2023-04-18 16:32:02
近年来交通事故频发,无论是客车还是货车、危化品运输车、商用车、公交车辆发生过重大事故等究其原因,与司机有很大关系安全防范意识薄弱。
2020年3月,深圳广深高速发生油罐车起火事故。交管部门事后调查加油机车载监控时发现,事故发生前,司机一直在频繁玩手机、收听和语音回复信息、嗑瓜子、吸烟等异常驾驶行为。导致其未能及时发现前方行驶缓慢的车辆,及时避免事故发生。
2020年7月7日,贵州安顺公交车坠江事件引起全国关注司机先是开得很慢,然后一踩油门,将满载乘客的车辆开到了对面车道,然后立即冲下了湖,造成车上多人伤亡。经过调查,发现司机的主观行为导致了事故的发生。
这两起事故发生后,交通运输部、公安部等部门相继出台了一些政策,例如,改善公共交通的安全系统、新技术与传统技术的综合应用、预警预防预控安全风险,大力推动车辆安全和运营监管领域车载视频监控产品的发展等。
其实这些措施早在这两起事故发生之前就已经出台了。那么,问题来了车载视频监控产品的诞生已经有20多年了它的技术水平和方案发展到哪里去了?是否可以从事事后反思,发展为事前预防?
1、5G、AI赋能车辆监控,来自“单一录像”走向“功能集成”车辆视频监控作为视频监控行业的一个子行业,将地面固定场所的视频监控功能应用到移动的车辆上,是视频监控在交通领域的一个重要应用。
相比于商业、工业、社区、家庭平安城市等固定场所的视频监控,车辆视频监控需要在复杂的车辆工作环境下进行(如车辆高速移动、持续振动与冲击、高低温、恶劣电源、人为破坏、防水防火等),保持良好的图像处理和智能分析性能,对产品的技术要求较高。
3、新技术迭代推广,变革“监控”为“服务”随着5G网络等新一代无线通信技术的发展,网络带宽将更宽,网络覆盖将更 全,单位流量资费将更低,这将进一步推动车辆监控产品与新一代无线网络的融合发展。
随着大数据云计算的快速发展,相关技术的应用将有效提高企业运营效率,降低企业运营成本,提高安全监管部门监管效率。比如现在的商用车联网,在保障公交车安全方面,可以提供车辆运行的基础数据和实时动态远程视频监控,可以完整再现事件过程,智能分析行车数据,实现有针对性的高效管理。
目前AI技术在车辆领域的应用主要是智能图像分析技术和人工智能深度学习技术。随着人工智能技术的不断进步,视频监控系统的功能从事后追踪转变为事前预警和事中分析、主动发现风险。
车辆监控领域已经从管理人发展到“人车并举”的管理模式发展。例如,驾驶安全预警系统可以用于汽车、人进行安全预警;车辆视频监控应用平台,其可以实现车队基础数据、车辆、线路、网站等信息的管理;此外,在人工智能监控设备的帮助下,司机 疲劳驾驶已经变得有根有据新一代驾驶预警系统,摄像头的图像传感器可以采集人脸的多种疲劳状态数据特征,进行提取和分析,通过先进的疲劳状态算法进行准确判断后给出语音和灯光提示,从而警示驾驶员,纠正错误的驾驶行为。
商用车的安全性是一个复杂的系统问题再好的设备也没有前端软硬件结合“智能设备智能风控平台的风控服务”管理和控制服务的闭环可以 真的没用。
大数据时代,智能监管设备的安装不仅要满足安装要求,还要真正了解智能设备给行车安全带来的服务提升。行业需要改变认知,做好服务者而不是监督者。
同时,企业要充分认识到安全管理是一个复杂的系统问题,设备只是数据采集工具,更多的需要软件、硬件组合,辅以强大的后台服务,构建线上线下安全管理服务闭环,帮助简化车辆管理,真正遏制风险。
最后,辅以必要的政府安全监管、引导和推动,构成积极的安全管理改进循环,不断提高企业的安全管理能力、技术应用能力可以减少悲剧的发生。
结论总体来说,在技术迭代的洪流下,今天车辆监控早就走出了早期的老套风格,融合了多种新技术,走向了智能化阶段。再加上政策的利好,带来了市场需求的爆发,成为车辆监控从碎片化需求转向规模化部署的关键推力,为车辆监控系统的标准化建设指明了方向,有望开拓更加细分的应用市场。根据现有的产业发展模式和市场结构,车辆监控这一细分市场有望自成一派,迎来可持续的产业成长期。