京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据、互联网+可视化”引领智能交通
伴随深圳经济特区36年发展历程,机动车迅猛增长,人车路矛盾日益凸显。为更好地服务城市交通管理,深圳市公安局交通警察局于2000年建成了智能交通指挥中心,这是一个集情况收集分析,指令上传下达,全面、实时监控指挥,智能化、可视化的全市交通动态管理神经中枢。
目前,深圳智能交通指挥中心已进入第四代建设期。第四代指挥中心,以“大数据,互联网+”技术为内核,建成了融合汇聚、主动管控、协同指挥的运营管理型的指挥中心。
智能交通指挥中心的可视化指挥平台
按照第四代指挥中心的建设思路,深圳交警对整体业务实施了运营管理的设计和建设,部署了超高分可视化指挥平台。
超高分可视化指挥平台结合各支队的业务需要,通过对各类繁杂交通数据的提取和处理,采用海量警务信息接入、高分图像处理、高分地图引擎等先进技术,基于一块大屏幕囊括了民意警务、勤务管理、铁骑勤务、违法查处、警情研判、交通管理、视频监控、今日警务等内容,实现了智能化的指挥与管理。“指挥中心与路面、与日常工作的距离,只隔着一块屏幕。
”
威创为深圳交通指挥中心建设高分可视化平台
业务全景化,交管业务交互展示
在深圳交通智能指挥中心,需要融合122接处警系统、视频综合应用系统、警务管理系统、交通诱导发布系统、互联网发布系统的信息或数据,构建囊括人、车、路的“交通信息中心”。这其中,如何根据业务应用需求梳理、展示与利用海量信息是指挥中心高效运营的关键。
基于高分可视化指挥平台,指挥中心建设了“勤务管理”、“民意警务”、“今日警务”、“警情研判”、“交通管理”等五个业务场景,根据各业务场景对于信息、数据的需求,通过各类可视图表,实现业务场景的整屏、高分、关联显示,便于全局了解交通状况、实时指挥调度。
“民意警务”应用场景
“警情研判”应用场景
比如,只需进入可视化平台的“交通管理”应用场景,在超高分辨率电子地图上,可实时显示和定位管辖范围内当天的全部接警警情,支持查看报警详情,周边一键视频分析。同时,整个辖区内的全部警力位置、处置状态和勤务状态也将实时展示。通过关联多业务系统的信息交互、综合展示,大大提升交警指挥中心的接处警能力与实时处置效率。预案自动化,方案预设自动执行
“深圳交警现在升级到了第四代智能指挥系统,最大的特点是威创高分可视化的加入,可以通过视频对远程事故进行取证”,接受采访的深圳交警工作人员肯定了超高分可视化指挥平台对于海量视频管理与应用的能力。
央视播出画面
超高分可视化指挥平台为指挥中心日常工作场景提供视频预案,提供视频快速调看、预案快速制作、信号布局制作等功能,并能实现视频预案轮播、随机创建视频预案、监控重大警情及启动对应视频预案功能。针对日常海量视频监控管理,指挥中心只需将重点关注区域制作成视频预案,实现一键式快速调取,实时关注治安情况,快速、有效利用海量视频资源。
过程可视化,运行动态全程可见
“铁骑队”号称是深圳交警的“最快双腿”。数据支撑,精准缉查,大情报系统下铁骑勤务成为对重点违法行为快速、精确打击的有效手段。一辆铁骑的效率是巡逻车的2.5倍,平均接处警时间缩短至4.5分钟,拥堵和事故警情发现率高达56%。如何实现铁骑队伍的管理关系到整支队伍的高效运营。
在超高分可视化指挥平台的“铁骑监管”场景中,实时呈现全市铁骑在线分布、实时工作业绩、铁骑小组整体轨迹及业绩、现场视频等信息。具体到每一名警员的相关信息也清晰、实时可见。而一旦出现警情,结合接处警信息,通过铁骑对讲机的实时定位,指挥中心可第一时间通知周围的铁骑警赶到现场,还可调集周边视频对现场进行调查监控,大大提升事故处理效率与交通管理能力。
“铁骑监管”应用场景
“全程可视化”不仅体现在对铁骑的管理中,在交通违法处理的管理上亦如此。通过在超高分指挥平台上建设“交通违法”业务场景,指挥中心可对警员路面执法情况的综合监控和管理。通过多维度展现执法数量、分布情况,以及与拥堵警情的关系,帮助领导和指挥中心人员更容易发现路面交通违法和执法的特点、异常,从而有效决策。
“交通违法”业务场景 近些年,深圳交通警察局以“深圳速度”不懈探索,积累了宝贵的交通指挥中心建设经验。未来,深圳智能交通指挥中心还将进一步整合业务系统,力求通过高分可视化指挥系统,最终实现路面感知多样化、情指联动一体化、交通预案仿真化、事件处置预案化、勤务运行可视化、交通管理运营化的最终目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31