项目概述
自“十三五”以来，国家相继出台安全相关政策，从顶层指导交通安全建设，提出了交通强国战略。2020年，在国家关于安全生产和应急管理的重要论述里强调，要「坚持“人民至上、生命至上”，以及“防控重大安全隐患，推进应急管理体系和能力现代化”的重要指示」。经调研发现重大交通事故频发的主要原因在于：主体责任问题突出、安全监管能力不足、安全保障能力较弱。
建设内容
德拓信息参与建设的“广州交投高速公路安全风险评估预测系统“，为集团公司提供实际价值的数据服务与应用，旨在提升集团交通行业现代化治理水平和本质安全水平。
该项目基于机器学习技术，创建了一套多维高速公路风险影响指标体系，构建了宏观微观结合的风险动态监测模型，形成了监测预警一体化的风险监管功能，加强了机器学习技术在高速公路安全风险研判应用，为实现高速公路安全管理模式的科学转变提供有效支撑。
实现数据多源融合
本系统基于大数据分析，融合海量多源数据，深度挖掘数据之间的关系，发挥数据价值，建立高速公路安全风险评估主题库。
体系构建原则特色
基于原子性、唯一性、互斥性、全面性、实践性、层次性六大原则，深度挖掘高速公路过程中影响事故发生的风险特征因子，并进一步拆解成独立、互斥的特征因子，构成一套多维度高速公路安全风险评估指标体系。
系统动态实时预测
本系统建立了一套动态评估预测模型，可实时输出风险评估参数，通过系统直观体现全市高速公路（所管辖路段）路网、路段的实时高风险分布情况，为高速公路安全管理提供一定参考。
机器学习算法应用
项目采用XGBOOST算法（梯度提升算法），XGBOOST具有大数据处理能力，支持并行学习，具有更快的训练速度和更高的处理效率。相较于其他提升算法，XGBOOST算法具有更高的准确率，在防止过拟合问题的处理方式上进行了优化提升。
客户收益
- 在全国范围内实现了高速公路安全管理数据化、精准化、智能化的创新突破与探索，同时也为广州市交通安全发展提供了数据保障。
- 社会效益方面，该系统不仅降低了高速公路交通事故率，提升了高速公路安全保障能力，同时也大幅提高了公众对出行安全的满意度；经济效益方面，该系统优化了高速公路安全监管资源配置，降低高速安全管理成本，提升了高速公路安全数据的应用价值。