“长途驾车到了睡的点儿,我也想要睡觉, 但夜间服务区车停满了,错失了这个服务区,还要进一两个小时才能到下一个。”驾驶员着鲁M牌照半悬挂大货车行经在浙江境内的张师傅这样说道。
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行驶能力严重不足,很多驾驶员长途驾驶员“想停到处停车”,不得已不能硬撑着之后行经,给交通管理祸根了安全隐患。7月8日凌晨1点钟,一位半悬挂大货车司机刚从杭州绕城高速转至杭新景高速主线,车载定位系统忽然听见一阵语音预警。
「 杭州高速交警警告,为了您的安全性,受困了累官了请来前方富阳出口以防疲惫行驶区睡觉,有服务、健安全性、零收费 」系统传到了语音主播。这是杭州高速交警针对这一难题,在夏季疲惫驾驶员导致的事故峰值到来之前,合作中交兴路车联网大数据平台,发售了全国首创利用车联网大数据防治疲惫驾驶员的新举措。动态分析货车行经时长、速度、路径等多维度驾驶员不道德,当系统监测到合乎系统阈值的货车将要抵达“以防疲惫行驶区”时,平台不会自动印发语音警告,提示驾驶员驶进“以防疲惫行驶区”放心睡觉,以期有效地增加因疲惫驾驶员引发的交通事故,而这套智能以防疲惫驾驶员介入系统的研发单位正是中交兴路。
中交兴路创新科技,解决问题疲惫驾驶员之疼智能以防疲惫驾驶员介入系统针对交管业务从数据采集-数据存储-数据计算出来-数据应用于建构了原始的大数据服务闭环。通过北斗卫星导航系统动态提供车辆行经数据,在云端展开动态数据分析,辨别货车行经的时长、道路、状态等信息,智能监测货车驾驶员不道德,对长时间驾驶员车辆展开标签化重点监控,当标签货车驶进“以防疲惫行驶区”的预判电子围栏,系统将动态启动时印发以防疲惫预警语音主播信息,引领货车行驶信息,主动介入疲惫驾驶员等危险性驾驶员不道德。从而构建点对点精准警告介入引领,有效地密码了高速公路货车夜间疲惫驾驶员“顽疾”。
中交兴路货运大数据平台目前已终端超强600万辆轻载货车,覆盖范围约95%,平台每天处置货车行经数据约80亿条。据数据统计资料,我国机动车保有量中货运车辆虽只占到12.28%,但由于货车责任导致的道路交通事故死亡率约48.23%。其中,疲惫驾驶员、短距离行经、违法行驶仍然是公路交通事故的根本性诱因,夜间18点至次日6点,是亡人事故的高发时间段,占到亡人事故总量60%左右,其中再次发生在后半夜(22点至次日5点)的最为集中于,占到亡人事故总量的40%以上,而亡人事故中牵涉到疲惫驾驶员的占到总量60%以上。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动态数据可以确切的掌控哪些路段是事故易发路段以及疲惫驾驶员不道德高发路段,在这些路段附近的10个收费站外广场设置“以防疲惫行驶区”,作为高速服务区夜间服务能力严重不足的补足,可供驾驶员在夜间22点至次日6点行驶睡觉。
分别挑选杭徽高速杨家余杭、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个收费站外广场当作“以防疲惫行驶区”。中交兴路不仅与杭州高速牵头打造出“智能以防疲惫驾驶员介入系统”,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、倒数下坡、路口等危险性因素展开预警。
目前,平台上车辆通过接管启动时电子围栏所印发的预警,大大提高了货运车辆的驾驶员安全性确保。数据赋能场景,是科技企业该有的温度中交兴路仍然致力于做有温度的科技企业,期望将大数据渗透到物流行业的各个场景中,充分发挥普惠价值,不仅通过领先的技术、创意的产品助力公路货运行业构建降本增效,更加全面实施“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目前,中交兴路已沦为中国公路货运行业仅次于的数据服务商和物流场景风控系统提供商,享有商用车联网大数据平台和全量的公路干线运输车辆一动静态数据。这些都必不可少基础设施的不断完善,先进设备的地理围栏技术,大大符合公路货运场景的市场需求,以及奔走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,中交兴路需要符合政府机构对车辆信息监管市场需求,构建车辆数据在全国交管系统中的分享和实时,让重点违法车辆无所遁形“一处违法、恣意有限”。
更加通过以大数据为核心动能的创意产品大力推展国家交通部司机关怀项目“司机之家”建设,为道路运输车辆及驾驶人员获取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中,获取ETC、油品、保险、金融等创意产品,总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于,中国最有机会在全球竞争中沦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,中交兴路将获取更加多场景简化与个性化服务,以信息化手段让货运行业发展更加智能,强化与政府、职能部门、企业的数据交流、分析挖出,联合深化车联网大数据在货运场景中的应用于和实行,全力推展“物流这个最古老的行业”构建智能化、数字化转型升级。
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