一种道路交通安全治理方法、装置及电子设备与流程

1.本发明涉及安全治理技术领域，具体涉及一种道路交通安全治理方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.在现有对道路交通安全治理的方法中，大多是根据历史的交通事故和违法行为数据确定交通事故和违法行为的多发地，然后安排执勤警员在交通事故和违法行为的多发地进行日常巡逻。但由于现有的方案通过人工和简单或分析工具确定交通事故和违法行为的多发地，没有根据历史数据进行科学性的分析，存在事故高发地点不明、整治区域与事故高发点存在偏差、缺少科学评价手段的问题。


技术实现要素：

3.因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有道路交通安全治理的方法中存在的事故高发地点不明、整治区域与事故高发点存在偏差的缺陷，从而提供一种道路交通安全治理方法、装置及电子设备。
4.根据第一方面，本发明实施例公开了一种道路交通安全治理方法，包括：获取目标区域的地图数据；根据预设网格划分规则对所述目标区域的地图数据进行网格划分，得到第一地图数据；获取所述目标区域对应的历史交通事故数据和历史违法行为数据，所述历史交通事故数据包括交通事故发生地的位置信息，所述历史违法行为数据包括违法行为发生地的位置信息；将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到所述第一地图数据的对应网格中，得到第二地图数据；根据所述第二地图数据确定每一个网格中的交通事故数量和违法行为数量；根据预设匹配度判断规则对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行匹配度判断；根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案。
5.可选地，所述根据预设网格划分规则对所述目标区域的地图数据进行网格划分，包括：根据所述目标区域的面积、所述目标区域对应的路况数据以及所述目标区域的人员配置数据确定所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小；根据所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小对所述目标区域的地图数据进行网格划分并对划分得到的网格进行编号。
6.可选地，所述将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到所述第一地图数据的对应网格中，得到第二地图数据，包括：当历史交通事故的位置信息和历史违法行为的位置信息对应的第二坐标系与所述目标区域的地图数据对应的第一坐标系不相同时，将所述历史交通事故的位置信息和历史违法行为的位置信息从第二坐标系转换到第一坐标系，得到历史交通事故对应的第一目标位置信息和所述历史违法行为对应的第二目标位置信息；根据所述第一目标位置信息和所述第二目标位置信息，将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射对应的网格中。
7.可选地，所述根据预设匹配度判断规则对每一个网格中的交通事故数量与违法行
为数量进行匹配度判断，包括：根据第一预设等级划分规则分别对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行等级划分，得到交通事故数量对应的第一等级和违法行为数量对应的第二等级；根据每一个网格对应的第一等级和第二等级确定相应网格中交通事故数量与违法行为数量对应的第一匹配度。
8.可选地，根据每一个网格对应的第一等级和第二等级确定相应网格中交通事故数量与违法行为数量对应的第一匹配度之后，所述方法还包括：确定每一个网格中相邻两个历史统计周期中前一统计周期对应的第一交通事故数量和第一违法行为数量以及后一统计周期对应的第二交通事故数量和第二违法行为数量；根据所述第一交通事故数量和第二违法行为数量以及第二交通事故数量和第二违法行为数量，确定每一个网格内交通事故数量的变化量和违法行为数量的变化量；根据第二预设等级划分规则对每一个网格内交通事故数量的变化量和违法行为数量的变化量进行等级划分，确定交通事故数量的变化量对应的第三等级和违法行为数量的变化量对应的第四等级；根据每一个网格对应的第三等级和所述第四等级确定相应网格中交通事故数量的变化量与违法行为数量的变化量对应的第二匹配度；根据所述第一匹配度和所述第二匹配结果确定每一个网格中交通事故和违法行为匹配度。
