字化、系統化、信息化的交通安全治理技術的研究對提高行業管理效率與水平起到關鍵作用。
本文分析了深圳的道路交通安全治理方面存在的問題，開展了基于道路交通事故數據的應用研究，通過實現深圳全市范圍的道路交通事故綜合分析系統落地建設，協助公安交管部門大力提升對城市交通安全的治理與管控。
01交通安全治理遭遇的瓶頸及問題淺析
隨著城市機動化的高速發展，城市道路交通安全問題日益突出。根據我國道路交通事故數據統計，雖然深圳市的萬車死亡率等指標普遍優于國內平均水平，但是近7年來的指標降幅呈持續減小、逐漸平緩的趨勢，說明交通安全治理工作已進入瓶頸期。
道路交通事故分析工作是道路交通安全治理的重要手段之一，目前公安交管部門主要針對交通事故的宏觀形勢指標進行統計分析，但分析的內容僅局限于有限的數據資源，難以對事故進行多維度、精細化的分析研判，從而針對交通安全治理體系中產生的問題采取相應的改善措施。
事故信息采集不完善
從道路交通事故采集的樣本總量來看，由于受人工采集和統計方法限制，數據量仍較匱乏。傳統的道路交通事故分析主要是以一般程序中的傷亡事故為主，而簡易程序事故由于數據完整度低、總量大，未被納入事故分析的范圍。實際上，隨著傷亡事故的逐年減少，簡易程序事故的采集統計對交通事故分析來說變得愈發的重要。
此外從采集的數據質量上來看，其要素的精度略顯不足，特別是在事故發生的位置信息方面。目前我國對于交通事故發生位置的采集主要通過人工錄入的方式，事故地點的文字描述精準度受個體的專業水平所影響；而在事故特征明細方面，由于缺少對車輛碰撞形態數據的采集導致機動車發生碰撞接觸位置的精確信息缺失，從而影響事故過程的還原。
事故數據利用不充分
在目前階段的城市道路交通事故分析過程中，側重點仍以簡單的統計描述為主，主要利用事故數、死亡人數、萬車死亡率等通用指標對道路交通的安全性能進行評價，缺乏對大量數據間特征與規律的挖掘，無法針對性的改善道路交通安全治理工作。
事故成因分析維度少
當前階段的事故成因分析主要歸結為人為影響，然而實際道路交通事故的發生卻是人、車、路以及周圍環境的共同作用才造成的結果，雖然人為因素對道路交通事故的影響處于主導地位，但是單一維度的事故成因分析不利于事故預防工作的改善。
經驗示例
為了解決道路交通事故分析中存在的普遍問題，美國、新加坡等國家均采取智能化的改進措施，核心技術手段是通過構建交通安全大數據分析平臺來協助完成城市道路交通安全治理的工作。其中新加坡和紐約各自利用道路交通事故大數據實現片區事故強度、道路隱患、黑點識別、碰撞形態等分析功能，在數據支撐下提升了對道路交通隱患的治理。
圖1 海外改善道路交通安全治理的經驗示例
03打造數據驅動的智能化交通安全監測分析系統
3.1 建設目標
為提升對城市道路交通安全的治理水平，開展了全市道路交通事故綜合分析體系的建設，面向業務監管和決策支撐，搭建專業系統平臺。一方面建立交通事故辦案監管模型，實時監測交通事故辦案各個環節的異常信息，進行主動分級預警，規范業務辦理流程，提升業務處理能力。另一方面拓展了事故多維要素信息采集，從而建立了道路風險評價體系，實現了主動安全監測和預警等功能；通過對事故、違法、扣車、酒駕等多維度因素的交叉成因分析，及具體事故發生現場的3D仿真還原，輔助分析交通事故所暴露的問題，支撐交通事故預防等工作。
3.2 數據治理與算法應用
采用五要素表述方法，優化前端信息采集
首先對事故數據采集規范進行優化，利用同濟大學王雪松教授團隊提出的基于線性參照系的道路交通事故地點文字定位“五要素”表述法（即：主路名稱+側向+參照點名稱+方位+距離），對事故發生位置進行精準化描述，配合路測GPS設備采集的經緯度坐標，從根本上克服事故位置描述語言模糊、標準不統一的缺陷。同時對事故空間位置進行類型細分，在基于線性參照系統標準化的基礎上，進一步將地理空間劃分為立交、交叉口、路段等單元。
除此之外，該體系還對數據采集方式進行優化，一方面通過道路交通事故卷宗分析、民警辦案詢問等方式補充事故缺失信息，另一方面通過無人機航拍進行事故現場勘驗工作，在確保厘米級精度的前提下，實現了交通事故現場3D實景還原，有助于事故分析過程中對信息的即時調取或回看。
圖2 現場勘驗及數據采集方式優化
空間聚類算法實現，挖掘事故黑點隱患點
對交叉口、路段、立交、場站等不同空間單元發生的事故，采用空間聚類算法進行聚合，基于聚合后的結果融合國內外主流的事故多發點判別方法，提出基于事故嚴重程度的城市道路事故多發點段動態分析模型。
該模型綜合考慮死亡人數、受傷人數、財產損失等指標情況，基于GIS數據的空間分析，計算出每個多發點段的風險隱患指數，從而挖掘出全市范圍內近期事故風險隱患較大的路段位置，便于交管部門及時發布預警信息或采取整改措施。
圖3 事故隱患點提取結果展示
多維事故成因分析，改善交通治理對策研究
基于哈頓矩陣模型，充分考慮在機動車發生碰撞前、碰撞時、碰撞后的三個階段中互相作用的人為、車輛、道路和環境等因素，綜合實現多維度事故成因的分析。
圖4 哈頓分析矩陣建立
圖5 事故成因結果可視化展示
3.3 建設成果體現
通過建立道路交通事故綜合分析系統，支持全市交通安全治理部門的業務開展，獲得以下建設成果：
結語
通過打造智能化的道路交通事故分析體系，實現了對事故數據高標準采集、對道路黑點位置的挖掘、對多維度成因關聯分析、對事故現場進行仿真還原、對全流程業務的有效監管等重點功能。該系統推動了交通安全治理模式由被動處理向主動預防的轉變，提高了事故預防工作的科學性、針對性與有效性，促進了交通事故處理工作的規范化、智慧化，為城市道路交通安全系統性改善方案及政策的制定提供決策支撐。通過不斷提升道路交通安全治理水平，深圳將逐步朝著零死亡的交通安全治理目標邁進。
撰寫：柯 尼
審核：李 強
審定：段仲淵