2013年11月04日08:47
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日本企业开始尝试通过收集并分析行驶信息及图像数据来防止疲劳驾驶。堀场制作所和日本Unisys公司将从年11月开始，将危险行驶的征兆制成图形来使用。大数据在逐步成为提高汽车安全的新方法。
截止9月，日本2013年交通事故死亡人数达到3074人。尽管数字在逐年减少，但一次出现多名死者的悲惨事故仍无法杜绝。2012年4月在京都府龟冈市发生的造成10名小学生死伤的乘用车事故，以及在关越高速公路造成7人死亡的高速观光巴士事故仍然令人记忆犹新。这两起事故的罪魁祸首均为疲劳驾驶。
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| 防止疲劳驾驶也是卡车运输企业的一大课题。 |
日本企业已开始尝试利用大数据来防止此类悲惨事故的发生。堀场制作所与日本Unisys将于11月开始，运行以运输公司为对象的新型车辆运行管理系统。
该系统利用了安装在卡车上，用来记录速度、发动机转速、位置信息等行驶信息的数字行车记录仪（Digital Tachograph），和在行驶时录下车内外图像的汽车黑匣子所收集的数据。
在云端存储大量数据
以前，这些数据和影像需要在卡车返回营业所之后转移到个人电脑上。然后，由运行管理人员确认当天的数据，并用于驾驶员考勤管理及指导燃效改善。但因为只能在车辆行驶之后确认数据，所以无法将事故防患于未然。
利用大数据，可以实时察觉并躲避危机。两公司的新服务能以无线方式将各种行驶数据及时发送给日本Unisys运营的数据中心。这些数据存储在云上，运输公司可经由互联网确认车辆运行情况。
今后，堀场制作所和日本Unisys将分析历史行驶数据，并开始尝试对疲劳驾驶的征兆建模。将把不自然的速度变化与车身晃动、连续驾驶时间、是否处在容易打瞌睡的高速公路上等多种信息结合起来，建立反映打瞌睡征兆的行驶模式。
如果在行驶过程中出现了与该图形接近的情况，系统就会自动以语音向驾驶员发出警告。还可考虑向运行管理人员自动发送邮件。
在这里要发挥重要作用的是图像数据。不仅可以通过拍摄车外的景象掌握是否在安全行驶，在车内也可捕捉驾驶员的行为和表情并加以数据化。这些都对提高行驶数据的分析精度大有裨益。
日本Unisys公共第三业务部战略物流部长新堀聪认为：“以前大数据主要以各种中心及数值数据为对象，但图像也存在很大潜力。”该公司已开始提供根据监控摄像头的影像来自动检测铁路道口异常的服务，还将把这种图像分析技术应用于驾驶管理。
尽管如此，如果车辆行驶中的所有图像数据全部都发送，则数据量过于庞大，会对通信基础设施及分析作业带来负担。在堀场制作所负责汽车与环境工艺的副本部长向井保夫说：“重要的是高效地选择有效图像并将其保存在数据库内。”
堀场制作所一直开发只在出现急刹车等不自然行为时记录其前后图像的技术。新服务储存的行驶图像还可用来制作警告驾驶员警惕疲劳驾驶以外的危险驾驶，以及介绍事故及灾害多发地点的危险警示地图。
不仅是疲劳驾驶的防止，自动制动器等多种安全系统的开发也在快速推进之中。如果将这些尖端技术与从多种事故模式获得的大数据相结合，就能进一步提高精度和性能。
一般认为，2030年以后有望实用化的自动驾驶将集这些技术之大成。作为提高汽车安全性的新王牌，大数据的作用恐怕会进一步增大。（作者：熊野信一郎，日经技术在线！供稿）
