我国道路交通流信息采集现状及措施建议

文｜赵琳娜

立足“十四五”规划起点，道路交通管理既需主动适应科技改变的交通未来，更需积极寻找交通管理与科技变革相结合的方向，而加强道路交通流信息采集就是其中一个基础、重要的切入点。加强道路交通流采集工作，需要了解道路交通流信息对交通管理工作的应用价值和发挥的作用，更需要看到目前在数据采集、数据质量、数据应用等环节切实存在的问题。

一、道路交通流信息在交通管理工作中的作用

（一）交通流数据是城市交通组织管控的核心依据。道路断面的交通流信息是公安交管部门“内生”数据，流量检测精度、样本采集率远高于浮动车、手机信令等“外引”数据，在支撑城市交通管理精细化、智能化发展方面发挥着无可替代的作用。一方面，支撑精细化交通组织。如交叉口进口道的设置方式，路段车道设置和泊位施划，区域路网禁限行管控等，均需通过断面道路交通流数据进行研判。另一方面，支撑智能化交通信号控制。以溢出控制为例，为防止交叉口拥堵锁死，交通信号控制方案需要及时调整，而主要依据就是断面交通流信息，通过各进口道、各流向实时的流量数据计算溢出相位的绿灯延长时间，通过路段实时的流量流向数据评估上游交叉口绿灯缩短时间、下游交叉口绿灯延长时间。

（二）交通流数据是公路交通安全防控的重要支撑。无论是通过经验驱动决策还是运用模型辅助决策，交通流数据贯穿于公路事故预防、风险识别、应急处置各个工作环节。一是基于历史数据捕捉规律。公路交通有不断重复、线性变化的规律可循，全天候、全路径的交通流数据有助于准确鉴别客货运昼夜流向特征、农村道路季节性集散特征、节假日交通潮汐特征，从而进行更精细、更高效的警力配置和勤务管理。二是基于实时数据识别风险。交通流数据为捕获公路安全风险提供了最直观的视角，通过监测实时交通量的激增或骤降、交通流分布的异常失衡，实现对交通事件的早期预警。三是基于预测数据诱导管控。基于历史交通流数据可分析预测各类交通事件的影响范围、持续时间、恢复时长，为适时适机地采取封闭车道、主线分流、多点分流、间断放行、交替放行、借道通行等交通管控措施提供判断依据。

（三）交通流信息采集是智能交通技术发展的前置条件。随着智能联网、自动驾驶等技术迎来了前所未有的发展窗口，对道路交通运行全息、全域感知的信息需求也前所未有，而交通流信息采集正是其中的核心要素。一为“路侧”感知奠定基础。“路侧”是道路信息感知的基础层，采集设备需长时间投入、周期性运维，较少被关注、却是实现道路数字化升级的关键。全国公安交管部门目前在用道路监控视频230万套、交通流采集设备9万套，为“路侧”信息采集创造了基础设施条件。二为“大脑”运行奠定基础。数据汇聚是道路交通管控“大脑”运行的底层，数据的精确度、完备度是决定“大脑”智力的关键。公安交管部门目前统一了道路交通流信息数据格式、采集要求和通信协议，为道路断面流量数据与其他地理信息数据、智能网联车数据、个体出行数据等多源异构数据的融合创造了前置条件。

二、道路交通流信息采集及应用现状问题

（一） 前端路面采集设备选用不科学导致数据“采不准”。道路交通流信息采集设备主要包括微波、地磁、线圈检测器，以及视频监控、卡口等设备，各类设备在技术性能、环境适应能力、建设使用成本方面各有优劣，应因地制宜、科学选用、互为补充，才能获得较好实用效果。然而目前，微波、地磁、线圈检测设备逐渐边缘化，使用占比不足5%，仅依赖视频监控单一设备很难适应不同道路交通环境、气象条件，出现了部分数据不准确、不精细的问题。

（二）中间信息处理环节缺少质量控制导致数据“融合难”。在数据上传方面，城市路口路段上各类采集设备建设年代、标准制式各异，加之不同厂商的数据接口、通信协议不同，横向上采集设备与信号机不兼容，纵向上采集设备与信号控制系统、公安交管信息系统不集成。部分城市目前的信号机联网率尚不足50%。在数据转换上，因缺少对设备校准时间和上传时限要求，不同设备时间坐标、采集单位时长不一致，交通流数据在时间上对应不上；因缺少对设备地理坐标统一要求，同一地点不同设备有不同的坐标格式，交通流数据在空间上匹配不全。在数据关联上，原始数据缺失、异常、重复等问题，缺少历史同期数据、相邻地点数据的关联修复。这既有系统平台割裂的问题，也有算力、算法不足的因素，难以支持海量数据的实时查询、关联分析。

（三）后期数据应用环节缺少目标导向导致数据“用不好”。一方面，实时动态数据与实际场景应用之间脱节。以信号控制为例，不同控制策略对交通流数据需求不同，如单点控制需要断面交通流数据，“绿波”控制需要断面和路网的交通流数据。由于对交通流数据的应用需求缺少系统梳理，造成了采集的实时交通流数据与具体的场景匹配不上。另一方面，历史静态数据缺少挖掘、出现闲置。前期采集已积累了海量的交通流数据资源，但大部分数据资源还沉寂在系统中。要激活这些历史数据、满足各类交通需求，既需交通专业人员充分挖掘、设计数据应用需求，又需大量数据工程师开发算法、算力，而仅靠交管内部的力量是远远不够的，在数据安全保障前提下，推进数据的共享利用成为当务之急。

三、推进加强道路交通流信息采集的对策建议

（一）把握细节，加强对交通流数据采集基础工作的重视。道路交通流信息采集工作需要大量人力、设备、经费的周期性投入，应强化成本意识、效率意识，进行长远、扎实的数据采集优化工作。一方面，在现有采集设备的基础上需加强维护管理，分阶段、分步骤地推进设备改造建设，提升采集设备的联网率和在线率。另一方面，基于目前断面固定监测技术，利用无人机、浮动车等移动交通信息监测平台，集成应用5G通信、高精度定位和图像识别技术，创新道路交通流广覆盖、低时延的信息采集与传输技术。

（二）资源整合，统一规范数据的采集和传输要求。在设备选用上，应结合道路安装条件、气象环境、使用年限和使用成本等建设需求选用采集设备。在数据传输上，新建成的采集设备按照标准的数据接口和通信协议接入信号控制系统、集成指挥系统，实现采集设备应接尽接。对于在用的采集设备，分类别进行数据接口和通信协议改造，通过搭建中间转换网络或平台的方式联网接入。

（三）建立从交通流采集—交通组织—交通控制—宏观评价的“四位一体”应用模式。围绕道路交通组织、信号控制、勤务管控、应急管理等典型应用领域，结合数据的精确程度、样本范围、时空覆盖范围等要素需求，以及数据的采集、上传、集成、研判、推送等流程需求，深入强化交通流数据采集与微观层面道路具体点段交通渠化组织分析、中观层面道路交通变化特征规律掌握、宏观层面道路交通运行状态评估等具体应用场景数据需求的关联匹配。道路交通流信息由现阶段前端数据条件决定末端应用场景，向未来以应用场景为导向决定前端采集信息的模式转变。