丁富強(qiáng) 王華東 牛彥莉

（1．中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所，河南 鄭州 450000；2．河南麒云智能科技有限公司，河南 鄭州 450000）

0 引言

公路貨運(yùn)作為中國(guó)物流運(yùn)輸?shù)闹髁?，約有1 500多萬(wàn)輛貨運(yùn)車輛和3 000多萬(wàn)從業(yè)者，大部分貨車沒(méi)有固定的運(yùn)營(yíng)路線，流動(dòng)性很高，且經(jīng)營(yíng)壓力大。重載貨車仍是超載、超速、疲勞駕駛的“重災(zāi)區(qū)”。官方數(shù)據(jù)顯示，造成交通事故的主要原因是駕駛員疲勞駕駛和分心駕駛等人為操作。

隨著機(jī)器視覺(jué)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于攝像頭的圖像識(shí)別技術(shù)在汽車輔助駕駛安全領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸普及[1]。DSM設(shè)備通過(guò)分析駕駛員的面部表情特征、頭部及肢體動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員實(shí)時(shí)駕駛行為的監(jiān)測(cè)與分析。當(dāng)駕駛員出現(xiàn)疲勞駕駛或分心駕駛等不良駕駛行為時(shí)，設(shè)備通過(guò)預(yù)警聲音提醒駕駛員安全駕駛，同時(shí)通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò)與后臺(tái)進(jìn)行交互，實(shí)時(shí)上傳報(bào)警信息及附件（視頻、圖片）。

傳統(tǒng)的駕駛行為評(píng)估系統(tǒng)[3]是采用GID設(shè)備采集車輛行駛狀態(tài)信息、GPS信息等數(shù)據(jù)，僅從車因子分析貨運(yùn)車輛的駕駛行為。該系統(tǒng)融合圖像識(shí)別技術(shù)、智能車載感知技術(shù)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等技術(shù)，通過(guò)DSM設(shè)備采集貨運(yùn)車輛的行駛狀況、駕駛員的駕駛狀態(tài)和行車環(huán)境等數(shù)據(jù)。對(duì)從人、從車、從路、從環(huán)境4種因子進(jìn)行分析，構(gòu)建駕駛行為評(píng)估等級(jí)模型，評(píng)估預(yù)測(cè)貨運(yùn)車輛的安全等級(jí)，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)駕駛員在途疲勞駕駛雙重提醒、安全教育、應(yīng)急救援等服務(wù)。同時(shí)將駕駛行為評(píng)估報(bào)告推送至保險(xiǎn)公司，為保險(xiǎn)公司對(duì)貨運(yùn)車輛承保和理賠提供數(shù)據(jù)支撐。

1 駕駛行為分析評(píng)估理論

從人、從車、從路和從環(huán)境4種因子相互聯(lián)系、相互作用，構(gòu)成復(fù)雜的道路交通管理系統(tǒng)[2]。該系統(tǒng)對(duì)從人、從車、從路和從環(huán)境4種因子進(jìn)行分析，挖掘影響貨運(yùn)車輛駕駛行為的因子，構(gòu)成貨運(yùn)車輛駕駛行為評(píng)估模型。

1.1 駕駛行為因子分析

不同駕駛員駕駛同樣的機(jī)動(dòng)車面臨相同的路況，采取的反應(yīng)不盡相同。駕駛員的駕駛行為是信息感知、信息判斷、反饋執(zhí)行3個(gè)循環(huán)過(guò)程，影響駕駛行為的因子分為4種。

1.1.1 從人因子

該系統(tǒng)在必要的從人因子的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新地采用了DSM設(shè)備采集駕駛員的疲勞駕駛和分心駕駛數(shù)據(jù)。

1.1.2 從車因子

該系統(tǒng)對(duì)車輛靜態(tài)因子（車輛類型、車輛使用性質(zhì)、車齡、車輛總行駛里程等）和車輛動(dòng)態(tài)因子（車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)、行駛里程、行駛時(shí)長(zhǎng)、四急數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)等）進(jìn)行分析。

1.1.3 從路因子

該系統(tǒng)基于百度地圖和高德地圖，與貨車行駛的行駛路況進(jìn)行匹配，分析貨運(yùn)車輛行駛路線數(shù)據(jù)及路況數(shù)據(jù)。

1.1.4 從環(huán)境因子

該系統(tǒng)對(duì)天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并引入駕駛行為評(píng)估模型中。

