1. 案例应用的业务场景：道路交通安全不仅是交管行业所关心的重点问题，更是关乎社会民生的重要因素。近年来，随着信息技术在交通行业广泛的应用，交管部门、互联网 厂商、运输公司等政企逐渐积累了包括事故、地图、路况、气象在内的大量真实鲜活的数据。 通过一定技术手段融合这些数据，并对融合后的结果进行深入挖掘，便能找到道路高危、 事故发生的客观规律，从而更好的提高道路交通安全管理能力。 2. 解决的核心业务问题：在以往的道路交通安全防控中，防控时段、防控地点、防控 措施大多基于经验决策，这样的做法往往存在受经验储备参差不齐、主观意志影响大、安 全要素考虑不全、要素鲜度掌握不准等问题影响。通过融合上述数据源、挖掘应用多源数 据中隐藏的客观规律，能为交管部门改善道路交通安全问题提供更好的方案。

为改善道路交通安全问题，挖掘数据要素价值，本方案综合使用了地图数据、事故数据、 路况数据、气象数据以及道路事件数据进行融合计算，总体流程可顺序拆解为路网风险因 子识别、路网风险因子重要度打分、高危风险因子组合提取、路段隐患指数计算、道路实 时风险计算，各步的计算结果均可赋能交通安全管理与安全防控。基于上述方案开发了道路安全风险防控平台，为交管部门在交通安全领域的减量控大 提供了强有力的支撑。具体应用情况介绍如下： 1. 全面认识路网结构隐患，助力设施设备布设优化 通过图 1、图 2 界面展示路网单因子隐患分布、组合隐患分布、隐患打分、整治建议等， 帮助交警解决道路风险点认知不全面的问题，识别出路网结构风险点并与事故数据、违法数据关联，分析路网结构与事故、违法事件之间的关系，为交警提供路网、设施设备布设 优化辅助决策，从而降低风险隐患。2. 感知、预测路网安全风险，引导事故预防策略、警力布控策略制定 通过对多源数据进行汇总碰撞，建立安全风险预警预测模型，对当前、节假日、重大 活动的道路安全风险进行预测预警，并在图 3 界面进行展示，辅助交警提前感知风险，明 晰诱因，制定预案，降低道路安全风险。

技术创新方面 , 量化了历史事故频率、等级，并对二者进行了调和平均，以综合考量 路网结构对事故发生概率、事故发生严重程度的影响。这种历史事故量化方式，相较于传 统方案中针对事故多发点或重大事故的研究，更能全面客观的反映路段安全隐患水平。考 虑了组合因素带来的风险陡增情况。在识别路段隐患风险前，通过数据挖掘算法提取出了 高危隐患组合，更好的反映了现实情况中不利行车条件的叠加导致的风险陡增情况。 应用创新方面，方案能够提升道路风险点全面认知、实现隐患自动识别与智慧化分析、 深入挖掘事故特征、实时发布道路风险，从而辅助交管部门改善路网结构风险点认知不全 面、隐患排查人工采集、事故多发地认知不全面、事故诱因不明确、风险判断凭经验的问题。 模式创新方面，以地图数据为底座，广泛汇聚交通安全领域中的人、车、环数据，利 用数据驱动算法，从多源数据中融合结果中充分挖掘客观规律，得出的结论真实合理，不 受主观判断影响，可参考价值大。

经济效益方面，本案例面向交警“减量控大”的业务目标，通过汇聚融合事故、地图、 路况、气象、道路事件等交管部门、互联网厂商、运输公司积累的数据资源，深挖数据中 隐藏的客观规律，实现对道路风险点的全面认识、事故隐患的自动发现、道路安全风险的 实时识别以及短期预测，从而减少交通事故带来的人员伤亡和财产损失，降低交通管理成 本，提高道路使用效率。 社会效益方面，案例目前已在广东、吉林、山东等地落地应用， 有效推动了城市车、地、 事、物、情等多维度数据要素的汇聚融通，对识别高危隐患组合、从事故源头降低事故发 生概率、及时预警生成事故预防、警力布控策略、增强精细化管理水平，具有极大的应用 与推广价值。本案例所涉及技术的研发及应用水平在国内处于领先地位，先后获得公安部 科学技术一等奖、广东省科技进步奖二等奖等重要奖项。