成功案例 | 睿帆科技:车辆监控预警平台为交通安全保驾护航

近年来,公路客货运输发展迅速,特别是公路客运,现已在客运体系中承担着主要角色。2020年,我国公路运输需求保持着快速增长,其中公路货运周转量同比增长7%,客运周转量同比增长13%,增速基本为近5年之最。在如此背景下,"两客一危一重货"车辆安全问题随之浮出水面,给道路出行和乘客的生命财产安全带来了极大的考验。

 

何为"两客一危一重货"?

“两客一危一重货”是指客运班车、客运包车、危险品运输车与重型货车,由于此类车辆承载人员数量与承担工作的特殊性,一旦发生交通事故,便会造成群死群伤、重大财产损失等严重后果。据数据显示,2014年全国发生道路交通事故3906164起,造成65225人死亡、254075人受伤,直接财产损失9.3亿。其中,“两客一危一货”车辆道路交通事故死亡人数占总数40.2%,占比之大不容小觑。因此,“两客一危一重货”车辆被国家列为重点管控对象,急需治理,严查严管。

 

为了对这些车辆进行科学管控,降低交通事故的发生几率,营造和谐安全的社会环境,构建“两客一危一重货”重点车辆智能监控预警融合平台势在必行。

 

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通过在系统工程的理论基础上建立事故风险评分模型,构建合理的车辆事故风险评分指标体系,为管理部门对司机、车辆的管理提供了全面、科学的管理平台和工具,对规范化管理提供了量化指标,“两客一危一重货”科学管控得到质一般的飞跃。

 

以某省应急厅项目为例

 

睿帆科技凭借自主研发的组合产品,通过前期调研、后期设计,基于该省省情个性化搭建“两客一危一重货”重点车辆智能监控预警融合平台,为其提供科学依据和数据支持,全面提升了该省对此类车辆的管理水平。


一、前期调研

事故风险评分模型的指标需要一定的指导原则。

在选择指标项目时如果太少缺乏代表性就会造成所得到的评价数值不能真实反映客观事实,而指标项目选择过多的话也会存在计算过程繁琐部分内容重复的负面影响。所以在构建平台时,需要对影响交通安全的主要因素进行分析,确保所构建的指标系统真实有效、客观公正性、科学合理、具有可操作性的指导意义。

 

由于造成交通事故的因素有很多,大致可以分为以下4个点:

 

l  行驶里程

机动车辆由非常多的零部件所组成机械体,通过正常磨合期的使用后整个车辆的机动性能逐渐达到最优,车辆在运行的过程中涉及到很多复杂的机械运动与化学反应。随着车辆使用频率的增加、行驶里程数的提高、机动车辆容易发生自燃、磨损老化等,因此车辆性能也会受到比较大的影响,当在行驶过程中遇到突发情况是发生交通事故的概率也会加大。

 

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l  夜间疲劳驾驶

夜间疲劳驾驶对交通安全产生严重的危害是公认的,长时间的驾驶机动车辆会造成驾驶员疲倦、瞌睡以及精力不集中并伴随有生理对外界条件刺激不明显,遇到突发情况行为能力下降。根据我国交通安全相关统计,夜间疲劳驾驶是造成严重交通事故的重要原因。在全国的范围来看,夜间疲劳驾驶所造成的交通事故占到了交通事故总数的五分之一,其中特大交通事故总数中有五分之二是由于夜间疲劳驾驶所造成的。当驾驶员长时间保持一个姿势开车,特别是注意力长时间处于高度紧张,由于无法进行自我调整,很容易给大脑造成的疲劳的状态,加上夜间能见度下降、道路存在设计缺陷,就很容易造成交通事故的发生。

 

l  车流量

车流量是指某段固定的时间内通过某一地点的交通实体数。研究表明,交通流量是影响交通事故发生次数的最主要因素之一。随着道路交通流量的加大容易造成交通拥堵对驾驶人员的精神与心理均会产生较大的影响作用,另外各车辆相互之间发生擦碰的概率也会加大。当驾驶人员的情绪受到影响而变得起伏较大的时候,容易引发危险驾驶行为从而导致交通事故的发生。

 

l  超速行驶

机动车辆的超速行驶是指车辆在所行使的道路条件下超过安全设定的规定速度,容易造成交通事故对行人、车辆构成潜在危险的行为,超速行驶一直是造成交通安全事故的主要原因之一。

 

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 二、后期设计

建立“两客一危一货”车辆风险评价体系,科学管控,降低交通事故的发生几率。

对其中涉及到的指标体系将根据行业专家的经验评价、对样本数据的整理、分析等方式进行设定。根据车联网公司所收集到的样本数据具体的类型、分类、以及数据可用性,将工作日早晚高峰驾车时间、每月平均行驶里程、夜间驾驶情况、超速状态、驾驶员的驾驶行为习惯等指标纳入其中,通过“6步走”将平台建成。

 

l  风险预警评价数据提取

提取人员、车辆、企业、地区的实时数据与历史数据,实时数据进行实时调用,历史数据同步至大数据历史数据库进行算法的开发。

 

l  风险预警评价数据治理

根据收集到的数据具体的类型、分类、以及数据可用性,将工作日早晚高峰驾车时间、每月平均行驶里程、夜间驾驶情况、超速状态、驾驶员的驾驶行为习惯等指标纳入其中,再借鉴国内外道路交通安全因素分析的基础上,建立了如下安全风险预警指标体系。

 

l  风险预警评价数据融合

风险预警评价数据融合,建立人员、车辆、企业和地区数据大宽表,融合各个维度信息,构建人、车、企关系,为接下来的维度展开和应用表提供计算基础。


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l  构建风险预警评价模型

构建人员、车辆、企业地区风险预警评价模型,结合主观赋权层次分析法和客观赋权熵权法,分别建立一级指标和二级指标体系,并进行权重指标标准化和建立权重判断矩阵,通过权重计算及一致性检验,得到人员风险预警指标权重模型。

 

l  风险预警评价模型计算与调度

构建风险预警评价算法,通过历史数据算法训练,动态优化评价算法,对风险进行预警,预警划分不同的风险等级。

 

l  风险评价模型分析报告和应用

提供风险评价模型的监控分析报告,并满足前端应用需求,模型能力输出和展现。

 

睿帆科技根据该省的“两客一危一货”车辆情况,个性化构建了智能监控预警融合平台,通过大数据的分析,对驾驶员不安全驾驶行为和车辆不安全状态进行实时预警,对风险进行提前管控,为有针对性的管理监控提供支撑和帮助。

 

作为国内拥有pb级数据处理核心技术的大数据产品及解决方案供应商,睿帆科技希望通过大数据的力量,强化科技技术在道路运输安全生产领域中的应用,帮助全面提升道路运输安全管理水平,切实预防道路运输事故发生,保障每一次运输过程中的安全管控,营造一个和谐安全的社会环境。