建模大赛申报书V1.7

内部文件第三届广东公安智慧新警务大数据建模大赛申报书项目名称：项目负责人：申报单位：广东省公安厅交通管理局一级单位：（市局）二○二○

一、基本信息表模型名称参与单位北京世纪高通科技有限公司参与人员广东省公安厅交通管理局模型类别安全风险预警主题词安全风险、气象灾害、安全预警、公众服务警种交警模型主要内容（解决的主要问题、利用的主要数据，实现的主要功能。200-300字以内）广东省机动车保有量、高速公路通车里程均居全国首位，同时也是气象灾害多发区域，但当前难以综合量化地评估气象灾害、路段线形特征、路段类型等对交通安全的影响程度，缺失科学精准的预警手段。本模型利用交通管理综合应用平台中的事故数据、气象局气象数据、高精地图数据，通过评估不同路段特征、不同路段类型、不同气象条件下的事故发生规律及安全风险等级，构建气象灾情风险预警模型，实时掌握特定路段、特定地点可能发生特定灾情的风险等级，及时推送预警信息，实现安全风险的早发现、早应对。二 、参与人员表排名姓名工作单位职务职称专业移动电话1杨粤湘广东省公安厅交通管理局副处长高工无线电136028244992陈泽毅广东省公安厅交通管理局科长智能交通工程136097970823张文凯广东省公安厅交通管理局科员4温永坚北京世纪高通科技有限公司工程师电子信息工、模型内容（一）搭建背景影响道路交通安全气象因素，指温度、降雨、能见度、风、道路结冰；道路因素，指弯道、上下坡、车道变少、分流口、合流口、隧道、桥梁等。2017年以来，广东省共发生一般事故198508起，简易事故1399988起，各类天气下一般事故致死率为0.13，而雾天条件下一般事故平均一起事故死亡0.35人，为平均值的2.69倍；一般事故中雾天亡人比例达到31%，同样远超13.8%的平均线。本次试点的京港澳高速韶关段，全长164公里，绕行于粤北崇山峻岭之中，地形复杂，桥隧密集、下上坡路段多、常年多雨、多雾，同时由于海拔相对较高，冬季易受冰雪天气影响。该路段历年来事故量为21300多起，单位公里事故量为64起，百起事故死亡人数高达到2.92，而隧道路段单位公里事故量为88起，靠椅山隧道公里事故量更是达到182起。所以如何从道路属性、气象灾害等影响角度进行建模分析，更精确、更深入地进行安全风险分析、风险预警、并及时进行预警信息推送，是目前智慧新交管建设的重要问题。目前，对于道路交通安全的主要问题：一是对交通安全的研判、分析、评估水平有待进一步提高。目前对事故分析、致因研判所需要的基础资料不够充分，微观上没有摆脱“盲人摸象”的现象，宏观上对规律性的特征仍然“心中无数”。二是采集的数据属性比较单一。由于信息化感知、监控范围仍然有限，采集的数据属性仍比较单一。道路基础属性、气象灾害等对交通安全有直接影响的要素缺失，无法支持交通安全精细化分析与智能化管理。三是道路交通安全管理手段被动。目前运行安全管理手段多为交通事故发生后的处警、救援等，缺乏对运行安全的实时监测、风险预警，事前无法主动精细化管控，事后缺乏精细化的整改决策依据。本模型将从事故发生的根源出发，从道路因素、气象因素着手，全面分析道路特征、气象灾情对交通安全的影响程度，据此构建（二）业务场景1、安全预警：通过气象、事故、高精路网等空间数据的汇聚、治理，建立路网、气象状况与事故的时空关联关系，并采用数据挖掘及机器学习等技术，建立不同气象条件、不同路段特征、不同通知情况组合下的满足交通应急管理需求的交通高影响天气预警模型。通过接入气象部门对灾情的概率评估，实现气象灾害对道路交通安全影响的分级分类预警，并对应到等级勤务中，实时掌握交通安全风险情况。2、公众服务：通过拓宽信息推送、发布渠道，将精细化交通安全预警信息及时推送到路面情报板、可变限速设备、声光警示设施以及互联网导航地图，扩大交通气象风险预警信息覆盖面、提高预警信息针对性，全面强化交通信息服务能力。