道路交通安全风险智能语音警示系统设计及实践

文图｜尤冬海 郭飞 施一珑 朱骏飞

【导读】本文设计道路交通安全风险智能语音警示系统，应用大数据分析、图像视觉识别等技术，结合公安交通集成指挥平台的各类基础数据，提升道路交通安全隐患发现能力。针对不同的道路交通安全隐患类型，研究道路交通安全风险管控方法，应用融合通信技术，及时通过语音方式告知提醒车辆驾驶人或所有人，消除道路交通安全风险隐患，提升公安交通管理部门的道路交通安全管理水平和执法形象，让执法更有“温度”。

推动交通安全治理模式向事前预防转型，是新时代公安交通管理工作的重要导向。借助科技手段，及时发现交通安全隐患，果断采取干预措施消除风险，对于道路交通事故预防“减量控大”具有重要意义。当前，道路交通安全管理中存在四个问题难以解决：一是绝大多数交通事故都是交通违法行为导致的，而目前大范围应用的交通管控技术对许多交通违法的内容做不到完全发现；二是部分交通违法行为因情节较轻微或取证严格难以受到应有处罚，从而缺乏对这部分违法的震慑；三是传统宣传警示方式缺乏精准性和针对性，对隐患驾驶人的警示教育力度有限；四是在节假日或安保活动中，需要将道路交通信息以更快更精准的方式送达相关驾驶人。为此，本文设计的道路交通安全风险智能语音警示系统基于公安交通集成指挥平台，应用大数据、图像识别、融合通信等数字技术，主动发现安全隐患车辆，获取车辆驾驶人或车主联系方式，将定制化的语音内容应用融合通信数字语音推送至车辆驾驶人或车主的手机，告知其当前存在的安全隐患，要求主动采取措施消除风险，实施风险劝止，维护道路交通安全。

一、系统设计

（一）系统组成

如图1 所示，道路交通安全风险智能语音警示系统由风险隐患研判模块、智能语音警示模块和风险隐患评估模块三部分组成。其中，风险隐患研判模块通过大数据、人工智能等技术，建立违法隐患研判模块、事故相关性隐患模块、安全提醒模块和共享接入模块，能够研判严重违法、规则意识、安全提醒和事故隐患群体等类型；智能语音警示模块分为运行模块和配置模块，运行模块建立了语音服务运行系统和队列，建立多类型语音库，通过融合通信技术，使用数字语音线路自动进行语音提醒，同时提供了对外服务；配置模块包含语音模板配置、黑名单管理、白名单管理和拨打查询等功能；风险隐患评估模块通过系统运行情况监控、研判统计、效果评估等功能，用于评估系统运行的效果。

图1 道路交通安全风险智能语音警示系统架构图

（二）网络拓扑

道路交通安全风险智能语音警示系统包含视频专网、公安网和电话网三个网络。其中，视频专网包含数据接入平台和专网平台。数据接入平台负责基础数据的接入，同时对接入的数据进行车辆、人脸以及事件检测；专网平台与数据接入平台数据相互流转。专网接入平台通过安全边界与公安交通集成指挥平台进行数据交互，集成指挥平台通过大数据服务及各类研判模型分析各种违法、隐患数据，通过语音服务将提醒内容发送至电话网络。

二、功能设计

（一）风险隐患研判模块

如图2 所示，风险隐患研判模块是道路交通安全风险智能语音警示系统的数据基础，能够发现严重违法、规则意识、安全提醒、事故隐患群体等30 多类隐患类型。

图2 道路交通安全风险智能语音警示系统警示类型

1.严重违法，指车辆行驶过程中出现严重的违法行为，可能会造成较大的事故，需要通过语音系统进行实时劝止。通过卡口、GPS、ETC 等数据，研判分析连续行驶数小时且停车时间少于20 分钟的嫌疑疲劳驾驶车辆和凌晨2 点到6 点在高速公路行驶的客运车辆；通过GPS 和区间测速设备发现严重超速行为。

2.规则意识，指车辆行驶过程中出现的比较轻微的违法行为或者不良的驾驶习惯，有一定概率造成事故或者加深事故的危害性，可以通过实时或者定时的方式进行提醒。比如，接入城市通行证、禁行区域和禁行规则信息，发现违法禁行的车辆；通过车辆识别检测算法，分析发现开车不系安全带、手持电话等隐患行为；分析高速公路行驶车辆，按照卡口、方向、车道号为组合进行排序，获取卡口车速大于90km/h 且距离上一过车少于4 秒的车辆，发现经常跟车过近的行为；分析高速公路行驶的小型车辆，获取车速比卡口当前时段平均车速低30km/h 以上且速度小于90km/h 的车辆，发现经常低速行驶行为；分析高速公路行驶的大型车辆，获取卡口抓拍超车道的车辆，发现大车经常占用超车道的行为。