9.可选地，根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案，包括：当任一目标网格对应的匹配度不满足预设匹配要求，则确定所述目标网格周围目标数量网格的匹配度判断结果；当所述目标网格的周围目标数量网格中存在匹配度判断结果为不满足预设匹配要求的网格，则确定所述目标网格和周围不满足预设匹配要求的网格中所有事件的位置信息，所述事件包括交通事故和违法行为；根据所述事件的位置信息确定每一个事件与其他事件之间的距离；根据每一个事件与其他事件之间的距离进行事件簇聚合；根据事件簇聚合结果确定所述目标网格和周围不满足预设匹配要求的网格对应的交通安全治理方案。
10.根据第二方面，本发明实施例还公开了一种道路交通安全治理装置，包括：第一获取模块，用于获取目标区域的地图数据；划分模块，用于根据预设网格划分规则对所述目标区域的地图数据进行网格划分，得到第一地图数据；第二获取模块，用于获取所述目标区域对应的历史交通事故数据和历史违法行为数据，所述历史交通事故数据包括交通事故发生地的位置信息，所述历史违法行为数据包括违法行为发生地的位置信息；映射模块，用于将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到所述第一地图数据的对应网格中，得到第二地图数据；第一确定模块，用于根据所述第二地图数据确定每一个网格中的交通事故数量和违法行为数量；匹配度判断模块，用于根据预设匹配度判断规则对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行匹配度判断；第二确定模块，用于根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案。
11.可选地，所述划分模块，包括：划分子模块，用于根据所述目标区域的面积、所述目标区域对应的路况数据以及所述目标区域的人员配置数据确定所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小；编号子模块，用于根据所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小对所述目标区域的地图数据进行网格划分并对划分得到的网格进行编号。
12.根据第三方面，本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以
及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的道路交通安全治理方法的步骤。
13.根据第四方面，本发明实施方式还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的道路交通安全治理方法的步骤。
14.本发明技术方案，具有如下优点：
15.本发明提供的道路交通安全治理方法/装置，包括：获取目标区域的地图数据；根据预设网格划分规则对目标区域的地图数据进行网格划分，得到第一地图数据；获取目标区域对应的历史交通事故数据和历史违法行为数据，历史交通事故数据包括交通事故发生地的位置信息，历史违法行为数据包括违法行为发生地的位置信息；将历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到所述第一地图数据的对应网格中，得到第二地图数据；根据第二地图数据确定每一个网格中的交通事故数量和违法行为数量；根据预设匹配度判断规则对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行匹配度判断；根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案。本发明的方法，通过对目标区域的地图进行网格化处理，并将历史交通事故数据和历史违法行为数据映射对应的网格中，对每个网格中违法行为数量和交通事故数量进行匹配度判断，根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案，相比于分别根据历史违法数据和交通事故数据的大小来确定巡检位置以及巡检方案，本技术提供的方法考量了违法行为数量与交通事故数量之间的制约以及关联关系(如一般交通事故的发生多由于违法行驶造成的，故一般情况下一个位置对应的违法行为数据应大于交通事故数据)，通过将二者数据进行匹配度计算，能够精准确定事故多发地、潜在的违法行为多发地，解决背景技术中整治区域与事故高发点存在偏差的问题，提高了交通治理的智能分析水平，提高了交通综合治理能力。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本发明实施例中道路交通安全治理方法的一个具体示例的流程图；