綜上所述，該系統(tǒng)主要分析以下4個(gè)影響駕駛行為的因子。1）疲勞駕駛、分析駕駛。2）行駛里程、行駛時(shí)長(zhǎng)、四急（急加速、急轉(zhuǎn)彎、急減速、急剎車）、車速、出行時(shí)間。3）行駛路線。4）天氣數(shù)據(jù)。

1.2 駕駛行為評(píng)估模型

該系統(tǒng)使用層次-熵權(quán)（AHP-EW）分析算法對(duì)駕駛行為評(píng)分指標(biāo)的權(quán)值進(jìn)行確定[4]，采用AHP和EW的比重分別為50%和50%，對(duì)各因子權(quán)值進(jìn)行計(jì)算。

假設(shè)Wi表示AHP-EW組合權(quán)重，Si表示的是AHP算法得到的主觀權(quán)值，Oi表示EW算法得到的客觀權(quán)值，則

式中：α表示主觀權(quán)重值占據(jù)組合權(quán)重值的比率，β表示客觀權(quán)重值占據(jù)組合權(quán)重值的比。α和β滿足關(guān)系α+β=1。通過(guò)求最優(yōu)解：

式中：i表示指標(biāo)層具體評(píng)分指標(biāo)，該項(xiàng)目中指標(biāo)層共有m=12個(gè)評(píng)分指標(biāo)。

將公式（1）帶入公式（2）計(jì)算出最優(yōu)解：α=β=0.5。即當(dāng)α=β=0.5時(shí)，Wi最小，駕駛行為對(duì)評(píng)估的影響最大。

評(píng)估模型以駕駛行為的評(píng)分指標(biāo)作為目標(biāo)層，行駛時(shí)長(zhǎng)和行駛里程、四急、疲勞駕駛和分心駕駛數(shù)據(jù)、超速數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)層，行駛時(shí)長(zhǎng)、駕駛里程、四急、疲勞駕駛和分心駕駛數(shù)據(jù)、超速數(shù)據(jù)、行駛路線、天氣數(shù)據(jù)的具體體現(xiàn)作為指標(biāo)層進(jìn)行建模。得出的結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 各指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)值表

根據(jù)駕駛行為權(quán)重制定評(píng)分規(guī)則，系統(tǒng)設(shè)定基總分為100分/臺(tái)·天，對(duì)貨運(yùn)車輛的駕駛行為進(jìn)行評(píng)估。評(píng)分規(guī)則見(jiàn)表2。

表2 駕駛行為評(píng)分規(guī)則

2 總體架構(gòu)

基于DSM設(shè)備的貨車大數(shù)據(jù)駕駛行為評(píng)估系統(tǒng)以“端-管-云”架構(gòu)[3]為基礎(chǔ)，涉及信息感知、初步數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)傳遞、云端駕駛行為數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容，總體架構(gòu)如圖1所示。

2.1 端

該系統(tǒng)的各種應(yīng)用服務(wù)通過(guò)移動(dòng)終端或PC瀏覽器向用戶進(jìn)行延伸和展現(xiàn)。

2.2 管

DSM設(shè)備由內(nèi)朝向駕駛者的攝像頭以及嵌入式系統(tǒng)構(gòu)成，攝像頭采集車艙內(nèi)駕駛者的面部表情特征、頭部及肢體動(dòng)作，結(jié)合嵌入式系統(tǒng)的邏輯技術(shù)分析駕駛者狀態(tài)。當(dāng)駕駛員在行車過(guò)程中觸發(fā)疲勞駕駛預(yù)警、分心駕駛預(yù)警時(shí)，DSM設(shè)備將報(bào)警信息和相關(guān)附件按照相關(guān)協(xié)議傳送至后臺(tái)，后臺(tái)按照駕駛行為危險(xiǎn)等級(jí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)判斷，并將危險(xiǎn)等級(jí)推送給親屬。

2.3 云

平臺(tái)采用車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用。該系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)貨車的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用HDFS分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)，通過(guò)Yarn、Hadoop和Spark等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和管理，挖掘車輛狀態(tài)、行駛里程、行駛時(shí)長(zhǎng)、四急（急加速、急減速、急剎車、急轉(zhuǎn)彎）、疲勞駕駛、分心駕駛等數(shù)據(jù)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)采集天氣和路況信息，建立駕駛行為評(píng)估模型，同時(shí)提供不同服務(wù)。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

