前沿热点 | 道路交通事故综合分析系统的建设与应用 —— 以深圳市为例
引言
近年来，随着交通需求快速增长，我市机动车保有量也不断上升。随着共享单车、网约车、电动车等交通方式快速增加，各类交通在有限的道路空间内矛盾冲突严重，导致交通事故风险高居不下。由于交通事故成因呈现复杂化、多元化特征，传统交通安全治理手段已经难以适应新时代交通安全防控的需求，同时交通安全治理又关系到广大百姓生活的日常出行安全，是支撑我市国际化城市建设的重要内容。因此开展数字化、系统化、信息化的交通安全治理技术的研究对提高行业管理效率与水平起到关键作用。
本文分析了深圳的道路交通安全治理方面存在的问题，开展了基于道路交通事故数据的应用研究，通过实现深圳全市范围的道路交通事故综合分析系统落地建设，协助公安交管部门大力提升对城市交通安全的治理与管控。
01交通安全治理遭遇的瓶颈及问题浅析
随着城市机动化的高速发展，城市道路交通安全问题日益突出。根据我国道路交通事故数据统计，虽然深圳市的万车死亡率等指标普遍优于国内平均水平，但是近7年来的指标降幅呈持续减小、逐渐平缓的趋势，说明交通安全治理工作已进入瓶颈期。
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，目前公安交管部门主要针对交通事故的宏观形势指标进行统计分析，但分析的内容仅局限于有限的数据资源，难以对事故进行多维度、精细化的分析研判，从而针对交通安全治理体系中产生的问题采取相应的改善措施。
事故信息采集不完善
从道路交通事故采集的样本总量来看，由于受人工采集和统计方法限制，数据量仍较匮乏。传统的道路交通事故分析主要是以一般程序中的伤亡事故为主，而简易程序事故由于数据完整度低、总量大，未被纳入事故分析的范围。实际上，随着伤亡事故的逐年减少，简易程序事故的采集统计对交通事故分析来说变得愈发的重要。
此外从采集的数据质量上来看，其要素的精度略显不足，特别是在事故发生的位置信息方面。目前我国对于交通事故发生位置的采集主要通过人工录入的方式，事故地点的文字描述精准度受个体的专业水平所影响；而在事故特征明细方面，由于缺少对车辆碰撞形态数据的采集导致机动车发生碰撞接触位置的精确信息缺失，从而影响事故过程的还原。
事故数据利用不充分
在目前阶段的城市道路交通事故分析过程中，侧重点仍以简单的统计描述为主，主要利用事故数、死亡人数、万车死亡率等通用指标对道路交通的安全性能进行评价，缺乏对大量数据间特征与规律的挖掘，无法针对性的改善道路交通安全治理工作。
事故成因分析维度少
当前阶段的事故成因分析主要归结为人为影响，然而实际道路交通事故的发生却是人、车、路以及周围环境的共同作用才造成的结果，虽然人为因素对道路交通事故的影响处于主导地位，但是单一维度的事故成因分析不利于事故预防工作的改善。
经验示例
为了解决道路交通事故分析中存在的普遍问题，美国、新加坡等国家均采取智能化的改进措施，核心技术手段是通过构建交通安全大数据分析平台来协助完成城市道路交通安全治理的工作。其中新加坡和纽约各自利用道路交通事故大数据实现片区事故强度、道路隐患、黑点识别、碰撞形态等分析功能，在数据支撑下提升了对道路交通隐患的治理。
图1 海外改善道路交通安全治理的经验示例
03打造数据驱动的智能化交通安全监测分析系统
3.1 建设目标
为提升对城市道路交通安全的治理水平，开展了全市道路交通事故综合分析体系的建设，面向业务监管和决策支撑，搭建专业系统平台。一方面建立交通事故办案监管模型，实时监测交通事故办案各个环节的异常信息，进行主动分级预警，规范业务办理流程，提升业务处理能力。另一方面拓展了事故多维要素信息采集，从而建立了道路风险评价体系，实现了主动安全监测和预警等功能；通过对事故、违法、扣车、酒驾等多维度因素的交叉成因分析，及具体事故发生现场的3D仿真还原，辅助分析交通事故所暴露的问题，支撑交通事故预防等工作。
3.2 数据治理与算法应用
采用五要素表述方法，优化前端信息采集
首先对事故数据采集规范进行优化，利用同济大学王雪松教授团队提出的基于线性参照系的道路交通事故地点文字定位“五要素”表述法（即：主路名称+侧向+参照点名称+方位+距离），对事故发生位置进行精准化描述，配合路测GPS设备采集的经纬度坐标，从根本上克服事故位置描述语言模糊、标准不统一的缺陷。同时对事故空间位置进行类型细分，在基于线性参照系统标准化的基础上，进一步将地理空间划分为立交、交叉口、路段等单元。
除此之外，该体系还对数据采集方式进行优化，一方面通过道路交通事故卷宗分析、民警办案询问等方式补充事故缺失信息，另一方面通过无人机航拍进行事故现场勘验工作，在确保厘米级精度的前提下，实现了交通事故现场3D实景还原，有助于事故分析过程中对信息的即时调取或回看。
图2 现场勘验及数据采集方式优化
空间聚类算法实现，挖掘事故黑点隐患点
对交叉口、路段、立交、场站等不同空间单元发生的事故，采用空间聚类算法进行聚合，基于聚合后的结果融合国内外主流的事故多发点判别方法，提出基于事故严重程度的城市道路事故多发点段动态分析模型。
该模型综合考虑死亡人数、受伤人数、财产损失等指标情况，基于GIS数据的空间分析，计算出每个多发点段的风险隐患指数，从而挖掘出全市范围内近期事故风险隐患较大的路段位置，便于交管部门及时发布预警信息或采取整改措施。
图3 事故隐患点提取结果展示
多维事故成因分析，改善交通治理对策研究
基于哈顿矩阵模型，充分考虑在机动车发生碰撞前、碰撞时、碰撞后的三个阶段中互相作用的人为、车辆、道路和环境等因素，综合实现多维度事故成因的分析。
图4 哈顿分析矩阵建立
图5 事故成因结果可视化展示
3.3 建设成果体现
通过建立道路交通事故综合分析系统，支持全市交通安全治理部门的业务开展，获得以下建设成果：
结语
通过打造智能化的道路交通事故分析体系，实现了对事故数据高标准采集、对道路黑点位置的挖掘、对多维度成因关联分析、对事故现场进行仿真还原、对全流程业务的有效监管等重点功能。该系统推动了交通安全治理模式由被动处理向主动预防的转变，提高了事故预防工作的科学性、针对性与有效性，促进了交通事故处理工作的规范化、智慧化，为城市道路交通安全系统性改善方案及政策的制定提供决策支撑。通过不断提升道路交通安全治理水平，深圳将逐步朝着零死亡的交通安全治理目标迈进。
撰写：柯 尼
审核：李 强
审定：段仲渊