18.图2为本发明实施例中道路交通安全治理方法的一个具体示例的示意图；
19.图3为本发明实施例中道路交通安全治理方法的一个具体示例的示意图；
20.图4为本发明实施例中道路交通安全治理方法的一个具体示例的示意图；
21.图5为本发明实施例中道路交通安全治理装置的一个具体示例的原理框图；
22.图6为本发明实施例中电子设备的一个具体示例图。
具体实施方式
23.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术
人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
24.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
25.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
26.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
27.本发明实施例公开了一种道路交通安全治理方法，可以应用于道路交通安全治理系统，如图1所示，该方法包括如下步骤：
28.步骤101，获取目标区域的地图数据。示例性地，目标区域可以是任一待进行交通安全治理的区域，本技术实施例中，如需要对a市区整个区域进行道路交通安全治理，则可以获取a市区域的地图数据。
29.步骤102，根据预设网格划分规则对所述目标区域的地图数据进行网格划分，得到第一地图数据。示例性地，本技术实施例中，预设网格划分规则可以是根据需求确定网格的大小，并根据网格大小对目标区域的地图数据进行网格划分；也可以直接对整个目标区域进行网格均分，本技术实施例对网格划分的数量以及每个网格的大小不作限定，本领域技术人员可以根据实际需要确定。本技术实施例中，可以按照n千米
×
n千米为待划分网格的大小将目标区域划分为n个网格，可以根据得到的每一个网格的中心点进行编号形成标准网格库，计算网格的编号可以从地图的左下角向右上角进行编号，所有相关参数如表1所示：
30.表1
31.参数名称说明lnge东经度117.265348lngw西经度115.496549latn北纬度41.097485lats南纬度39.310415lng_step经度千米步长lat_step纬度千米步长lng经度lat纬度wgbh网格编号floor向下取整函数
32.横向网格数为：
33.纵向网格数为：网格编号为：
[0034][0035]
步骤103，获取所述目标区域对应的历史交通事故数据和历史违法行为数据，所述历史交通事故数据包括交通事故发生地的位置信息，所述历史违法行为数据包括违法行为发生地的位置信息。
[0036]
示例性地，历史交通事故数据和历史违法行为数据可以是过去目标时段内的交通事故数据和违法行为数据，本技术实施例对该目标时段的时长不作限定。本技术实施例中，历史交通事故数据可以包括但不限于交通事故对应的编号、伤亡人数(7日内)、事故发生的时间、财产损失、事故处理的程序以及事故发生地点的位置信息；历史违法行为数据可以包括但不限于违法编号、违法来源、违法计分数、违法行为信息、违法时间以及违法行为发生地点的位置信息。
[0037]
步骤104，将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到所述第一地图数据的对应网格中，得到第二地图数据。
[0038]
示例性地，根据历史交通事故数据的位置信息和历史违法行为数据位置信息，将历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到对应的网格中，便于后续对网格内的历史交通事故和历史违法行为进行统计和分析。
[0039]
步骤105，根据所述第二地图数据确定每一个网格中的交通事故数量和违法行为数量。示例性地，以网格为单位，分别计算每个网格中交通事故的总数量和违法行为的总数量。
[0040]
步骤106，根据预设匹配度判断规则对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行匹配度判断。
[0041]
