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杭州高速交警首创大数据抗疲劳驾驶解决方案

当城市在熟睡的时候,高速上的大货司机有地儿睡觉吗?

“长途开车到了睡觉的点儿,我也想休息, 但夜间服务区车停满了,错过了这个服务区,还要开一两个小时才能到下一个。”驾驶着鲁M牌照半挂大货车行驶在浙江境内的张师傅这样说。

服务区与服务区之间距离远(从杭宁高速青山服务区到杭新景高速桐庐服务区距离长达130公里),加之部分服务区夜间停车能力不足,很多驾驶员长途驾驶“想停无处停”,无奈只能硬撑着继续行驶,给交通管理埋下了安全隐患。

7月8日凌晨1点钟,一位半挂大货车司机刚刚从杭州绕城高速转入杭新景高速主线,车载定位系统突然响起一阵语音预警。

「 杭州高速交警提醒,为了您的安全,困了累了请到前方富阳出口防疲劳停车区休息,有服务、保安全、零收费?」系统传来了语音播报。

这是杭州高速交警针对这一难题,在夏季疲劳驾驶造成的事故峰值来临之前,合作中交兴路车联网平台,推出了全国首创利用车联网大数据预防疲劳驾驶的新举措。

实时分析货车行驶时长、速度、路径等多维度驾驶行为,当系统监测到符合系统阈值的货车即将到达“防疲劳停车区”时,平台会自动下发语音提醒,指引驾驶员驶入“防疲劳停车区”安心休息,以期有效减少因疲劳驾驶引起的交通事故,而这套智能防疲劳驾驶干预系统的研发单位正是中交兴路。

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中交兴路创新科技,解决疲劳驾驶之痛

智能防疲劳驾驶干预系统针对交管业务从数据采集-数据存储-数据计算-数据应用构建了完整的大数据服务闭环。

通过北斗卫星导航系统实时获取车辆行驶数据,在云端进行实时数据分析,判断货车行驶的时长、道路、状态等信息,智能监测货车驾驶行为,对长时间驾驶车辆进行标签化重点监控,当标签货车驶入“防疲劳停车区”的预判电子围栏,系统将实时触发下发防疲劳预警语音播报信息,引导货车停车信息,主动干预疲劳驾驶等危险驾驶行为。从而实现点对点精准提醒干预引导,有效破解了高速公路货车夜间疲劳驾驶“顽疾”。

中交兴路货运大数据平台目前已接入超600万辆重载货车,覆盖范围达95%,平台每天处理货车行驶数据达80亿条。

据数据统计,我国机动车保有量中货运车辆虽只占12.28%,但由于货车责任造成的道路交通事故死亡率达48.23%。其中,疲劳驾驶、低速行驶、违法停车一直是公路交通事故的重大诱因,夜间18点至次日6点,是亡人事故的高发时间段,占亡人事故总量60%左右,其中发生在后半夜(22点至次日5点)的尤为集中,占亡人事故总量的40%以上,而亡人事故中涉及疲劳驾驶的占总量60%以上。

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浙江高速交警杭州支队通过中交兴路车联网大数据平台的实时数据可以清楚的掌握哪些路段是事故易发路段以及疲劳驾驶行为高发路段,在这些路段附近的10个收费站外广场设置“防疲劳停车区”,作为高速服务区夜间服务能力不足的补充,供驾驶员在夜间22点至次日6点停车休息。

分别选取杭徽高速老余杭、临安、杭金衢高速临浦、萧山东、杭新景高速富阳、龙门古镇、乾潭、场口、千岛湖方向袁富以及杭长高速安吉等10个收费站外广场做为“防疲劳停车区”。

中交兴路不仅与杭州高速联合打造“智能防疲劳驾驶干预系统”,也在全国范围的高速公路(除港澳台)上设置电子围栏,为平台上的车辆分别对事故易发路段、急转弯、连续下坡、路口等危险因素进行预警。目前,平台上车辆通过接收触发电子围栏所下发的预警,大大提升了货运车辆的驾驶安全保障。

数据赋能场景,是科技企业该有的温度

中交兴路一直致力于做有温度的科技企业,希望将大数据渗透到物流行业的各个场景中,发挥普惠价值,不仅通过领先的技术、创新的产品助力公路货运行业实现降本增效,更全面实行“数据+行业”的商业化发展战略,为物流、金融、保险等领域的合作伙伴提供数据服务。

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目前,中交兴路已成为中国公路货运行业最大的数据服务商和物流场景风控系统提供商,拥有商用车联网大数据平台和全量的公路干线运输车辆动静态数据。这些都离不开基础设施的不断完善,先进的地理围栏技术,不断满足公路货运场景的需求,以及奔波于每一条高速公路上的路测员,不间断的记录公路上各个节点的实况信息。

基于车联网大数据,中交兴路能够满足政府机构对车辆信息监管需求,实现车辆数据在全国交管系统中的共享和同步,让重点违法车辆无所遁形“一处违法、处处受限”。

更通过以大数据为核心动能的创新产品积极推动国家交通部司机关爱项目“司机之家”建设,为道路运输车辆及驾驶人员提供公共服务的场所和建筑设施等服务。中交兴路通过大数据和信息化等手段不断创新实践,提供ETC、油品、保险、金融等创新产品,累计为货车司机节省成本近100亿元。

随着5G、北斗、车路协同等技术在公路货运领域的应用,中国最有机会在全球竞争中成为数字交通领域的标准制定者。而作为中国公路货运数字化基础设施的先行者,中交兴路将提供更多场景化与个性化服务,以信息化手段让货运行业发展更智能,加强与政府、职能部门、企业的数据交流、分析挖掘,共同深化车联网大数据在货运场景中的应用和实施,全力推动“物流这个最古老的行业”实现智能化、数字化转型升级。

 

 

 

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