前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的交通行业安全生产管理系统研发，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要：为全面加强交通行业安全管理，严格落实企业主体责任，高效管理安全隐患和防控可能发生的风险。提出一种基于WebGIS并结合大数据技术对多种业务数据进行整合、存储、管理基础上的技术。在北京市交通行业背景下，充分考虑安全事件、安全检查、从业企业等相关因素，通过研发交通安全生产大数据平台，对进行可视化展示及管理。值班人员通过在“交通行业安全生产大数据平台”的交互即可实现：交通企业管理、安全隐患识别、安全检查数据录入等业务的全生命周期，提高了交通行业安全生产管理水平，为北京市交通行业安全生产相关管理部门提供数据支撑和决策支持。
关键词：交通行业；安全生产；大数据；系统研发
当前，大数据已成为国家战略，并在各行各业得到广泛应用，而交通行业安全生产相关数据，数据量大、数据种类多、数据更新快，但随着大数据技术和智慧交通建设的发展速度日益加快，目前业务系统不能满足交通行业安全生产管理的需要[1]。这也决定了我们必须高标准、高效率、高质量地加强交通行业安全生产大数据的监控和应用，深入研究适合于北京市交通行业安全生产大数据的架构体系和应用标准，挖掘安全生产大数据间的规律，提高安全生产大数据的应用效率，建设交通行业安全生产大数据平台系统，为北京市交通行业安全生产各部门工作提供科学指导和数据支撑。
1关键技术
1.1WebGIS技术。GIS是为地理空间数据提供存储、检索、分析、可视化和制图能力的计算机系统[2]。WebGIS的实现原理是通过HTTP协议实现地理信息的存储、管理、分析、和共享，是一种在B/S架构的计算机应用系统[3]。具体流程是用户通过客户端与服务端通过三次握手建立基于http协议的通信，发送URL请求服务端数据库中的资源或WebGIS服务，服务端以报文的形式返回请求结果，浏览器解析生产DOM树、CSSOM树，将结果可视化展示在网页上。
1.2交通安全生产大数据平台开发技术。交通行业安全生产大数据平台原型系统是GIS技与计算机技术结合[4]，以数据服务为主导，以互联网通信为基础，建设一个开发的、标准的，为交通行业安全生产管理部门提供交换和资源共享的综合服务平台。旨在增强政府间各部门工作透明度，关联各部门业务系统，提高数据管理和利用的效率，真正实现交通行业管理的数字化、信息化。主要利用Html、CSS、JavaScript语言搭建整个系统的前端界面，通过SpringMVC+Spring+MyBatis后台框架进行前后端交互[5]，对存储在ORACLE数据库中的业务数据进行管理（增、删、改、查）。最后采用Echarts、Layui、WebGL等开源库，对北京市交通行业安全生产数据进行可视化表达。
2系统设计
2.1数据库设计。梳理交通行业安全生产相关业务数据，得到交通企业安全生产年度检查数据、交通企业千分制数据、交通企业安全隐患数据、近5年交通行业安全生产突发事件数据、交通安全应急队伍驻点数据，根据业务及可视化展示需求，建立交通行业安全生产数据库，数据库中数据表说明如表1所示。
2.2系统功能设计。在梳理分析交通行业安全生产工作需求和系统应用实现的基础上，将交通行业安全生产大数据平台细致划分为安全态势、生产监察、应急管理、数据维护、统计分析、资源共享7个功能模块，具体指标如表2所示。
3系统主要功能实现
3.1安全态势模块。该界面通过态势分析法分析北京市各区交通行业安全生产的发展趋势，总结安全生产事故历史情况，包括安全生产事故统计、车辆设备情况统计、事故所在单位分布、突发事件隐患趋势、各行业突发事件统计、北京市安全生产事故热力图、北京市安全生产单位散点分布图等。
3.2风险预警模块。该界面通过评估范围内风险隐患点的风险指数，并通过风险地图、热力图可视化手段表现出来，并对风险较大的区域和道路进行预警，支持乡镇街道层级的可视化展示。
3.3生产监察模块。该界面通过图层控制分别展示北京市出租车、公交、轨道、旅游客运、普货运输、汽车维修、汽车租赁、省际客运、水运、危货运输共约1300企业关于安全生产检查的车辆排查、厂区检查。企业培训、危货事故等数据。
3.4应急管理模块。应急管理界面对安全应急事件进行展示和应急演练评估。总体包括了突发事件信息展示窗口、资源查询、视频监控、应急演练模态框、应急责任评估、图层控制、导航路径。
4结论
本文通过基于WebGIS技术，并结合行业管理需求，研发并构建了交通行业安全生产大数据平台系统，运用二维地图对交通安全生产突发事件及隐患信息进行空间表达，并通过网页端的交互操作，将静态的企业属性信息可视化展示，实现了交通行业安全生产业务数据的信息化管理和资源的整合，节约了数据管理成本，提高了了数据应用效率，为交通行业的智慧管理提供了新的思路。系统平台目前具有一定的实际应用价值，但是在隐患识别、预测预警方面的应用还不够完善，人工智能等智慧应用将是未来的研究方向。
作者:程宇航 张健钦 李江川 单位:北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