示例性地，大多数的交通事故是因为违法行为而导致的，其中，超速行驶、酒后驾驶、违法超车等违法行为是导致交通事故的主要原因，因此，可以确定在一定的区域内，交通事故的数量和违法行为的数量上存在一定的关系，通过每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行匹配度判断，可以更加准确地分析每一个网格中的交通事故和违法行为在数量上的匹配结果，便于后续为交通管理工作提供更为具体和明确的指导。
[0042]
步骤107，根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案。
[0043]
示例性地，本技术实施例中，可以根据网格的匹配性判断结果给出不同的交通安全治理方案，例如，当网格a的匹配性判断结果为不匹配，且根据分析结果确定该网格区域交通事故的数量较多，但违法行为的数量偏少，则说明该网格区域有一些潜在的违法行为没有被监控到，因此需要对该区域加强管理。当网格b的匹配性判断结果为匹配，则根据第二地图数据中网格b中的违法行为和交通事故的分布情况、数量的多少和事故和违法行为严重程度等确定需要巡逻的点位，安排执勤警员对该点位进行巡逻。
[0044]
本发明提供的道路交通安全治理方法，通过对目标区域的地图进行网格化处理，
并将历史交通事故数据和历史违法行为数据映射对应的网格中，对每个网格中违法行为数量和交通事故数量进行匹配度判断，根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案，相比于分别根据历史违法数据和交通事故数据的大小来确定巡检位置以及巡检方案，本技术提供的方法考量了违法行为数量与交通事故数量之间的制约以及关联关系(如一般交通事故的发生多由于违法行驶造成的，故一般情况下一个位置对应的违法行为数据应大于交通事故数据)，通过将二者数据进行匹配度计算，能够精准确定事故多发地、潜在的违法行为多发地，解决背景技术中整治区域与事故高发点存在偏差的问题，提高了交通治理的智能分析水平，提高了交通综合治理能力。
[0045]
作为本发明一个可选实施方式，步骤102，包括：根据所述目标区域的面积、所述目标区域对应的路况数据以及所述目标区域的人员配置数据确定所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小；根据所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小对所述目标区域的地图数据进行网格划分并对划分得到的网格进行编号。
[0046]
示例性地，路况数据可以是用于表征道路的行车与行人情况的数据，也可以是道路通行难易程度的数据；人员配置情况可以是巡逻人员的配置情况。本技术实施例中，可以根据目标区域内路况和巡逻的难易程度确定待划分网格的大小和数量，例如，对于路况较差、巡逻较难的区域，可以适当缩小网格划分的面积，便于巡逻人员对网格进行管理，对于路况较好、巡逻难度较低的区域，可以适当增大网格划分的面积；同时，可以根据目标区域内巡逻人员的配置情况来确定网格的大小，对于巡逻人员配置较多的区域，可以结合该区域的路况和巡逻的难易程度，适当增大网格的面积；对于巡逻人员配置较少的区域，可以结合该区域的路况和巡逻的难易程度，适当减小网格的面积。
[0047]
作为本发明一个可选实施方式，步骤104，包括：当历史交通事故的位置信息和历史违法行为的位置信息对应的第二坐标系与所述目标区域的地图数据对应的第一坐标系不相同时，将所述历史交通事故的位置信息和历史违法行为的位置信息从第二坐标系转换到第一坐标系，得到历史交通事故对应的第一目标位置信息和所述历史违法行为对应的第二目标位置信息。示例性地，第一坐标系和第二坐标系可以是任意坐标系。本技术实施例中，历史交通事故数据和历史违法行为数据所使用的坐标系可以是84坐标系，地图数据所使用的坐标系可以是gcj02坐标系，因此，在将历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到对应的网格之前，先要对历史交通事故数据和历史违法行为数据进行坐标系转换。
[0048]
根据所述第一目标位置信息和所述第二目标位置信息，将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射对应的网格中。示例性地，将历史交通事故数据和历史违法行为数据映射对应的网格中，便于后续对每一个网格中的违法行为和交通事故进行分析，本技术实施例中，还可以根据历史交通事故数据和历史违法行为数据的映射结果，利用经纬度信息，明确交通事故、违法行为以及路网数据所属的网格关系，获得对应网格关系表，便于后续对违法行为和交通事故进行分析。
[0049]