3.安全提醒，指在特定的场合对相关的车辆驾驶人进行宣传提醒，相对于电视、广播等传统手段提醒更加具体、精准。对重要时段内经过某个卡口的过车进行对应提醒，如跨省车凌晨过境、本地车深夜出行、外地车深夜出入境、重点时段车辆入境提醒等；在交通管制、施工、恶劣天气、马拉松比赛等重点保障路段周边，配置语音提示卡口，对经过卡口的车辆进行通知。

4.事故隐患群体，指通过大数据分析历史车辆基础信息和事故信息，发现高风险车辆，主要在春节、“五一”“十一”等车流量较大的节假日进行定期提醒。

（二）智能语音警示模块

智能语音警示模块接收风险隐患研判模块产生的隐患数据，按照业务需求生成文字信息，语音提示服务器中的声卡将文字翻译成语音，如图3 所示，按照接口信息选择不同的语音模板，最后通过数字IP 链路将电话发送给驾驶人。智能语音警示模块通过配置干预时间、黑名单、即时定时拨打、电话去重、未接重拨、反馈等各项配置参数，实现自动化运行流程：根据接收的提示类型，获取该类型的配置信息，根据接收的车牌信息，核验是否为黑名单中用户，超过配置次数的将写入黑名单，核验在配置时间内是否存在重复拨打，根据提示方式和驾驶人的年龄、性别信息，获取不同的语音模板和语音类型，根据该提示类型的配置，实时拨打或者写入定时队列，定时队列在拨打语音前根据车辆轨迹验证车辆是否在行驶，不在行驶则拨出语音，正在行驶的写入下一时段队列。未接听的驾驶人按照不同的提示类型规则，验证是否写入下一时段的队列。系统搭建多种合成人声的语音库，将文本信息转换为语音，语音库包括男声、女声、童声，根据驾驶人的年龄、性别特征发送不同声音，提高接通率和完整接听率。此外，通过人工智能识别接听情况，研发人工智能语音识别算法，准确判断用户停机、关机、挂断等未接通原因。

图3 智能语音警示模块提醒流程

图4 “云哨”系统监控界面

（三）风险隐患评估模块

风险隐患评估模块主要有运行监控、研判统计、效果评估三个主要功能。运行监控用于查看道路交通安全风险智能语音警示系统的整体运行情况，展示运行状态、语音线路、当日警示数量、当日接听数量、语音实时队列、语音定时队列、近一周每日警示情况、当日每小时警示情况等运行数据。研判统计能够统计在一个周期的时间内，每类警示类型的警示数量、警示成功数量、接听数量、接听率、未接听的原因及数量、未警示的原因及数量。效果评估能够展示两个时间段内的周期警示情况分析、接听车辆分析和未接听车辆分析，比如分析本周期相较上周期的警示数量、重复警示的车辆以及新增的警示车辆，对上周期接听车辆和未接听车辆的本周期警示情况进行分析等。

三、应用实践

目前，道路交通安全风险智能语音警示系统在全国18 个单位进行测试应用。测试以来共发出警示4000 多万次，接听2000 多万次，回访驾驶人约10万余次，群众“认可有效”率接近九成。根据千方重点车辆GPS 数据，“云哨”电话未接听车辆主动休息20 分钟以上仅有40%，接听车辆主动休息20 分钟以上超90%，提升了近一倍；对某交警支队配置检测不系安全带违法的卡口分析，不系安全带轨迹数占总轨迹数的比例，从2022 年某月的千分之七下降至2023年同月的千分之三，效果显著；2023 年春运期间，重点隐患车辆中接听电话的车辆发生事故比例相较于未提醒的车辆下降约80%。

四、结束语

近年来，道路交通安全风险智能语音警示系统在各地公安交通管理部门逐步应用，在事故预防、重点隐患车辆管控、公共活动、农村管理等方面取得了一定的成效。为了进一步提升应用效果，下一步将根据各单位实际需求，研判更多隐患类型，提供更全面的研判能力，并进一步扩充警示渠道，与手机App、执法记录仪等设备对接，丰富提醒方式。