3、隐患整改：通过精细化灾情风险分析，精确定位常发气象灾害、易受气象灾害诱发事故的重点路段，结合的气象观测设备、道路附属设施布设的合理性评估，为隐患路段增设气象监测设备、视频监控设备、优化道路交通设施提供科学的决策支撑。（三）应用数据尽量描述清楚模型建立所需数据源的出处以及字段：数据来源数据表名可能用到的字段是否存在省厅公共资源列表交通管理综合应用平台高精路网数据坡度、曲率等信息交通管理综合应用平台矢量路网数据名称、坐标、编号、行政区划、车道数、道路节点、长度、标志标牌、类型…交通管理综合应用平台里程桩桩号、坐标、道路编号…交通管理综合应用平台高速出入口进入线号、退出线号、编号、设施位置、设施名称…交通管理综合应用平台POI名称、类别、编号、坐标、行政区划…交通管理综合应用平台实时路况拥堵等级、拥堵地点、平均速度…交通管理综合应用平台事故信息主表事故编号、事故发生时间、事故地点、事故认定原因、7日死亡人数、7日受伤人数…是交通管理综合应用平台事件事件类型、起始时间、结束时间、事件详情、地点…是广东省气象局天气预报气温、降水量、能见度、湿度、天气描述…广东省气象局历史天气实况气温、降水量、能见度、湿度、天气描述…广东省气象局天气实况气温、降水量、能见度、湿度、天气描述…（四）模型实现数据处理第一步：对事故数据中的事故地点描述进行标准化数据清洗，提取事故地点的通行方向、里程桩、米数等信息，并将清洗后的事故数据与矢量路网数据、里程桩数据进行关联，获取到事故所在里程桩信息，同时对米数进行偏移计算，得到每个事故的实际点位，包括经纬度、里程桩、Link等。第二步：根据清洗后的事故实际点位信息，按一定步长对路段进行划分，形成路段单元，然后统计路段单元内的事故量，形成路段事故量累计频率表，同时采用曲线拟合等方式对路段事故累计频率曲线拟合，得到路段单元事故量的突变阈值。根据得到的事故阈值，进一步采取密度聚类算法进行事故多发路段密度识别，提取出自然长度的事故多发地。同时在提取出事故多发地的基础上，提取事故的特征信息，包括事故类型、死亡人数、事故原因、月份、时段、工作日、节假日等事故特征。第三步：将历史气象、气象实况、气象预报网格信息，与路网的里程桩信息进行关联，得到每条Link的历史、实况、预报气象信息，包括温度、雨量、能见度、湿度、天气描述等信息。第四步：将矢量路网、高精路网、高速出入口、POI、事件信息、路况等进行关联碰撞，得到每条Link的路段特征、事件、路况等信息，包括线形属性（普通平直、一般坡道、一般弯道、一般弯坡、急弯、陡坡、急弯陡坡、一般坡急弯、一般弯陡坡、连续下坡），位置类型（桥梁、隧道、服务区、收费站、出入口），车道数变化情况（车道数变少），事件（施工、封路、事故），路况(拥堵等级、平均车速等)。第五步：将事故特征、气象信息、路段特征路况、事件等数据进行时空维度的关联分析，通过机器学习得到每个路段在不同气象条件、不同路段特征、不同通行情况下的恶劣天气交通安全风险阈值评价指标。第六步：接入精准气象实况数据、预报数据，综合恶劣天气交通安全风险阈值评价指标，构建，输出每条路段的实时恶劣天气交通安全风险预警信息，对内与等级勤务对应、对外通过多渠道信息推送，服务公众。其中预警等级分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个等级（严重风险、很高风险、较高风险、一般风险），分别对应四级交通管制，特级管制，除规定允许通行的车辆外，禁止其他各类车辆驶入高速公路，已驶入高速公路的车辆引导就近驶离高速公路或进入服务区休息；一级管制，道路限速40公里/小时且禁止超车，仅允许小型客车驶入高速公路；二级管制，道路限速60公里/小时，禁止危化品运输车辆、“三超”车辆及重载大型货车驶入高速公路；三级管制，道路限速80公里/小时，不限制车辆驶入。