京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据转化为交管战斗力
全国公安交警系统大数据支撑公路交通安全防控体系建设现场会近日在贵州省贵阳市召开,来自公安部交管局,北京等16个省、自治区、直辖市交警总队以及江苏南京等6个城市交警支队的60余人参加会议。
会上,贵州交警总队立足省情,以大数据引领公路防控体系建设,用“互联网+”思维打造数据铁笼,探寻出有别于东部、不同于西部其他省份、具有贵州特色公安交通管理发展新路的做法,受到与会代表的肯定。
公安部交管局副局长王金彪说:“贵州交警总队积极推动‘互联网+’公路交通安全防控体系建设并取得了阶段性成效,‘贵州经验’代表了全国公安交通管理工作发展的正确方向,值得全国各省、自治区、直辖市公安交警部门学习借鉴。”
天网工程实现跨界共融
曾经欠开发、欠发达的贵州,目前已步入汽车社会。庞大的驾驶人群体和机动车保有量,迅猛增长的通车里程,以及公安交通管理海量数据的存储、管理、分析、挖掘和应用,对贵州公安交通管理工作提出全新挑战。
贵州吸取国内成熟的阿里云计算技术,采取租用电信机房和设备的方式,搭建了由619台服务器、46台网络交换机、12PB总存储组成,总规模达到提供1万个核运算能力、计算能力相当于10台银河巨型计算机的警务云平台。
以云平台为支撑,交管部门构建了汇聚公安内外部数据的大数据资源池,汇集公安内部各警种和外部安监、交通、保险、广电等社会资源。对内,开放接口,与治安、刑侦、技侦、反恐等警种和科信、情报等部门共享公安信息资源;对外,与安监、交通、保险、广电等多部门共享社会信息资源,汇聚全省“天网工程”6.8万路信号和贵州路网全部监控资源。
为了实现跨警种、跨行业、跨部门的跨界共融,贵州省将原本分散的碎片化数据和“条数据”聚合成“块数据”,实现“块数据×”效应,牵引职能、职责融合式发挥,逐步推动形成道路交通管理的整体性治理格局。
管住关键少数破解难题
交通安全防控要管住关键少数,贵州省搭建道路交通安全监管综合云平台,将全省5.33万家客货运企业、62.7万名营运驾驶人,1755家公路客运、旅游客运、校车和危险品运输重点企业和3.52万台重点监管车辆,以及4341家租赁企业和3.53万台租赁车辆信息纳入监管视线。
为筑牢源头管控第一道防线,贵州省与独立第三方信用评估及信用管理机构“芝麻信用”建立重点驾驶人征信系统。目前已有371名因交通违法记满12分、酒驾、超员20%以上、超速50%以上而进入“黑名单”库的重点车辆驾驶人被企业解聘,最大限度避免了不符合要求的驾驶人进入重点车辆驾驶人领域。
结合农村道路安全基础薄弱,交通事故高发的实际,贵州省开发农村道路交通社会化管理云平台,将公路交通安全防控体系网络延伸至占全省道路总里程95.5%的农村道路。交管部门通过对人、车、路、重要时间节点等道路交通安全数据进行采集、研判、预警,向市、县、乡、村、组五级责任人推送分析结果和预警信息,着力破解农村地区交通管理“有机制、无落实,有机构、无人员,有措施、无手段,有责任、无追究”的“四有四无”难题,打造农村道路交通安全的数据铁笼。
山东省公安厅交警总队副总队长张贤艳说:“农村道路交通管理是一个薄弱环节,是在全国具有共性的问题,利用大数据创新办法、创新手段、创新方式、改革勤务模式,为我们提供了改革的思路、方法和管理框架。”
新模式织密三张防控网
贵州省不断创新道路交通管理新模式,着力织密三张防控网。贵州交警总队将重点车辆征信体系等大数据监管方式延伸至人、车、路、环境的全方位、全时空管理,创新大数据背景条件下交通安全监管模式,织密上游静态防控网。
针对当前防控体系建设存在的执法站布点不科学、执法站建设进度慢、执法站基础保障不到位等问题,交管部门在已规划的157个执法站基础上,进一步强化以视频监控防控网、路面执法防控网、区域警务协作网为骨架的防控体系建设,织密中游动态防控网。
交通安全防护设施严重缺乏是贵州面临的突出问题。交管部门将县、乡两级政府工作开展情况,“两站(乡镇交管站、交通安全劝导服务站)”“两员(专职交通管理员、交通安全义务协管员)”工作落实情况,“生命防护工程”推进情况全部纳入平台监管,形成政府主导下管理信息共享、安全责任共担、社会力量共治的农村道路交通安全管理新格局,织密下游基础防控网。
广东省广州市公安局交警支队支队长欧日文说:“我们要把‘贵州经验’带回广州,将大数据应用上升到更高层面。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23