作为本发明一个可选实施方式，步骤106，包括：根据第一预设等级划分规则分别对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行等级划分，得到交通事故数量对应的第一等级和违法行为数量对应的第二等级。示例性地，第一预设等级划分规则可以是根据每一个网格内违法行为和交通事故数量的多少而制定的等级划分规则，该规则可以反映对
应网格内违法行为和交通事故的严重程度，后续可根据不同网格中违法行为数量和交通事故数量对应的等级来给出不同管理策略。本技术实施例中，每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行等级划分的具体过程可以是：等级划分以警力数量和最大可巡逻范围为依据进行确立，本方法在实际运用中共划分了5.5万余个网格；先对对所有网格中的交通事故、违法行为总数分别降序排序；通常情况下，每个铁骑优先可对一个网格内的交通事故和违法行为进行有效的管控，因此第一等级按照铁骑数量进行设置，达到对不匹配网格有效治理的目标，因此，等级一可以根据“铁骑数量/网格总数”的值确定，该值可以是5％，即可以分别将网格中交通事故总数和违法行为总数处于前5％的对应网格划分为等级一；除去铁骑之外，交通管理部门也会配备相应的警力在特定的区域内进行定点定线巡逻管理，因此第二等级可以按照普通警力数量进行设置，等级二可以根据“警力数量/网格总数+等级一”的值确定，该值可以是15％，即可以将即可以分别将网格中交通事故总数和违法行为总数处于6％-15％的对应网格划分为等级二；考虑铁骑部队的机动性和灵活性，每个铁骑日均巡逻约40公里，即除了优先管理的网格外，还可对周边的网格进行巡逻管理，起到提高对称性的优化作用，因此，等级三可以根据“铁骑数量
×
(日巡逻总里程-优先管理网格巡逻里程)/网格总数+等级二”的值确定，该值可以是25％，即可以分别将网格中交通事故总数和违法行为总数处于16％-25％的对应网格划分为等级三；最后将网格中交通事故总数和违法行为总数处于26％以下的对应网格网格划分为等级四。
[0050]
根据每一个网格对应的第一等级和第二等级确定相应网格中交通事故数量与违法行为数量对应的第一匹配度。示例性地，本技术实施例中，可以通过每一个网格中交通事故和违法行为的对称性来表征对应网格的匹配度。从实际数据情况考虑，违法行为约为交通事故的近8倍，根据实际业务情况，核定对称性判定规则如下：1)如交通事故的量级大于违法行为的量级，说明有潜在的违法行为没有被识别和管控，属于不对称(不匹配)；2)如交通事故和违法行为处于同一量级，认为二者和实际数据情况反映的规则存在偏差为弱对称性(弱匹配)；3)其他情况为交通事故的量级小于违法行为，与实际数据反映的情况一致，是为对称(匹配)；
[0051]
根据上述规则，得到量级对称性ljdc的规律矩阵如下表2所示，可以按照百分制在数据库中记对称为100、弱对称为80、不对称为60。
[0052]
表2
[0053]
[0054][0055]
当目标网格的事故等级和违法量级匹配度判断结果为匹配(对称)，则可以根据该网格中事故量级或违法量级判断该网格中交通事故和违法行为出现数量的多少，可以根据量级判断结果给出巡逻排班、排岗建议，对事故量级或违法量级高的网格，可以适当增加巡逻人数和巡逻频率，对于量级较低的网格，可以适当减少巡逻人数和巡逻频率；当目标网格的事故等级和违法量级匹配度判断结果为弱匹配(弱对称)，则可以综合考虑事故量级和违法量级，给出巡逻排班、排岗建议，当事故量级偏高于违法量级，可能存在少量的违法行为没有被监测到，则适当增强对该网格的管控力度，当事故量级偏低于违法量级，则可能存在少量的交通事故没有被监测到，可以适当增强对该网格的管控力度；当目标网格的事故等级和违法量级匹配度判断结果为不匹配(不对称)，则说明该网格中可能会存在较多没有被监测到的违法行为或交通事故，要加强对该网格的管控力度。
[0056]
作为本发明一个可选实施方式，根据每一个网格对应的第一等级和第二等级确定相应网格中交通事故数量与违法行为数量对应的第一匹配度之后，该方法还包括：确定每一个网格中相邻两个历史统计周期中前一统计周期对应的第一交通事故数量和第一违法行为数量以及后一统计周期对应的第二交通事故数量和第二违法行为数量。示例性地，以网格为单位，分别计算每个网格中前一个统计周期的交通事故数量和违法行为数量以及后一统计周期的交通事故数量和违法行为数量，本技术实施例中，一个统计周期的时长可以包括但不限于一年。
[0057]