3 數(shù)據(jù)流程

系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程如圖2所示。DSM設(shè)備采集車輛的狀態(tài)信息、位置信息、駕駛員駕駛行為信息，將相關(guān)數(shù)據(jù)上傳至后臺(tái)數(shù)據(jù)接收網(wǎng)關(guān)。數(shù)據(jù)接收網(wǎng)關(guān)解析處理后，按照指定格式將處理結(jié)果傳給數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存網(wǎng)關(guān)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存網(wǎng)關(guān)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和組裝，將組裝的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。系統(tǒng)周期性地對(duì)駕駛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理或?qū)崟r(shí)處理，形成各種分析結(jié)果，并將分析結(jié)果推送給各類型用戶。用戶下發(fā)語(yǔ)音或控制命令至應(yīng)用服務(wù)器。應(yīng)用服務(wù)器根據(jù)命令處理相應(yīng)業(yè)務(wù)，并將處理結(jié)果轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存網(wǎng)關(guān)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存網(wǎng)關(guān)對(duì)命令進(jìn)行初封包并下發(fā)至數(shù)據(jù)接收網(wǎng)關(guān)。數(shù)據(jù)接收網(wǎng)關(guān)按照協(xié)議進(jìn)行封包并下發(fā)，DSM設(shè)備執(zhí)行相對(duì)應(yīng)命令。

4 典型應(yīng)用場(chǎng)景

4.1 “雙重提醒”應(yīng)用場(chǎng)景

當(dāng)貨運(yùn)車輛駕駛員出現(xiàn)疲勞駕駛預(yù)警、分心駕駛預(yù)警時(shí)，DSM設(shè)備將報(bào)警信息和相關(guān)附件上傳至平臺(tái)。平臺(tái)按照駕駛行為危險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)駕駛員可能存在的危險(xiǎn)等級(jí)，同時(shí)將危險(xiǎn)等級(jí)推送至管理人員和駕駛員直系親屬。管理人員通過(guò)后臺(tái)下發(fā)TTS語(yǔ)音播報(bào)，和駕駛員直系親屬進(jìn)行通話，實(shí)現(xiàn)管理人員和駕駛員親屬雙重提醒，確保駕駛員行車安全，避免交通事故的發(fā)生。

4.2 “安全教育”應(yīng)用場(chǎng)景

“安全教育”是結(jié)合貨車駕駛員的駕駛行為評(píng)估報(bào)告，提供的專屬教育內(nèi)容。貨車運(yùn)營(yíng)一定時(shí)間后，平臺(tái)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析相關(guān)的駕駛習(xí)慣，結(jié)合安全教育評(píng)估模型，為駕駛員提供專屬的安全教育內(nèi)容?！鞍踩逃眱?nèi)容以2種方式呈現(xiàn)給用戶。1）通過(guò)移動(dòng)端App對(duì)駕駛員進(jìn)行安全教育和考核。2）貨運(yùn)車輛新啟動(dòng)時(shí)，平臺(tái)直接輪訓(xùn)推送至DSM設(shè)備，由DSM設(shè)備通過(guò)TTS語(yǔ)音播報(bào)對(duì)駕駛員進(jìn)行安全教育。

圖2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程框圖

5 結(jié)語(yǔ)

該系統(tǒng)根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)進(jìn)行構(gòu)建，創(chuàng)新地在貨運(yùn)車輛上安裝DSM設(shè)備，通過(guò)DSM設(shè)備采集貨運(yùn)車輛和駕駛員的相關(guān)信息，從數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析、建模等方面進(jìn)行描述。該系統(tǒng)構(gòu)建了“雙重提醒”和“安全教育”等應(yīng)用場(chǎng)景，以此來(lái)確保駕駛?cè)藛T的安全。對(duì)從人、從車、從路、從環(huán)境4種因子進(jìn)行分析，以駕駛里程、駕駛時(shí)長(zhǎng)、四急、疲勞駕駛、分心駕駛、天氣、行駛路線等為依據(jù)，制定合理的貨運(yùn)車輛駕駛行為評(píng)分模型。系統(tǒng)可形成各種駕駛行為評(píng)估報(bào)告，現(xiàn)已與河南省某保險(xiǎn)公司合作，為其承保和理賠提供數(shù)據(jù)支撐。該系統(tǒng)具有真實(shí)性和實(shí)際價(jià)值，在貨運(yùn)車險(xiǎn)行業(yè)具有很好的應(yīng)用前景。