從資料看交通安全
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● 統計分析交通事故資料
● 困難&感想&抱怨....
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交通事故類型
● A1 : 事故後24小時內死亡
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● A3 : 財損
各種表單
● 受理交通事故登記表
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視覺化交通事故資料
視覺化交通事故資料
視覺化交通事故資料分析平台
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當日所有的
事故基本資料
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統計分析交通資料
● 前情提要
○ 新竹市101年機動車輛登記數411,113輛
○ 新竹市101年交通事故件數共計12767件
■ A1 : 30件
■ A2 : 4748件
■ A3 : 7369件
事故件數月變化
事故件數日變化
A2類事故各時段發生率
每日事故發生件數分配
年齡與車種分析
(機車,82年次)
(自小客,70年次)
自小貨
肇事因素統計
6 未依規定讓車
23 為注意車前狀態
8 左轉彎未依規定
17 為保持安全間格
25 違反管制號誌或指揮
26 違反特定標線禁制
路口交通事故發生分析
路口A2事故發生率預測模型研究
● 取得新竹市幹道路口尖峰(7-9,17-19)、離峰
(14-16)流量觀測資料
● 利用事故日變化去推估日流量,進而計算年流
量
● 選取40個路口,使用Bayesian statistic去建立
事故發生機...
路口A2事故發生率預測模型研究
● 選取40個路口
○ 流量最大路口年流量為2百萬pcu
○ 平均年流量為1.2百萬pcu
○ 平均路口事故發生率為3.9件/百萬pcu
○ 路口平均發生件數4.6件,變異數8.74,總和180件
研究過程
● 假設事故發生率 P ~ Gamma(a,b)
● 利用路口事故件數與年流量推估參數a,b
=> P ~ Gamma(3.714,54.14)
● 而事後機率分配為
○ => P ~ Gamma(3.714+Xi , 54.14+E...
A2事故發生率的機率分配
推估路口交通事故發生件數
應用事故機率發生分配
● 給定年流量值的路口,推估該路口事故發生件數
● 觀測某路口(或多個路口),可以利用觀測值再去更新機率
分配
○ 某個路口102年發生4件事故,流量1.2百萬pcu,更新
後的機率分配為P ~ Gamma(7.714,5...
困難&感想&抱怨
● 困難:
○ 長官開竅?
○ 無法用新的思維來決策
○ 錯以為各種績效與數字就是"分析"
○ 資源只用在最有"表現"的地方
○ 有人才,沒位置
困難&感想&抱怨
● 感想:
○ 孟子:當仁不讓
○ 沒有資源、不一定有鼓勵、你需要的是很多熱情
○ 延伸你的專業,服務社稷人群
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感謝各位聆聽
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Data-Driven Road Safety Policy 從資料看交通安全(柯維然)

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《SmartGov 政府開竅會議》的講者簡報。(2014.07.19)

講者:柯維然
講題:從資料看交通安全

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Data-Driven Road Safety Policy 從資料看交通安全(柯維然)

  1. 1. 從資料看交通安全 柯維然 odie
  2. 2. About Me ● 巡官 ● Traffic science & Statistics ● Programmer ● Photography & Saxphone
  3. 3. Today ● Data source ? ● 視覺化交通事故資料 ● 統計分析交通事故資料 ● 困難&感想&抱怨....
  4. 4. 人、事件、時間、地點、車種 從資料找出危險
  5. 5. 交通安全相關資料 ● 警政署-交通事故統計 ● 衛生機關-死傷統計 ● 交通機關-流量、道路幾何資料等等 ● 監理機關-機動車輛持有數 ● 保險資料
  6. 6. 交通事故類型 ● A1 : 事故後24小時內死亡 ● A2 : 事故後24小時後死亡(受傷) ● A3 : 財損
  7. 7. 各種表單 ● 受理交通事故登記表 ● 道路交通事故談話紀錄表 ● 交通事故調查筆錄 ● 現場照片紀錄表 ● 酒精測試觀察紀錄表 ● 肇因研判表 ● 對方當事人資料表 ● 還有其他....
  8. 8. 輸出這樣的Raw Data
  9. 9. 視覺化交通事故資料
  10. 10. 視覺化交通事故資料
  11. 11. 視覺化交通事故資料分析平台
  12. 12. 視覺化交通事故分析平台 當日所有的 事故基本資料 把地址轉成經 緯度坐標 輸出csv檔 上傳到google fusion table 把key與 時間設定好
  13. 13. 統計分析交通資料 ● 前情提要 ○ 新竹市101年機動車輛登記數411,113輛 ○ 新竹市101年交通事故件數共計12767件 ■ A1 : 30件 ■ A2 : 4748件 ■ A3 : 7369件
  14. 14. 事故件數月變化
  15. 15. 事故件數日變化
  16. 16. A2類事故各時段發生率
  17. 17. 每日事故發生件數分配
  18. 18. 年齡與車種分析 (機車,82年次) (自小客,70年次) 自小貨
  19. 19. 肇事因素統計 6 未依規定讓車 23 為注意車前狀態 8 左轉彎未依規定 17 為保持安全間格 25 違反管制號誌或指揮 26 違反特定標線禁制
  20. 20. 路口交通事故發生分析
  21. 21. 路口A2事故發生率預測模型研究 ● 取得新竹市幹道路口尖峰(7-9,17-19)、離峰 (14-16)流量觀測資料 ● 利用事故日變化去推估日流量,進而計算年流 量 ● 選取40個路口,使用Bayesian statistic去建立 事故發生機率P的分配
  22. 22. 路口A2事故發生率預測模型研究 ● 選取40個路口 ○ 流量最大路口年流量為2百萬pcu ○ 平均年流量為1.2百萬pcu ○ 平均路口事故發生率為3.9件/百萬pcu ○ 路口平均發生件數4.6件,變異數8.74,總和180件
  23. 23. 研究過程 ● 假設事故發生率 P ~ Gamma(a,b) ● 利用路口事故件數與年流量推估參數a,b => P ~ Gamma(3.714,54.14) ● 而事後機率分配為 ○ => P ~ Gamma(3.714+Xi , 54.14+Ei) ○ Xi 為新觀測到的事故件數 ○ Ei 為新觀測到的年流量
  24. 24. A2事故發生率的機率分配
  25. 25. 推估路口交通事故發生件數
  26. 26. 應用事故機率發生分配 ● 給定年流量值的路口,推估該路口事故發生件數 ● 觀測某路口(或多個路口),可以利用觀測值再去更新機率 分配 ○ 某個路口102年發生4件事故,流量1.2百萬pcu,更新 後的機率分配為P ~ Gamma(7.714,55.34) ● 可以計算某事件發生下,事故發生的機率 ○ 闖紅燈後,發生事故的機率是多少? ● 路口到底多危險!
  27. 27. 困難&感想&抱怨 ● 困難: ○ 長官開竅? ○ 無法用新的思維來決策 ○ 錯以為各種績效與數字就是"分析" ○ 資源只用在最有"表現"的地方 ○ 有人才,沒位置
  28. 28. 困難&感想&抱怨 ● 感想: ○ 孟子:當仁不讓 ○ 沒有資源、不一定有鼓勵、你需要的是很多熱情 ○ 延伸你的專業,服務社稷人群 ○ 不一定有結果,但一定要有堅持
  29. 29. 感謝各位聆聽 Q&A ts771164@gmail.com

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