科技興警：向科技要警力

發展數字交通、智能交通，要把實用和解決現實問題擺在第一位。城市交通擁堵一直都是城市治理的痛點難點。一直以來，各地公安交警對城市道路實施交通治理就是為了讓交通出行者在遵守統一交通規則前提下，在有限道路時空資源追求交通出行暢通無擁堵。

但傳統的單純依靠人力警力在路口現場智慧疏導，是難以實現疏通保暢的目的的。如何向科技要警力，為基層一線實戰提供有力支撐，實現從“汗水警務”到“智慧警務”的轉變?

在公安交管工作的科技創新上，深圳一直走在全國的前列，深圳交警堅持開放共享、多元互動、協同共治的理念，不斷推進交通管理智慧化升級。深圳交警在治理思路上，堅持讓科技為交通管理賦能，無論是執法、治理交通擁堵、交通需求的管控還是交通安全等方面，深圳都走在“向科技要效益、向科技要警力”的時代前沿。

深圳交警在頂層設計繪制藍圖，按照“智慧+”新構想，打造由業務部門主導科技創新應用、科技部門提供平臺支撐的新警務機制，促進智慧交通建設由碎片化向一體化方向發展。

科技興警：以數據融合為抓手

人工智能大數據和云計算技術不斷涌現，在科技興警的背景下，智慧交通行業如何牢牢把握時代新機遇？

交通數據的匯聚、融合治理和共享應用，是智慧交通的根本基礎。大數據驅動智慧新交管，數據時代智能交通變化的本質在于數據和智能的深度融合，構建交通認知模型，服務交通精細化治理。

大數據在交通領域應用在于掌控海量人口出行總量和特征規律，分解擁堵成因，預測交通狀況，使得交通精細化管理更加科學高效。毫無疑問，數據是智慧交通發展的核心驅動力之一。但實現多源數據融合并非易事，也是當前交通數據應用的短板，數據價值密度低、應用深度不夠，跨行業數據融合更是難上加難。

調查顯示，在日均產生的10萬+交通流數據中，超40%的數據不可用。針對海量的交通數據尚未充分利用，數據價值尚未完全釋放的痛點，一些智能交通頭部企業，不斷強化大數據業務核心能力沉淀，加速推進交管大數據應用。

海信構建以“云腦”為核心的交通大數據平臺，服務于交通管理、公交運營、公路管養、城市停車、樞紐運行五大行業，海信在大數據方面已構建起兩大能力，其一圍繞暢通、安全等7大類153個業務場景，積累了數百種業務應用模型，再者打造高效專業的建模工具，降低數據分析門檻，將建模周期由天縮短至小時，將過去靠人工不好發現、不易排查的安全隱患“一網打盡”。

精細化治理方面，千方科技助力交通運輸部建成全國公路網運行管理服務平臺，實現全國公路網運行態勢精準監測和分析研判，支撐部、省、路段多級互聯互通和業務協同。在省級和路段級層面，通過融合路網感知多源數據，千方科技打造了全要素路網運行監測和預警體系，以產品+數據運營服務的模式有效支撐路網擁堵治理、交通事件的預警與處置、貨運保通保暢等重點工作。

科技興警： 無人機賦能智慧交管

無人機作為極具優勢的數據采集工具，是加快公安信息化的重要推手。目前，高速公路應急巡邏、路面巡查、養護巡查主要采用工作人員駕駛車輛到達現場的模式，日常用車成本高，特殊情況下人員有限，而車輛在高速上巡查時行駛速度又不宜過低，造成路面損毀現場拍攝取證較為困難，尤其在針對特大橋梁、高邊坡等養護勘查作業中，道路本身環境復雜，若頻繁停車、下車勘查、拍照取證將存在安全隱患，極易增加二次事故的發生風險，手機拍攝、錄入，像素、性能差異數據準確度難以得到保證。

相對于人工巡查方式，無人機公路巡邏系統有著巨大的優勢。由無人機自動機場、5G網聯無人機、機載飛行大腦以及云端智能識別系統構成的無人機自動交通巡邏系統，實現無人機日常全自動巡邏。無人機通過實時機載AI獲取巡邏第一視角視頻圖像，使用深度學習訓練神經網絡模型對視頻中的車道線進行識別，并根據車道線在視角中的實時位置，調整無人機云臺鏡頭，使得道路路面始終位于畫面中央，精準鎖定道路路面。

結語：

在科技興警的探索途中，根據不同的場景和實際工作需要，不斷開發更多更新更實用的功能，應用到交通管理工作去。在新一輪科技革命和產業變革推動下，智慧交通風口已至，。推動傳統交通進入數字化、網聯化、智能化和綠色化時代，政府和企業提早規劃、謀篇布局為交通強國建設注入新動力。