交通擁堵、事件處置滯後、警力投入重復……這些市民出行中的“堵點”，也是城市交通治理的“難點”。近日，瀋陽市公安局交通管理支隊正式推出集“感知、分析、研判、處置”全流程功能的交通態勢智慧感知系統，已在全市重點區域開展應用。

　　該系統通過自研核心演算法，深挖數據潛力，實現交通治理從“經驗判斷”到“數據驅動”、從“事後補救”到“事前預防”的躍遷。如今，系統試運行成效顯著：日均智慧感知交通事件1100余件、預警違法行為300余起、指導信號調優300余處。2026年1月第三方數據顯示，瀋陽交通延誤指數同比下降4.2%，黃河大街、市府大路等老城區通行效率大幅提升。

　　過去，針對突發道路通行異常現象，往往只能通過視頻巡查被動發現、事後調警處置，最後輔以人工信號調優的工作方式，不僅效率低、覆蓋面窄，還會佔用大量警力資源，導致交通隱患識別滯後、事件處置被動。為破解這一難題，瀋陽公安交管部門錨定“節約集約、自主創新”方向，由民警主導研發了基於深度學習的AI模型框架，搭建融合“跨模態交通警情分析+小模型視頻檢測”的分層融合演算法平臺，將交管實戰多年積累的治理經驗“投喂”給AI模型演算法，將其轉化成可計算、可復用的演算法規則，經過進一步信息整合後，最終形成緊貼交管實戰應用的交通治理方案。

　　在破解交通數據集中度不高、全市覆蓋面低等難題中，瀋陽公安交管部門首次創新引入“算力賦能、‘數’盡其用”的數據理念，依託打造的大型“智算中心”，全面整合11099處車輛卡口、1295台監控球機等既有設備視頻數據，結合警務手持終端、警車車載終端及水位檢測器等設備，構建起“全域覆蓋、全時感知”的交通態勢感知網。最後，採用數據清洗、格式標準化、特徵對齊等預處理技術，實現了多源數據的集中匯聚與融合治理。

　　同時，瀋陽公安交管部門基於地理信息系統（GIS）構建路網模型，對城區6282個路口、13511條道路、109個重點區域的交通元素開展實時數據分析，通過AI模型的時空聚類演算法、關聯規則分析功能，深度挖掘流量潮汐規律、路網瓶頸節點、事故高發黑點、惡劣天氣影響等核心特徵，為宏觀交通規劃、微觀信號調控、交通態勢預判、事件處置復盤提供高精度、高時效的數據基底。值得關注的是，系統首創自主研發的交通預測AI模組，融合路況、過車、氣象等多維數據，可提前30分鐘推演路網運行狀態，關鍵路段擁堵預測準確率達89.6%。輔以高低點監控聯動、區域布控聯動、虛實融合可視化聯動等創新機制，指揮中心能精準預判擁堵、快速調度資源，從源頭遏制擁堵蔓延，真正實現交通治理“未堵先防、未發先治”，讓主動警務、預防警務理念落地生根。（文 金岡）