根据所述第一交通事故数量和第二违法行为数量以及第二交通事故数量和第二违法行为数量，确定每一个网格内交通事故数量的变化量和违法行为数量的变化量。示例性地，本技术实施例中，可以按照“(第二交通事故数量-第一交通事故数量)/第一交通事故数量”的规则计算对应网格中交通事故的增速特征，交通事故的增速特征用于表征交通事故数量的变化量；可以按照“(第二违法行为数量-第一违法行为数量)/第一违法行为数量”的规则计算对应网格中违法违法行为的增速特征，违法行为的增速特征用于表征违法行为数量的变化量。
[0058]
根据第二预设等级划分规则对每一个网格内交通事故数量的变化量和违法行为数量的变化量进行等级划分，确定交通事故数量的变化量对应的第三等级和违法行为数量的变化量对应的第四等级。示例性地，对所有网格中的交通事故、违法行为的增速特征分别降序排序，由于网格数量和警力数量保持不变，按照与量级对称性相同的等级划分规则将交通事故和违法行为的增速分别分为前5％、6％-15％、16％-25％、26％以下四个等级。
[0059]
根据每一个网格对应的第三等级和所述第四等级确定相应网格中交通事故数量的变化量与违法行为数量的变化量对应的第二匹配度。示例性地，本技术实施例中，根据交通管理工作特性，对增速对称性zsdc的判定规则总结如下：1)如交通事故和违法行为的增速处于同一等级，则二者处于稳定阶段，对称(匹配)；2)如交通事故和违法行为的增速相差一个等级碰撞，则二者处于弱对称性(弱匹配)；3)如交通事故和违法行为的增速相差大于一个等级，则二者不对称(不匹配)，存在违法行为需要加强管控的情况，避免潜在的违法行为转化为更为严重的交通事故；根据上述规则，得到增速对称性zsdc的规律矩阵如下表2所
示，按照百分制在数据库中记对称为100、弱对称为80、不对称为60。
[0060]
表3
[0061][0062][0063]
根据所述第一匹配度和所述第二匹配结果确定每一个网格中交通事故和违法行为匹配度。示例性地，本技术实施例中，每个网格的对称性由量级对称性和增速对称性组合分析而成，在实际系统中二者的权重α、β可由用户进度自主配置选定，最终的对称性分析结果dcx计算公式为：
[0064][0065]
本发明实施例在实际使用中，用户认为量级要素和增速特征都属于重要指标，因此设置为α＝β＝0.5，且实际使用中支持在界面中进行调整。通过本方法即可计算出基于量级统计和增速特征的交通事故与违法行为的对称性分析结果，并提供了匹配警能力和巡逻范围的不对称网格进行治理。
[0066]
本技术实施例中，量级要素统计仅能反映每一个网格内交通事故和违法行为的严重程度，增速特征也是考虑二者是否对称的一个关键指标，通过往期数据观察，交通事故和违法行为的增速通常保持同增降的规律，尤其是开展交通违法行为整治活动后，明显强化了隐患源头清零，在事故防控方面也会取得成效。
[0067]
作为本发明一个可选实施方式，步骤107，包括：
[0068]
步骤201，当任一目标网格对应的匹配度不满足预设匹配要求，则确定所述目标网格周围目标数量网格的匹配度判断结果。示例性地，本技术实施例中，目标网格为不满足预设匹配要求，即不匹配网格，则可以确定目标网格周围8个网格的匹配度。例如，随机选择1个不对称的网格i，判断周边相邻8个网格的对称性，如存在相邻的不对称网格j，则把网格j纳入本轮分析对象，继续以网格j判断周边网格，重复上述步骤，直至所有相邻不对称网格形成网格集di。
[0069]
本技术实施例中，对于不对称的网格，出于以下两点进行考虑实现小范围的协同考虑，而不是单个网格的独立考虑：1)如果以单独的网格考虑，由于网格划分的随机性，分
析出现偏差。例如在图2中，网格w中，事件a点位实际上距离道路a更为接近，但由于划分网格时未能把道路a纳入，如果仅仅一点位所属w网格考虑，该事件将会划分给下方的道路b；2)如果单独考虑不对称的网格，则如图3中不对称网格x、y、z，需要安排至少3个警力进行执勤，但如果把3个相邻的不对称警力综合考虑，分析出实际需要管控的道路地点，可能仅仅需要2个警力执勤横纵2条道路c和d，能够实现路面管事率和警员利用率的质量和效率的双提升。
[0070]
步骤202，当所述目标网格的周围目标数量网格中存在匹配度判断结果为不满足预设匹配要求的网格，则确定所述目标网格和周围不满足预设匹配要求的网格中所有事件的位置信息，所述事件包括交通事故和违法行为。示例性地，本技术实施例中，获取所有事件的位置信息，事件包括违法行为和交通事故。
[0071]
步骤203，根据所述事件的位置信息确定每一个事件与其他事件之间的距离。示例性地，本技术实施例中，可以利用dijkstra算法计算每一个事件与其他事件两两之间的距离。
[0072]
步骤204，根据每一个事件与其他事件之间的距离进行事件簇聚合。示例性地，本技术实施例中，可以找到距离最小的两个事件合并成一个事件簇cm，判断每个事件簇cm中样本点(事件)之间的距离是否大于最大距离阈值d
