基于微处罚、群防群治理念的校园违章车辆管理研究

刁素素,雷 锐

（上海交通大学,上海 210010）

0 引言

随着互联网技术的发展和信息技术的不断提高，传统的管理模式逐渐向信息化管理过渡，同时由于我国高校规模的不断扩大，且外界与高校的联系愈发密切，导致高校校园安全管理问题也越来越突出。校园交通安全是高校安全保卫工作的一个重要方面，为了维护校园车辆的交通秩序，大部分高校都开发了校园车辆管理系统。该系统能够初步实现对车辆的登记及分类管理，但却没有建立校内车辆违章管理系统，且多数高校也未出台针对校内违章车辆的管理规定，因此加强对高校违章车辆的管理研究意义重大。

高校虽然以教学和科研为主，但也承载着一部分社会功能，可谓一个“小社会”，校园的文明也能折射社会的文明。随着构建社会主义和谐社会理论的提出，各高校保卫工作者也在积极地探索新的工作方法，努力构建和谐、文明的校园。要实现这一目标，需要全体师生共同参与，加强群防群治组织建设。校园违章车辆管理作为校园安全管理的重要一环，也需全体在校师生共同参与。现阶段，这一领域的研究较为薄弱，如何实现校园车辆违章管理的全员参与仍需要学者深入研究。

1 国内外研究现状

检测车辆即时速度对于车辆的违章管理至关重要。2013年K.Klubsuwan等提出了一种在路口区域中移动车辆的红光违规检测的方法，使用图像处理技术来检测交通信号，结合均方位移（MSD）来检测违例的多个车辆的轨迹行为[1]。2016年，X.Ji等提出了一种基于霍夫变换的实用车道检测方法和基于尾灯检测的视频复杂条件下的目标定位方法[2]。2017年，S.F.Wong等通过使用计算机视觉和RFID技术来即时检测获取车辆数据，提出了运动目标检测的背景减法方法提高图像检测效果[3]。RKC Billones等提出使用角点特征点和人工神经网络实现基于视觉的非接触式违章管理系统的车辆检测和跟踪，详细介绍了使用角点特征点检测和人工神经网络的视觉为基础的非接触式交通违法行为的管理系统[4]。

国内早在2000年，凌捷等研究了城市交通违章的监控管理系统，提出了釆用CCD彩色数字摄像机的功能捕获车辆违章信息的图片，建立城市违章监控管理系统[5]，杨昌勇等在2005年研究了车辆违章逆行的监控管理方法，通过图像处理技术（中值滤波、边界检测）对车辆逆行进行自动检测与识别，实现对逆行车辆的监控[6]。同年，刘肃亮等在车辆违章逆行管理时，采用了图像处理技术、模式识别技术、计算机视觉处理技术实现了对违章逆行车辆的自动抓拍的基础上，对车辆的违章逆行进行监控管理功能[7]。2012年，刘振华等提出基于视频图像处理的车辆违章检测算法，通过训练后的SVM分类器模型匹配车辆位置，实现对车辆的行驶状态跟踪管理[8]。2014年，赵敏等针对露天场景下高速公路违章停车问题，研究了利用自适应混合高斯模型实现场景背景提取和采用像素时间序列的稳态分析法来实现对违章停车车辆的检测算法[9]。2016年，马丽文等提出了一种基于隐式曲线族的车辆违章检测算法，得到车辆的行驶轨迹和道路区域的联系，判断车辆是否违章[10]。

目前国内外学者对于车辆违章管理系统的研究较多，但对于高校校园内这一特定环境的车辆违章管理系统的研究仍存在缺失。

2 车辆分类

营造高校校园内良好的交通环境是校园安全保障工作中不可或缺的一部分，近年来，我国汽车保有量激增，高校校园中也涌现出越来越多的机动车辆，随之而来的是校园内违规停车、超速行驶等违章现象的产生，种种车辆违章现象不仅加剧了校园交通拥堵问题，还对校内师生的生命安全产生极大的威胁。但一方面由于校园内通行的机动车辆构成较为复杂，既包括校内车辆又包括社会车辆；另一方面校园内的保卫队伍虽然可以对校园内的车辆进行管理，但并不具备执法权，无法采取扣分或罚款的行政处罚措施，这给校内违章车辆的管理带来了极大的难度。

以上海交通大学闵行校区为例，目前校园内的机动车辆构成较为复杂，总体可以分为两大类，校内车辆和社会车辆。其中校内车辆既包括教职工车辆、博士生车辆，又包括常年在校内进行活动的餐饮、商业合作单位车辆以及长期在学校进行施工活动的施工单位车辆等，所有的校内车辆都需要进行实名登记，并上传工作证、驾驶证、行驶证等相关材料进行电子存档及认证。社会车辆为包括出租车在内的其他校外车辆。

对车辆进行详细的分类是后续针对不同类型车辆的违章特点进行研究并制定相应处罚措施的基础，也是该研究前期的重要工作之一。

3 数据收集

上海交通大学闵行校区目前已经基本实现了校区内主要道路较为全面的测速监控，包括4处区间测速以及4处点位测速，具体位置如图1所示。测速装置可以实现24 h实时监控，车辆一旦发生超速行为，高清摄像头便会进行抓拍并将超速车辆信息自动上传入上海交通大学车辆违章管理系统。

