曹貴崟 鄭玖洲 李揚(yáng)
摘 要:TDQM方法作為質(zhì)量管理中的一項(xiàng)重要方法,當(dāng)前在國內(nèi)外的研究應(yīng)用中已經(jīng)得到了及其廣泛的推廣和使用。本文將TDQM(全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理)方法應(yīng)用于交通違章處罰數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的研究,旨在能夠?yàn)榻还懿块T在交通違章處罰數(shù)據(jù)質(zhì)量提升上提供建設(shè)性的意見,提升交管部門在交通違章處罰數(shù)據(jù)的使用效率。
關(guān)鍵詞:TDQM方法 數(shù)據(jù)質(zhì)量 交通違章處罰
Abstract:As an important method in quality management, TDQM method has been widely promoted and used in research and application at home and abroad. This article applies the TDQM (Total Data Quality Management) method to the research on the quality management of traffic violation punishment data. The aim is to provide constructive suggestions for the traffic control department on improving the quality of traffic violation punishment data, and improve the efficiency of the traffic control department’s performance in traffic violation punishment data.
Key words:TDQM method, data quality, traffic violation punishment
1 引言
目前,信息資源日益成為重要的生產(chǎn)要素和知識財(cái)富,針對交通管理者而言,如何通過獲取的信息數(shù)據(jù)資源提升交通管理效率是當(dāng)前的熱點(diǎn)問題。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,一個(gè)汽車保有量80萬臺的地級市每年的違章數(shù)據(jù)(電子警察抓怕數(shù)據(jù))約120萬條,但是可用作為處罰使用的數(shù)據(jù)僅僅為30%不到,數(shù)據(jù)的可用性非常低,這也直接影響了交管部門的處罰業(yè)務(wù)和管理業(yè)務(wù)。本文將針對交管部門當(dāng)前遇到的交通違章處罰數(shù)據(jù)質(zhì)量低的問題,運(yùn)用TDQM的分析方法,重點(diǎn)分析在整個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理過程中出現(xiàn)的問題,并提出相應(yīng)的解決辦法。
2 交通違章處罰數(shù)據(jù)分析
隨著社會經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,城市中車輛的保有量越來越多,由此而引發(fā)的交通違章問題也越來越顯著,需要改善城市的交通壓力、使人們的出行更加便捷、高效。違章處罰作為我國城市交通管理中一項(xiàng)最重要的手段,不僅制約交通參與者違規(guī)行為的有利武器,也是交管部門最重要的業(yè)務(wù)來源。
當(dāng)前,交管部門違章處罰的主要數(shù)據(jù)種類包括闖紅燈抓怕、不按指示標(biāo)識行駛抓拍、逆向行駛抓拍、違章停車抓怕、超速抓拍、不禮讓行人抓拍、不系安全帶抓拍等,違章行為中可納入處罰數(shù)據(jù)類型包括圖片數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)涵蓋了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此,違章處罰數(shù)據(jù)不管是在數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)類型,還是在數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)體量上都是相當(dāng)復(fù)雜的。
2.1 交通違章處罰數(shù)據(jù)流程
交通違章處罰數(shù)據(jù)的獲取流程主要依靠智能交通各系統(tǒng)的協(xié)調(diào)配合,整個(gè)平臺包括前端采集子系統(tǒng)、通訊傳輸系統(tǒng)、中心數(shù)據(jù)處理平臺,具體數(shù)據(jù)流程如下:
1)通過前端的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集違章數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型包括圖片、視頻、字符等;
2)違章數(shù)據(jù)從采集設(shè)備傳輸?shù)奖镜卮鎯?,本地存儲對?shù)據(jù)進(jìn)行暫存;