max
，如果大于，则结束本次聚类，随机选择剩余的点，重复该步骤，直至所有样本点分析完毕。事件分析完毕后，根据事件簇半径及密度，矫正事件簇中心点坐标信息到最近的道路上，记录每个事件簇的道路地点信息。然后随机选择下一个需要分析的网格，重复步骤201-步骤204，直到所有网格都分析完毕。
[0073]
步骤205，根据事件簇聚合结果确定所述目标网格和周围不满足预设匹配要求的网格对应的交通安全治理方案。示例性地，提供了聚类事件簇的方法，对对称性分析结果进行进一步优化，将多个不对称网格的所关联的事件点位进行聚类，获取事件簇及最近道路地点信息，为勤务日常执勤巡逻的点位提供了清晰明确的建议，当运用勤务管理系统布设岗位、进行排班时，可在所分析出的事件簇的中心位置的道路地点位置安排岗位、设定执勤警员，通过所分析出的科技情报实现更为精准、高效的指导业务。
[0074]
本技术实施例中，道路交通安全治理系统的技术构架图可以如图4所示，共分为四层。第一层是数据源的接入，通过对接六合一数据库获取了交通事故数据、违法行为数据，通过对接互联网地图引擎共享接口，获取了道路数据、地域数据。第二层是时空数据底座，实现了数据治理和时空数据组织2部分的能力；首先基于所获取的数据，构建了原始库，按照数据治理标准，剔除空值、异常值形成了交管业务数据标准库，按照业务工作方向的不同构建了事故主题库、违法主题库、道路主题库，并向上层应用开发服务接口，其次基于下层输送的服务接口，对事故主题库、违法主题库进行量级要素统计、增速特征解析，对道路主题库中的区域数据进行网格化治理，二者融合，形成模型分析基础支撑主题库。第三层是基于主题库按序完成网格化治理、对称性分析、聚类事件簇的方法论分析；第四层是根据上述计算分析成果，将在可视化分析和研究专题系统上进行呈现，指导勤务指挥中心实际工作。
[0075]
本发明实施例还公开了一种道路交通安全治理装置，如图5所示，该装置包括：第一获取模块301，用于获取目标区域的地图数据；划分模块302，用于根据预设网格划分规则对所述目标区域的地图数据进行网格划分，得到第一地图数据；第二获取模块303，用于获取所述目标区域对应的历史交通事故数据和历史违法行为数据，所述历史交通事故数据包
括交通事故发生地的位置信息，所述历史违法行为数据包括违法行为发生地的位置信息；映射模块304，用于将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射到所述第一地图数据的对应网格中，得到第二地图数据；第一确定模块305，用于根据所述第二地图数据确定每一个网格中的交通事故数量和违法行为数量；匹配度判断模块306，用于根据预设匹配度判断规则对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行匹配度判断；第二确定模块307，用于根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案。
[0076]
本发明提供的道路交通安全治理装置，通过对目标区域的地图进行网格化处理，并将历史交通事故数据和历史违法行为数据映射对应的网格中，对每个网格中违法行为数量和交通事故数量进行匹配度判断，根据匹配度判断结果确定目标区域的道路交通安全治理方案，相比于分别根据历史违法数据和交通事故数据的大小来确定巡检位置以及巡检方案，本技术提供的方法考量了违法行为数量与交通事故数量之间的制约以及关联关系(如一般交通事故的发生多由于违法行驶造成的，故一般情况下一个位置对应的违法行为数据应大于交通事故数据)，通过将二者数据进行匹配度计算，能够精准确定事故多发地、潜在的违法行为多发地，解决背景技术中整治区域与事故高发点存在偏差的问题，提高了交通治理的智能分析水平，提高了交通综合治理能力。
[0077]
作为本发明一个可选实施方式，划分模块，包括：划分子模块，用于根据所述目标区域的面积、所述目标区域对应的路况数据以及所述目标区域的人员配置数据确定所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小；编号子模块，用于根据所述目标区域对应的待划分网格数量以及每一个待划分网格的大小对所述目标区域的地图数据进行网格划分并对划分得到的网格进行编号。
[0078]
