大数据助力车队“智”理

项目摘要 构建车队智能管理云平台,实现车辆智能路线规划,车辆上路的实时风险报警,智能风险责任判定,智能安全报告。根据车辆历史数据积累及机器学习,实现智能人、车、道路风险预测,助力车队智能管理,降低安全事故发生几率。动态路线规划,提升车队运输效能,降低成本,提升车队竞争力。

关于客户

我们的快递客户是一家集快递、物流、电商、印务于一体的大型集团公司。以同建共享、信任和责任、创新和企业家精神为核心价值,提供高效、安全、经济的快递服务,多次荣获中国快递行业客户满意安全放心等荣誉称号。

客户先后在全国各地购置3000多亩土地,建设大型分拨中心、航空中心、电子商务中心等,投资达100亿元。同时,不断加强信息化建设,快件信息系统、ERP管理系统,统一服务电话均已投入使用,同时普及GPS、手持终端的在全车队的应用。

背景挑战

客户的安全监察部门的工作当前主要是通过线下手段,在各级分拨中心设置安检员,针对司机上岗前、行驶中以及突发事件进行人工抽样监察。针对突发及危机时间,无法实现实时监控及提醒效果,同时没有有效的软硬件解决方案支持数据的收集、整理与分析。年度的事故率持续没有降低的趋势。

同时,客户的车队部门承担全公司范围内车辆的运营及司机管理, 执行快递运送任务,如何利用有效的系统预测交通堵塞的地段、获取实时交通信息、主动安全驾驶预测、智能车辆线路规划、驾驶者驾驶行为分析等,都是车队部门面临的挑战。

解决方案

Sensteer车队管理与效能产品,与硬件完美结合,运用先进的大数据云平台,为客户车队的安全和效率提供智能化管理解决方案。

硬件方面,与业界先进的厂商合作,提供了货运车辆的ADAS、 疲劳驾驶、盲区检测、人脸识别、驾驶舱风险识别、3G语音对讲系统、烟雾传感器、铅封模块、酒精检测仪等后装硬件。所有硬件通过通讯协议连接至Sensteer云平台,收集行驶中的车辆、司机以及道路的位置、传感器、照片以及视频等数据,实现了数据的上传、解析和存储。基于收集的数据,通过Sensteer的大数据分析系统,识别了车队安全管理典型业务特征,构建了标准风险识别方法与大数据分析体系,搭建了人为、时间、道路、天气、车型及事故的风险特征库。

Sensteer车队管理与效能解决方案,解决了客户车辆在上岗前的饮酒识别、疲劳识别、顶替上岗识别等。在车辆行驶中,实现了急加速识别、急减速识别、急转弯识别、使用手机识别、超速识别、车速过低、分段限速识别、停车超时识别、偏离线路识别、频繁变道识别、跟车过近识别、非法超车识别、饮食识别、张望识别、违法交通信号灯识别、违法交通标志识别、逆行识别、违规设备识别、道路拥堵识别、拥堵路线调整、偏离路线识别、人体疲劳识别、驾车行驶时长疲劳判定等危险行为。还可针对碰撞、追尾、侧翻、火灾、泄露等事故进行识别与播报。

对车况的胎压异常、蓄电池电压电流异常、发动机工况异常、怠速异常、挡位异常、排放异常、油耗异常、加速异常、制动异常等车辆异常情况识别并预警。最终生成风险、上岗时效性、不良驾驶行为、疲劳驾驶等多维度的统计与分析,生成人、车、道路几个维度的组合风险预测,为车队管理团队及安监部门提供决策辅助。

实施效果

Sensteetr系统搭建了解决车队安全和效能痛点的车队智能管理云平台,实现了车辆上路的实时风险报警,智能风险的责任判定,生成了基于驾驶员、子车队以及公司范围内的智能月度、年度维度的安全报告。改善了车队对安全事件的洞察能力,提升了风险预测的范围,进而降低了整个车队的事故发生率。

通过路径智能规划及驾驶员驾驶行为的等级评定,规范了司机的驾驶行为,减少了车辆上路行驶的里程,降低了空载率,提升了车队整体运输效能。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190530A060E500?refer=cp_1026
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