随着机动车数量迅猛增长、出行需求日益多样，道路安全隐患与飙车炸街等违法现象愈发突出。传 统"人力巡查+经验判断"的管理模式，在预警、查处及治理方面暴露出诸多弊端，构建新型工作模式迫 在眉睫。 在交通治理中，精准识别风险对象与违法主体是关键。传统模式下，数据碎片化与低质量，难以构建完 整"对象画像"。易华录整合全量业务数据与动态感知数据，打造覆盖"人—车—路—环境"的多源数据 池。以"夜间飙车炸街车辆分析模型"为例，融合机动车基础数据、卡口过车数据、非法改装违法数据及 驾驶证基础数据四类核心数据，经"清洗—标准化—关联"流程，形成飙车炸街违法库，为模型计算筑牢 基础。 此外，模型推动治理机制长效化。依据筛查结果，对不适宜驾驶人员依法注销驾照，联合多方开展宣 传，形成共治格局，并定期评估优化模型。易华录践行公安部创新警务模式要求，为高频刚需场景提供 数字化实战工具。未来，其将继续深化"数据+算法+场景"融合创新，拓展应用场景，助力城市构建安 全、高效、有序的交通环境。（全景网） 数据是基础，算法是核心。建模摒弃单一指标判定，采用熵权法、模糊评价法及时空规律研判等算法， 构建多维风险评估体系。在"道路隐患驾驶人、机 ...