图1 上海交通大学闵行校区测速装置位置示意图

依靠现有的区间及点位测速、视频监控抓拍等信息化技术手段，对校内机动车的违章情况进行实时监控并录入车辆违章管理系统后台数据库，不仅可以形成完善的校内车辆违章监控体系，为后续违章车辆的管理提供依据，还能通过数据分析车辆违章原因以及不同类型车辆的违章规律，有利于进一步的车辆管理。

上海交通大学闵行校区2021年度超速车辆速度分布如图2所示。

图2 上海交通大学闵行校区超速车辆速度分布图

据统计，上海交通大学闵行校区2021年1月1日至2021年12月31日共计产生超速违章情况8 931辆次，涉及车辆6 201辆，平均超速速度为45.92 km/h。其中校内注册车辆超速4 145辆次，占比46.5%，平均超速速度为45.22 km/h，涉及车辆2 427辆；社会车辆超速4 756辆次，占比53.5%，平均超速速度为46.53 km/h，涉及车辆3 774辆。

从超速数据分析中可以发现，校外车辆相对于校内车辆更容易产生超速行为，且平均超速速度更高，因此在对超速车辆进行管理时应当注意对校外车辆进行校内限速的提示，并实行相对于校内车辆而言更加严格的管理及处罚措施。

4 制定管理措施

在通过信息化技术手段获得校园内车辆违章数据后，需要制定合理的处罚措施，减少车辆违章现象的产生。对违章车辆的处理应秉持教育为主、处罚为辅的基本理念，在对校园内通行的机动车进行分类的基础上，对校园内涉及违章的车辆进行精细化管理，针对不同类型的车辆采取不同的处罚手段。对社会车辆实行严格管理、违章必查的原则，对校内车辆实行警示教育为主的原则设计对违章车辆的处罚措施，建立差异化、人性化的校内车辆违章监管体系。

上海交通大学闵行校区校园内限制机动车行驶速度不得高于30 km/h，车速超过50 km/h视为严重超速，对于监测到的超速行为可以设置以下三种处理措施：

（1）在校内各处道路LED牌上进行车牌号以及超速信息的全校范围内的公示。

（2）在有超速记录的车辆进出校时将超速信息显示在校门口的LED面板上并延迟5 s抬竿，提示驾驶员去保卫处进行违章信息的处理。

（3）拉入车辆管理系统黑名单，进入黑名单的车辆均为违章情节严重的车辆，此类车辆将直接被限制本年度入校。

超速违章处罚措施具体如表1所示。

表1 校园内车辆超速处罚措施表

除了超速以外，校园内车辆违章停车的现象更是屡见不鲜，校园内车辆的随意停放经常会影响校内师生日常出行体验，严重时还会造成交通阻塞，极大干扰校园内的交通秩序。

为解决以上问题，可开发师生均可以使用的车辆违停举报平台，以群防群治为基本理念，让校内师生自己组织起来共同参与学校的车辆违章治理工作，激励校内师生对校内违停车辆主动发现、主动举报。违停行为包括在禁停路段、草坪、路口等影响其他车辆通行的停车行为。校内师生在发现车辆违停现象时，可以在车辆违停举报平台功能界面中录入车牌号及标志性地点，并提供相应的车辆违停全景照片和车牌照片进行车辆违停举报。举报信息经学校交通管理部门审核，若信息完整且属实，则生成一条车辆违停记录以待后续处理。此外，如果是系统内的校内车辆产生违停行为，还可以同时根据车主在系统内的注册信息发送提醒短信，告知车主违停相关信息并提醒车主及时处理该条违停信息。

和车辆超速违章处罚类似，对车辆违停同样按照车辆类型以及超速次数设置了微处罚措施，具体违章次数及处罚措施如表2所示。

表2 校园内车辆违停处罚措施表

建立车辆违停举报平台不仅能够充分发挥校内师生的主观能动性，增强师生对于校园交通管理的参与感，同时也能起到一定的校园交通教育作用。

5 总结

校园内的车辆违章管理不是一蹴而就的，对于校园内违章车辆的治理也需要不断进行新的探索与尝试，处罚措施不是目的而是手段，更重要的是要从各个方面不断对师生进行提醒和督促，从而潜移默化地打造师生良好的交通通行习惯。微处罚措施是在校园交通管理者的职权范围内尽可能地对校内师生起到教育警醒的作用，从而提升校园内的整体交通环境，保障校园交通安全，群防群治的管理理念能够提升师生对于校园交通管理的参与度，同时能够令校园交通安全教育入脑入心，是一次比较成功的校园交通管理的尝试。

校园车辆违章的管理工作是一项长期的、持久的工作，也是一个需要不断结合新政策、新技术去不断改变不断进步的工作。要想给予校园一个安全、畅通、高效的交通环境，对于车辆违章的管理就不能够松懈，要坚持正确的方向，不断完善对于校园车辆的管理，为打造平安校园补上一块重要的拼图。