了解驾驶行为的重要性、让公路运输更安全“下”

继上一章节（ 我们来继续分享，几个 “在途车辆风险监控” 功能 ）

4. 途后车队安全管理

对于车队而言，一旦发生交通事故，车辆与司机就会闲置，公司管理部门需要投入资源进行紧急处理，这一过程有时损失的不仅仅是钱，还可能牵扯公司管理的法律责任以及商誉方面的损失，因此，事前的日常安全防范管理的尤为重要。现实的情况是，目前绝大多数车队都是遵照一套“共识”性的安全管理章程而进行管理的，而这一套通用的管理办法，更多的是基于典型事故案例作为安全管理的业务输入，通过事故发生率来评价安全措施效果，这种基于事后的安全管理方式显然没有针对性与时效性，已经无法满足当代车队安全管理的需求。

Sensteer Fleet 软硬一体化的产品服务，通过对潜在事故风险信息进行收集与科学分析，向车队安全监管者输出安全数据分析报告及数据统计报表，让车队安监管理者切实感知自己车队的风险与管理风险，为车队在完善与优化现有安全管理业务、有针对性的制定安全培训方案、全面与准确的甄选优良司机、科学与及时的评估安全业务实施效果，提供全面的数据支撑。

实时感知在途风险：通过车载智能风险感知设备，能够智能实时的感知在途司机、车辆，乃至运载对象的风险事件，并能够完整的记录事件发生的地点、时间、当时车速、所在道路类型、当时天气，以及事件照片或视频举证信息。同时，设备将该类信息实时的上传到Sensteer数据分析平台归档记录，有效支撑事后责任认定。

安全数据报告：通过车载智能风险感知设备采集的数据，分别面向机构、车辆、司机三种视角，提供周与月分析时间粒度的安全数据报告，安全数据报告通过对整体安全评价、风险事件构成分析、风险事件变化分析、车辆安全事件构成分析、车辆安全排名，全面的剖析安全问题。

数据统计报表：包括风险事件统计、行车里程统计、行车行程统计、车辆状态统计、车辆在线统计等。通过报表丰富的查询能够准确锁定车队管理者所关注的内容，查询结果支持Excel导出，方便用户对统计结果进行更为个性化与细粒度的分析。

上述数据分析功能，为车队管理者有效的洞察风险变化趋势、定位典型安全问题、评价安监工作效果、甄别良莠司机等业务活动，提供全面、精准的数据输入。

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整个产品由数据分析云平台、智能风险感知设备两大部分组成。

1) 数据分析云平台

数据分析平台基于大数据生态系统技术体系，基于支持横向扩展的分布式计算架构，对多数据源的车队业务数据、车联数据、外部环境数据整合管理，依托于专业的模型与算法对数据进行深度分析与挖掘，并内置领先的多维分析与数据可视化框架，支撑面向商车风控业务的数据接入、数据存储、数据应用、数据发布的价值输出。

2) 智能风险感知设备

提供对司机、车况、运载对象实时感知异常与风险事件的智能车载硬件，也支持对客户自有智能车载硬件数据对接。

风险消息实时推送：数据分析云平台风险消息实时推送服务，基于在途车辆异常与风险事件或动态风险等级评定结果，第一时间向车队安监管理人员以短信或app消息推送的方式发送预警信息，让车队安监管理人员在任何事件任何地点都能实时把控在途车辆风险状况。该消息服务的配置项可细化到，所要关注的车辆、所要关注的风险事件、所要关注的风险等级及消息接收者等，满足车队安监部门不同层级管理者的监管业务需求。

碰撞实时监测：基于对行走车辆传感器数据的分析处理，实现在车辆发生碰撞、翻转等事故时刻的感知功能，并提供通知送达、事件画像等第一时间数据，帮助车主干系人、保险公司以及维修救援等机构降低事故伤害、识别理赔风险。碰撞实时报警信息，以可视化的形式展示碰撞车辆信息、驾驶人信息、事件可信度、碰撞等级、事件发生时间、事件发生地点、事发当时天气、事发当时车速，以及事件前后车辆速度与轨迹的变化情况。

驾驶行为评价：针对车载智能感知设备采集的数据，依托Sensteer驾驶行为分析模型算法，构建了面向个人和群体驾驶员的多维度“驾驶行为分析”。涵盖识别司机行车中的驾驶行为的识别、危险行为分析、经济性分析等多个方面，建立安全评估、舒适性评估、驾驶性能评估等全方面驾驶行为评价体系；通过对司机的基本行为分析，挖掘司机驾车习惯与特征，对司机驾驶风险识别、驾驶风险改善、车辆事故分析等提供用户操作层面的决策依据，是车队安监管理者了解与评价司机驾驶车辆行为最科学全面的信息渠道。

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