作为本发明一个可选实施方式，映射模块，包括：转换子模块，用于当历史交通事故的位置信息和历史违法行为的位置信息对应的第二坐标系与所述目标区域的地图数据对应的第一坐标系不相同时，将所述历史交通事故的位置信息和历史违法行为的位置信息从第二坐标系转换到第一坐标系，得到历史交通事故对应的第一目标位置信息和所述历史违法行为对应的第二目标位置信息；映射子模块，用于根据所述第一目标位置信息和所述第二目标位置信息，将所述历史交通事故数据和历史违法行为数据映射对应的网格中。
[0079]
作为本发明一个可选实施方式，匹配度判断模块，包括：第一等级划分子模块，用于根据第一预设等级划分规则分别对每一个网格中的交通事故数量与违法行为数量进行等级划分，得到交通事故数量对应的第一等级和违法行为数量对应的第二等级；第一确定子模块，用于根据每一个网格对应的第一等级和第二等级确定相应网格中交通事故数量与违法行为数量对应的第一匹配度。
[0080]
作为本发明一个可选实施方式，匹配度判断模块，包括：第二确定子模块，用于确定每一个网格中相邻两个历史统计周期中前一统计周期对应的第一交通事故数量和第一违法行为数量以及后一统计周期对应的第二交通事故数量和第二违法行为数量；第三确定子模块，用于根据所述第一交通事故数量和第二违法行为数量以及第二交通事故数量和第二违法行为数量，确定每一个网格内交通事故数量的变化量和违法行为数量的变化量；第二等级划分子模块，用于根据第二预设等级划分规则对每一个网格内交通事故数量的变化量和违法行为数量的变化量进行等级划分，确定交通事故数量的变化量对应的第三等级和违法行为数量的变化量对应的第四等级；第四确定子模块，用于根据每一个网格对应的第
三等级和所述第四等级确定相应网格中交通事故数量的变化量与违法行为数量的变化量对应的第二匹配度；第五确定子模块，用于根据所述第一匹配度和所述第二匹配结果确定每一个网格中交通事故和违法行为匹配度。
[0081]
作为本发明一个可选实施方式，第二确定模块，包括：第六确定子模块，用于当任一目标网格对应的匹配度不满足预设匹配要求，则确定所述目标网格周围目标数量网格的匹配度判断结果；第七确定子模块，用于当所述目标网格的周围目标数量网格中存在匹配度判断结果为不满足预设匹配要求的网格，则确定所述目标网格和周围不满足预设匹配要求的网格中所有事件的位置信息，所述事件包括交通事故和违法行为；第八确定子模块，用于根据所述事件的位置信息确定每一个事件与其他事件之间的距离；聚合子模块，用于根据每一个事件与其他事件之间的距离进行事件簇聚合；第九确定子模块，用于根据事件簇聚合结果确定所述目标网格和周围不满足预设匹配要求的网格对应的交通安全治理方案。
[0082]
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备可以包括处理器401和存储器402，其中处理器401和存储器402可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
[0083]
处理器401可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器401还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0084]
存储器402作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的道路交通安全治理方法对应的程序指令/模块。处理器401通过运行存储在存储器402中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的道路交通安全治理方法。
[0085]
存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器401所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器401。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0086]
所述一个或者多个模块存储在所述存储器402中，当被所述处理器401执行时，执行如图1所示实施例中的道路交通安全治理方法。
[0087]
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0088]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘
(solid-state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0089]
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。