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              利用大數據分析提高道路車輛安全指數。

              發布日期:2022-04-29 閱讀次數:1462

              道路交通事故仍然是一個主要問題,因為每年有超過125萬人死亡。根據世界衛生組織的一份報告,這仍然是15至29歲人群的主要死因。

              世衛組織承諾采取有力措施,減少到2022年道路交通事故造成的死亡和受傷人數。通過大數據和汽車技術的大規模投資和發展,這一目標似乎是可能的。目前,大數據和高級分析的主要用例之一是利用數據提高道路和車輛的安全性。讓我們看看。

              利用大數據分析提高道路車輛安全指數

              1、提高車輛性能。

              從駕駛員行為中獲得的數據可以用來改變和改善車輛參數,如功率、速度和扭矩,并創造安全的駕駛條件。我們可以在調整發動機燃油噴射來控制發動機速度的車輛中看到這一點。同樣的效果可以通過數字手段實現/例如,大數據可以幫助發送持續的反饋循環,以保持車輛的性能,從而防止駕駛員超速,避免魯莽行為。

              2、自動駕駛汽車。

              除了提高普通車輛的安全性外,大數據還可以用來使自動駕駛汽車更加安全。例如,著名汽車制造商特斯拉一直在使用機器學習和大數據解決方案來創建感知計劃行動程序。該程序使用大量數據來預測自動駕駛汽車在不同場景中的具體行動結果。這使得自動駕駛汽車能夠做出最安全、最明智的駕駛決策,即使沒有人參與。

              3、預測分析和碰撞圖。

              如果風險熱點得到有效定位和處理,就可以避免致命事故。預測分析和先進的大數據系統可用于收集事故的關鍵意見,如事故發生地點、時間和原因。有必要創建一個預測性的碰撞地圖,分析歷史和最近的數據來確定高風險區域。

              預測性碰撞地圖可以警告司機在這些地區特別小心。與此同時,地方當局可以采取必要的措施來改善道路安全。例如,在田納西州,地方當局通過分析交通引文和碰撞報告中的數據,推出了一種算法來預測致命事故區域。

              該計劃將高速公路巡邏隊的碰撞響應減少33%。響應時間從37分鐘減少25分鐘,致命事故減少3%。

              預測分析顯著降低事故率的另一種情況是在廢物管理和回收行業。這些行業可以通過減少事故數量來改善員工的行為,然后降低保險費率。該解決方案使行業能夠更好地指導他們的司機減少違規行為,提高他們的駕駛技能。

              利用大數據分析提高道路車輛安全指數

              4、開發更安全的道路基礎設施。

              智慧城市、V2V通信和互聯網基礎設施。這些都是我們在討論道路安全和大數據時使用的詞。改善我們的道路基礎設施可以顯著影響駕駛員和行人的安全。

              例如,編程停車燈可以改善交通流量,降低事故風險——如果沒有視頻數據、地圖和遠程信息處理的組合,就不可能編程這些燈。

              大數據集成創建智慧城市十字路口的技術目前正在俄亥俄州的一個小鎮進行測試。關鍵是,擁有智能軟件來控制擁擠的十字路口的交通可以大大減少死亡人數。

              跟蹤每輛車的位置、方向、速度和事故歷史,提供交通流量和情況、常見事故點以及駕駛員如何處理不同情況的詳細數據。

              這些觀點使政府基礎設施決策者能夠決定重大道路改善,改善整體駕駛條件,減少人為錯誤。

              5、現在指導司機的行為非常重要。

              大數據有助于使我們的道路更安全的最好方法之一是從根本上改變我們的駕駛行為。例如,新青年司機發生車禍的可能性是成年人的三倍。然而,大數據驅動的遠程信息處理解決方案可以通過報告司機的表現來顯著改變這種情況,這樣司機和父母就有機會識別問題模式和改善習慣的地方。

              例如,緊急制動的常見原因可能表明超速或分心。一旦確定,它可以幫助新手司機改善他們的習慣和駕駛技能,并從根本上提高他們在方向盤后保持安全的機會。專業司機和團隊也是如此,這是一個對數據驅動的遠程信息處理解決方案特別敏感的市場。

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              標簽:大數據,大數據分析,智能交通,智能駕駛,智慧城市

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