当前安全形势、政策引领、技术发展和相关实践

编者按：近日，在第十一届（2022）中国智能交通市场年会上，湖南省交通运输厅科技信息中心部长乔川龙以《湖南省“两客一危”车辆智能监管创新实践与应用成效》为主题，做了精彩的报告。该报告就当前整个交通运输行业进行了深入分析。详细介绍了当前安全形势、政策引领、技术发展和相关实践，分析了各种应用成效，最后阐述了多因子引发事故和数据应用相关知识。

1.背景

道路运输是我国经济运行、社会发展的重要基础支撑。目前交通行业特点是线长、车多、从业人员多。

安全形势

安全态势严峻，2014年，沪昆高速湖南邵阳段“7.19”重大道路交通事故：装载可燃液体小货车与大客车追尾爆炸燃烧，酿54死。2015年，沪昆高速公路湘潭段“9.25”重大道路交通事故：驾驶员未按照操作规范安全驾驶引发两车起火燃烧，致21人死亡。2016年，湖南郴州宜凤高速“6.26”特别重大道路交通事故：驾驶人疲劳驾驶致客车碰撞护栏起火。

以上事故暴露出交通治理能力不足，省交通厅数据支撑科学管理决策不足，运管部门缺乏监管责任的信息化手段，运输企业不安全驾驶行为监控存在死角。

原因分析

国际交通论坛组织（2020年）：全球每年有135万人死于交通事故，平均每24秒就有1人在交通事故中丧生；90%的交通事故由人为因素引起，包括注意力不集中、决策误判、疲劳驾驶、醉酒驾驶等。

湖南省运管局：在2011-2016年道路运输安全事故原因分析中，因驾驶员超速行驶、违章超车、疲劳驾驶等不安全驾驶行为引发事故的占比高达85.7%。

行业演进要求

2011年，车辆卫星定位系统逐步在两客一危车辆内应用，实现车辆位置信息实时掌握。2016年，车辆内的车载视频监控在两客一危运用。实现对于车内音视频信息全面记录。2017年，人工智能+大数据在行业内开始发展。车辆驾驶、人、驾驶行为、车辆状态全面管控具备基础条件。

政策引领

2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》，提出推动人工智能与各行业融合创新，智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。

2017年10月发布《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》，提出驾驶机动车不得有下列行为：拨打接听手持电话、观看电视等妨碍安全驾驶的行为；连续驾驶机动车超过4小时未停车休息或者停车休息时间少于20分钟。

2019年9月发布《交通强国建设纲要》，提出大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。

2021年2月发布《加强和规范交通运输事中事后监管三年行动方案》，提出推进交通运输安全生产领域“互联网+监管”，推进信息化执法系统平台区域联网和信息共享，积极探索应用非现场监管及科技执法手段。

技术发展

主动安全定为《交通强国建设纲要》战略重点。交通主动安全有六项战略发展重点：智能交通管理、智能货运服务、车路协同一体化发展、智能化关键技术突破、大数据共享平台及交通云技术应用。

七项视频智能分析技术：城市智能交通控制技术、交通分析研判技术、车路协同技术、城市交通大脑、无感技术、高精度定位（GPS、北斗定位）。

交通“数字化”时代开启，科技兴交进入上升期，“两客一危”车辆智能监管作为湖南省交通强国建设试点科技兴交项目之一，打造湖南品牌、形成湖南经验。交通行业的应用要做到：发展有需求、政策有依靠、技术有支持、外部有推动。

2.实践

建设思路上通过设备-云平台-数据服务的正向循环，构建优质安全数据生态，实现安全管理精细化。

湖南交通运输“两客一危”车辆智能监管平台：一套标准、一个平台、一个中心、N种终端。全省统建设备采购量大、有议价能力，因此要建设统一标准。建设一个平台：监管平台。一个中心：湖南省交通运输综合智能监管中心。N种终端：根据不同车辆，配备不同的智能终端。

全过程智能监控

事前风险防范：在车上安装智能识别终端，如果驾驶员有不规范驾驶行为会提前进行提醒，如果驾驶员失踪，企业会对驾驶员进行处置。运管部门要对企业的处置情况进行督查。

事中风险管控：对车辆进行监测，如果风险未解除则进一步处理；如果风险解除，下一步进行处置处理、督查督办。

事后数据应用：省综合智能监管中心通过数据对驾驶员进行画像，最后进行考核。

AI数据感知

智能识别系统：在客车上安装车厢摄像机、驾驶员全景摄像机、驾驶员行为分析摄像机（DSM）、智能辅助驾驶摄像机（ADAS）和主动安全防范智能终端。客车还会通过数据进行学习并不断完善，通过数据来训练自己。

