关于科技兴警赋能交通管理高质量发展的调研报告(第3/3页)

四是应用大数据，智能配置交通资源，辅助勤务民警制定科学、合理的交通管理组织措施。

传统的交通管理工作中，主要依靠民警的个人经验，采用人工的方式规划和设计各种交通管理组织措施，难以实现对道路交通的实时动态化管理。通过对大数据的分析处理，可以辅助勤务民警制定的交通管理组织措施更加科学、合理。一方面协调统筹减少各个交通管理部门的人力和物力，另一方面可有效提升道路交通资源的利用价值。

近几年来，我市强力推进城市攻坚和交通大会战行动，大型市政工程接踵而至，城市道路交通管理工作压力剧增。支队根据交通大数据分析结果，针对不同工程实施影响的范围和特点，先后制定采取了"单双号限行"、"单循环"、"借道左转"、"可变车道"、"多车同时掉头车道"、"右侧掉头专用车道"、"潮汐停车位"、设置了XX条"绿波道路"等多模式路口路段渠化和交通组织方案，确保了市政重点工程的顺利施工。

五是通过大数据研判道路交通事故成因和黑点，指导针对性地开展勤务工作，有效减少道路交通事故的发生。

通过大数据研判，可以对交通事故与交通违法行为进行关联研究。根据海恩法则，每起重大交通事故的背后必定有29起伤亡事故和300起一般事故。而300起一般事故的背后必定有1000起事故隐患没有被处理。如何消除事故隐患，是减少重大交通事故发生的一个重要要素。例如，通过大数据分析交通肇事的主要原因，发现疲劳驾驶、货车超载、违法载人、载客汽车超员、电动自行车违法等顽疾依然突出。因此，公安部交管局今年在部署"减量控大"专项整治行动中，将货车超载、违法载人、载客汽车超员等列为严重交通违法行为，要求勤务民警开展重点查处。再例如，部局研究报告显示，通过大数据分析超速事故在设备覆盖和无设备覆盖的情况，可以得到如下结论：一是测速覆盖区域事故发生较少；二是测速设备未覆盖区域事故密度与测速设备覆盖区域事故密度比值在1.3至20之间；三是省道测速设备覆盖区域超速事故密度远小于未覆盖区域；四是超速事故发生区间比较集中，10％的超速区间贡献了50％的超速事故。根据以上分析，就可以对勤务设置监控设施的工作给与指导。关于这点，我们也深有体会：我市的XX路XX路段多年来一直是事故高发的黑点，后来根据大数据研判结果，在该路段增设了多段区间测速设备，新装了路口信号灯和路口监控设备，这几年以来没有再发生一起重大交通事故，道路交通安全水平显著提升。

我们坚信，只要我们认真贯彻落实习近平总书记重要讲话精神，坚定不移地走科技兴警和改革创新之路，我市道路交通管理科技化水平定会提升到新的高度，公安交管工作定能实现新的飞跃。