随着机动车保有量激增、出行需求日益多元，道路安全隐患滋生、飙车炸街等违法行为愈发突出，传统“人力巡查+经验判断”的管理模式已难以应对预警滞后、查处低效、治理粗放等问题，亟需构建统筹全局、聚焦重点且具备动态闭环管理与迭代优化能力的新型工作模式。

作为交通数据服务商，易华录秉持“数据驱动决策、模型赋能治理”理念，依托多源数据融合能力与自研建模工具，为城市交通治理提供全链条解决方案，实现从“被动应对”到“主动防控”。近期易华录研发的“道路隐患驾驶人、机动车风险预警模型”与“夜间飙车炸街车辆分析模型”成功落地，为交通秩序管控、交通安全防控提供了有力抓手。

多源数据融合，破解“风险识别难”

交通治理的关键在于精准识别风险对象与违法主体。传统模式下，碎片化和低质量的数据难以支撑完整“对象画像”生成。为此，我们整合全量业务数据与动态感知数据，构建覆盖“人—车—路—环境”的多源数据池。

以“夜间飙车炸街车辆分析模型”为例，其融合四类核心数据：机动车基础数据、卡口过车数据、非法改装违法数据及驾驶证基础数据。通过“清洗—标准化—关联”流程，消除冗余与格式差异，形成飙车炸街违法库，为模型计算筑牢 “数据地基”。

科学建模、精准画像

实现风险分级与精准预警

数据是基础，算法是核心。建模中摒弃单一指标判定的粗放做法，采用熵权法、模糊评价法及时空规律研判等算法，构建覆盖驾驶人资质、车辆状态、行驶轨迹、违法记录等多维风险评估体系，为分级处置、精准管控提供支撑。

风险积分模型：为人车贴上“风险标签”

在“道路隐患驾驶人、机动车风险预警模型”中，通过风险特征的提取，运用熵权法计算每个驾驶人、机动车实体的风险积分，再以模糊评价法将驾驶人划分为高、中、低、微风险四个层级，形成隐患驾驶人库和隐患机动车库。

针对隐患库进一步筛选失格驾驶人、失格机动车、患有妨碍驾驶精神疾病却持有驾驶证等人员清单，助力交管部门快速锁定高风险对象，实现精准分级处置。

时空规律模型：破解夜间飙车监管难题

针对飙车炸街“夜间高发、轨迹分散” 的突出特点，聚焦时空核心维度构建研判模型，精准定位高频违法点位与行驶轨迹，并通过 “人车关联” 深度挖掘车辆常态化通行路线，为精准拦截、高效处罚提供坚实的数据支撑与决策依据。

闭环治理

从模型输出到实战落地

建模旨在解决实际问题。通过构建“模型预警—分级处置—效果跟踪”的闭环治理体系，将技术转化为治理实效。

分级处置：因险施策

针对不同风险对象实施分级管控：

高风险对象（如失格驾驶人、逾期未年检车辆）通过卡口实时预警、路面拦截消除隐患，同步开展集中培训与一对一教育；

中风险对象推送至社区及所属单位，构建多方共管机制；

低/微风险对象纳入动态跟踪库，持续监测风险趋势。

模型实施3个月以来，累计筛选高、中风险对象300余名，开展安全教育20余次，查获夜间飙车炸街非法改装车辆330余辆，推动重点群体事故发生率下降。

长效机制：从查处到防控

模型不仅实现精准打击，更推动治理机制长效化。

源头管控：依据模型筛查结果，对不适宜驾驶人员依法注销驾照，目前已查处失格驾驶、逾期未年检等违法行为数十起，从根源杜绝事故隐患。

协同治理：联合社区、街道、派出所，开展交通安全宣传工作，形成共治格局。

迭代升级：通过定期评估模型效果、优化特征与参数，持续提升模型精准度。

易华录切实践行公安部“专业+机制+大数据”创新警务模式的要求，为高频刚需场景提供数字化实战工具。从被动应对到主动防控，从人海战术到精准布防，大数据建模正重塑城市交通治理模式。未来，易华录将继续深化“数据+算法+场景”融合创新，拓展更多应用场景，助力城市构建安全、高效、有序的交通环境。

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