3)通過通訊鏈路傳輸后,違章數(shù)據(jù)進(jìn)入到交管部門數(shù)據(jù)中心,通過非現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)進(jìn)行違章處罰數(shù)據(jù)合成,形成可供處罰的數(shù)據(jù);
4)處罰的數(shù)據(jù)進(jìn)入人工審核階段,通過人工去對每一條違章處罰數(shù)據(jù)進(jìn)行確認(rèn),確認(rèn)無誤提交至六合一平臺;
5)六合一平臺的違章處罰數(shù)據(jù)即可作為處罰業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)行處罰。
2.2 交通違章處罰數(shù)據(jù)影響因子
交通違章處罰數(shù)據(jù)的質(zhì)量影響因子的來源主要是基于數(shù)據(jù)形成的過程,其中影響交通違章處罰數(shù)據(jù)的因素包括技術(shù)因數(shù)、環(huán)境因數(shù)、人員因數(shù)、網(wǎng)絡(luò)因數(shù)、設(shè)備因數(shù)、制度因數(shù),具體的影響因子,如圖1所示。
3 交通違章數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
3.1 定義信息產(chǎn)品
交通違章處罰過程中產(chǎn)生的信息產(chǎn)品按照各獲取數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的不同可以大致定義為初始違章數(shù)據(jù)、合成的違章數(shù)據(jù)、確認(rèn)的違章數(shù)據(jù)、違章處罰數(shù)據(jù),定義的信息產(chǎn)品對應(yīng)的具體獲取環(huán)節(jié)如圖2所示。
3.2 測量信息產(chǎn)品
針對定義的產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息,在不同階段的數(shù)據(jù)應(yīng)用定性或者定量的方法進(jìn)行測試,本次分析測量從本地存儲系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)通訊系統(tǒng)、非現(xiàn)場執(zhí)法系統(tǒng)、人工審核、攝像機(jī)抓拍單元等5個(gè)部分進(jìn)行,具體測試內(nèi)容如表1所示:
3.3 分析信息產(chǎn)品
通過對信息產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行測量以后發(fā)現(xiàn),在不同的環(huán)節(jié)主要出現(xiàn)的問題如下:
1)本地存儲系統(tǒng)分析:長時(shí)間運(yùn)行會出現(xiàn)宕機(jī)情況,導(dǎo)致數(shù)據(jù)上傳故障;在惡劣環(huán)境下的系統(tǒng)出現(xiàn)故障率高;故障點(diǎn)多數(shù)發(fā)生在存儲介質(zhì)上;
2)網(wǎng)絡(luò)通訊系統(tǒng)分析:較大的網(wǎng)絡(luò)延遲會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)丟幀情況,數(shù)據(jù)的完整性和實(shí)時(shí)性受到影響;
3)非現(xiàn)場執(zhí)法分析:系統(tǒng)的違章圖片合成在數(shù)據(jù)量大的時(shí)間段出現(xiàn)疊加錯(cuò)誤,系統(tǒng)運(yùn)行緩慢;
4)人工審核分析:人工審核具有主觀情緒的影響,在審核過程中出現(xiàn)了視覺疲勞,誤操作頻繁,審核人員的激勵(lì)制度不夠,積極性不高;
5)攝像機(jī)抓拍分析:惡劣環(huán)境導(dǎo)致抓拍場景改變,抓拍率和識別率較低;車牌識別算法的準(zhǔn)確性有待提升;違章判定規(guī)則的算法還是存在一定缺陷。
4 基于TDQM方法的違章處罰數(shù)據(jù)質(zhì)量管理提升
通過產(chǎn)品信息的分析后得出了各環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題的原因,現(xiàn)針對出現(xiàn)的問題進(jìn)行改進(jìn),具體改進(jìn)如圖3所示:
5 結(jié)論
交通違章處罰數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是一項(xiàng)較為復(fù)雜且數(shù)據(jù)龐大的工作,需要在監(jiān)管過程中逐步改進(jìn)完善,基于TDQM方法的管理思路強(qiáng)調(diào)的是明確對象,將特定對象納入全面管理,采用定量分析與定性分析相結(jié)合的方式,針對每一個(gè)子對象進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)督管控,從而提高交管部門違章處罰數(shù)據(jù)的質(zhì)量。交通違章處罰工作本身就是一項(xiàng)瑣碎的工作,要提高數(shù)據(jù)工作的質(zhì)量,就必須在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的各個(gè)過程深入研究和測試,不斷進(jìn)行改進(jìn)。
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