信息流程图和工作流程图用信息流程图描述数据处理、模型搭建过程，工作流程图描述模型搭建后的新型业务流程。图1信息流程图和工作流程图展示要求模型最终结果通过五种方式进行展示：一是将研判分析出的涵盖道路线形特征、位置类型特征、车道数突发特征的静态路网上图，便于直观了解道路构造的潜在风险点；二是气象灾害上图，通过气象灾害隐患点、实时气象信息上图，清晰展示易受气象实况及易受气象灾情影响的隐患点；三是事故多发路段渲染上图，直观地明晰事故隐患点以及与路段特征、气象灾害的空间分布关系；四是通过安全风险模型，将道路的安全风险评级结果、预警信息上图，实时展示各路段安全风险情况；五是预警信息的多方式推送，将预警信息推送到情报板、可变限速、互联网导航地图等，及时推送给出行人员。展示效果图2道路安全风险地图图3高速公路安全风险分析图4路段安全风险分析预期成效完成后在公安业务中的应用前景、公安机关推广的前景分析：1.在某项公安业务中，起到了什么重要作用，提升了什么能力。在道路交通事故的研究中，深入研究高速公路事故的分布规律、分析事故特征与事故原因，从道路特征、气象特征、事故特征、通行能力特征等多方面多角度多层次切入，提出科学的分级分类风险预警模型，并与等级勤务对应，为交警部门决策提供精准的依据，从交通事故的事后总结逐步转为事前预防，从而降低事故发生概率与事故影响程度。2.传统警务工作模式是什么，模型应用后形成的新型警务模式是怎样，两者比较，创新点在哪里，能解决什么业务难题，提供怎样的创新服务，在全国处于什么位置。传统的警务工作模式更多的是从事中、事后对交通安全进行分析、制定应对策略，同时受限于数据来源单一，缺乏多因素关联的深层次分析，对可能引发事故的隐患缺乏主动的发现、分析及处置机制。当前交通安全传统管理模式：一是事前依据经验进行预案管控，信息推送手段有限；二是事中面对事故只能被动响应；三是事后隐患整改针对性不强。总体来说，现有管理手段，无法实现安全风险及影响程度的提前预警，无法及时将提醒信息触达交通出行者，同时因为缺失精细化的事故成因分析，事后缺乏有针对性的隐患整改依据，无法形成业务闭环。模型创新点1：警务模式创新。实现交通安全管理从事后的被动应对到事前预防的转变，做到交通事故发生前的重点防控，减少交通事故发生的概率，保障人民的生命财产安全。新的警务模式将具备以下几个特点：（1）实现对交通安全风险的先知先觉，通过提前掌握路段的安全风险及其影响程度；（2）实现精细化的交通安全提醒服务，将精细化的风险预警提醒信息推送到情报板、可变限速牌、声光警示设施及互联网地图，及时、全面地提醒出行者。（3）提高管理部门对隐患路段整改的针对性，通过交通事故多维时空分析，找到易受气象灾害影响、交通设施设置不合理等隐患路段，并辅助形成针对性的整改意见。从事前预警、事中管控、事后提升三个方向来实现对交通安全风险的有效管控，形成业务管理闭环，减少交通事故的发生概率。模型创新点2：技术创新。（1）多方数据融合。以大数据为支撑，充分融合高精路网、POI、气象、事故等来自多行业的海量位置数据；（2）事故数据清洗。通过里程桩、矢量路网数据对高速公路事故数据进行标准化清洗，为每条事故赋予标准的经纬度信息、矢量路网信息，解决了此前数据缺乏经纬度，造成事故数据无法上图、分析的历史遗留问题；（3）分析手段先进。本模型充分利用机器学习、人工智能等先进数据分析方法，保证所有指标筛选、权重赋值均建立在客观数据分析基础上；3、创新项目的业务领域是否广阔，在全省范围或全国同行内是否可借鉴、可复制。广东省机动车保有量、交通出行量、路网密度、通过交通管理系统采集的交通事故数据量等均位于全国首位。粤北部地区道路桥隧、长上下坡、急弯等路段密集，路网复杂，同时沿海地区夏季易受台风、强降水天气影响，粤北山区秋冬季节易受大雾、冰冻