身份识别流程：图像预处理、特征提取、特征对比、识别结果输出、人证比对核验。

行为识别：智能识别要做到人、车、证合一，对驾驶员的驾驶行为进行实时监测、车辆异常行驶实时监测、任务路线偏离自动识别、高清证据链风险过程留痕。

AI视频分析

AI视频分析会对驾驶员生理疲劳识别、驾驶员抽烟、接打电话行为识别、驾驶员不目视前方行为识别、驾驶员玩手机行为识别、驾驶员未系安全带行为识别、过道超员行为识别。AI人工智能引擎会对数据质量进行评价，对数据质量趋势进行分析，最终使数据质量改进闭环。

AI算法模型会通过学习将数据传到后台进行复核，对企业和驾驶员进行风险画像，如果是低风险则推送企业，警示司机；中风险则安全再教育；高风险则整改/劝退。

3.成效

驾驶习惯不断规范，两客“零违章”车辆占比从25.7%上升为73.6%，危货“零违章”车辆占比从39.3%上升为84.9%。两客“零违章”车辆从3385台上升到8463台，危货“零违章车辆”从3573台上升到7824台。

行车风险不断降低，两客车辆“每千公里平均报警数”从4.53次下降为0.10次，降幅97.8%；危货车辆“每千公里平均报警数”从10.62次下降为0.05次，降幅99.5%。

企业主体责任有效落实，“两客”：处置率99.9%，处理率99.7%；“危货”：处置率100.0%，处理率99.9%。

行业监管履职尽责，“两客”督办率100%；“危货“督办率100%。“两客”督办15起；“危货“督办0起。

湖南省接入“两客一危”车辆2.66万台，监测里程28.1亿公里，解除中高危险等级风险15.8万起。事故起数和死亡人数同比智能监管前大幅下降。

工作视察：交通运输部党组成员、副部长徐成光视察平台建设运行工作；交通运输部规划司领导调研平台建设运行情况；广东省陈良贤副省长一行调研考察平台建设经验；赛文交通CEO徐赫听取平台建设运行情况介绍。

4.展望

多因子引发事故

事故描述：湘 GY5277车辆（实载39人），行至G5513长张高速时，与因故障停在应急车道上的轻型厢式货车发生追尾碰撞后，冲破中央护栏停到对向应急车道，造成1人死亡。司机在发生交通事故之前曾佩戴蓝牙耳机通话、眼睛频繁左右下瞟、低头、表情变化大。事发经过：09时30分10秒至事故前，驾驶员频繁有眼睛向左下方向及右下方向的下瞟动作，每次下瞟动作时间大部分未超过1秒，全部未持续超过3秒，均未达到单个报警因子的相应阈值，未触发报警。09时30分39秒，该车发生追尾碰撞事故。因此以后对多因子引发的事故也要做出相应的预警。

数据应用 多变量智能预警

升级版：多变量预警是在高危情景下对原有终端设备单一报警的升级版。

标准化：多变量预警是对线下人工监控的升级服务，对危险驾驶行为采用统一审核标准，精准监视。

开放性：通过持续的效果评估和事故回溯情景挖掘，随时增减改进，灵活优化预警规则，快速应用于系统，不断提高系统的有效性。

线上化：对符合预警规则的危险驾驶行为自动下发语音，并将预警前后驾驶行为数据比较反馈给监控员。简洁轻便化操作。

多变量预警规则：大量事故分析经验积累；危险驾驶行为情景挖掘；机器学习深度学习算法。

数据应用 智能封控管理

保险公司：降低营运货车车险赔付率、剔除商用车高风险因素、提高盈利水平、扩大车险业务增量。

政府机构：加强行业监管、降低交通事故率、提高科学决策、促进行业高质量发展。

运输企业：减少运营成本、加强安全管理。

重大事故还原报告可以作为保险公司理赔依据；为司机安全教育提供数字化依据；为设计风险评价模型提供依据；为企业安全管理提供数字化依据。线上：规则引擎智能检测和识别接报案、查勘、定损环节，人、车、时间、地点、轨迹的风险要素，评估风险等级进行预警和建议。线下：后端审核专家根据风险要素，查勘现场数据，人、车证据链数据，锁定风险，有效从事中规避了欺诈风险，在事中进行控制、不让案件流转到事后，减少理赔欺诈成本。

结合交通运输部印发的《道路运输驾驶员诚信考核办法(试行)》基于平台数据，建立驾驶员档案，通过风险画像、从业安全记录等维度进行打分，平台自动实时更新，可灵活导出，满足多种应用需求。对低价值驾驶员，综合考虑成本，逐步淘汰。将一般价值驾驶员作为可培养对象。