重點車輛安全監測預警技術方案

1.系統架構

2.詳細設計

2.1駕駛員信息監控

2.1.1駕駛員基本信息管理

2.1.2人車匹配信息

2.1.3駕駛員在線狀態管理

2.2車輛狀態信息管理

2.2.1車輛信息管理

2.1.2車輛在路狀態管理

2.3重點車輛安全監測預警系統云平臺

2.3.1云平臺需求分析

2.3.2 設計思想

2.4.3 架構體系

1.系統架構

重點車輛安全監測預警平臺采用了物聯網、北斗高精度定位技術、人工智能技術、區塊鏈技術、視覺識別、大數據計算技術等前沿高科技技術。平臺通過對人、車、路的信息（即重點車輛駕駛員信息、重點車輛狀態信息、道路橋梁信息）進行多維度實時監控，數據能夠實時傳回平臺并進行海量大數據處理。

平臺利用海量并發的數據處理結果可實現兩大核心功能，基于人工智能的實時評估預警體系和基于區塊鏈技術的信息管理平臺。可充分保障重點車輛駕駛人員安全、車輛本身運行安全以及道路橋梁等交通基礎設施的安全，加強對重點車輛的運行安全管控，也是充分保障人民群眾生命財產安全的重要組成部分。

如上圖所示，整個系統主要分為三大部分組成，前端的感知端，通信鏈路、云平臺。

（1）駕駛員。主要通過在待測橋梁上安裝高精度北斗定位設備、高裂縫計、傾斜儀、車輛動態稱重系統、風速風向儀等設備儀器分別對橋梁的位移形變、振動、傾斜變化、裂縫、車輛荷載、風速風向等進行實時監測。

（2）通信鏈路。采用蜂窩網絡等組成的多回路通信鏈路。由于城市區域一般蜂窩通信網絡都能夠覆蓋（如4G、物聯網NB-IOT等），所以一般在蜂窩覆蓋良好的區域前端感知設備的數據傳輸采用蜂窩通信。

（3）云平臺。云平臺主要由數據處理計算模塊、數據庫、算法模塊、GIS系統及各項應用等組成。可在GIS系統的基礎上為用戶提供橋梁位移、形變、傾斜、振動、風速風向、車輛重量等數據計算分析展示、設備監控與管理、決策支持與指揮調度、預警等多種業務應用。

2.詳細設計

2.1駕駛員信息監控

2.1.1駕駛員基本信息管理

基本信息管理的主要目的是記錄駕駛員的基礎身份信息、駕駛相關信息、培訓及會議信息等進行管理，信息來源主要是相關重點車輛的主管部門、監管部門、所屬企業等。主要信息類型如下。

1）駕駛員身份信息。

2）駕駛相關信息。駕照類型、駕齡信息、駕照有效期。

3）駕駛歷史信息。駕駛違章及違法歷史信息、事故信息等。

4）駕駛員體檢信息。體檢信息包括駕考時的體檢信息以及所屬企業定期組織的職業體檢信息等。

5）駕駛員駕駛車輛信息。駕駛車輛信息包括該駕駛員當前及歷史駕駛車輛信息（車輛牌照、規格、類型、相關行業許可、所屬企業等信息）。

6）駕駛員重點車輛企業供職歷史信息。主要包括駕駛員曾經供職的重點車輛運營企業的記錄信息。此信息可以充分了解駕駛員在重點車輛行業的駕駛經驗。

7）駕駛員交通安全培訓記錄信息。可展示駕駛員參加會議時的定位信息。

8）駕駛員企業班前會記錄信息。可展示駕駛員參加會議時的定位信息。

2.1.2人車匹配信息

人車匹配信息用于驗證駕駛員發車、行駛過程中的人車匹配驗證。人車匹配主要通過兩種手段實現，一個是指紋驗證，一個是視頻人臉識別驗證。可事先將駕駛員的指紋信息和人臉信息進行預先采集錄入。

視頻人臉識別技術采用區域特征分析算法，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值，通過這個值即可確定是否為同一人。

（1）發車驗證

發車驗證主要是指重點車輛駕駛員發動車輛前的認證，通過指紋認證和視頻人臉識別認證結合的方式進行認證，，發動車輛時駕駛員通過兩種方式進行認證，通過認證后車輛才能發動。

（2）行車驗證

行車驗證主要是指重點車輛在路行駛過程中通過視頻人臉識別的方式對駕駛員進行匹配驗證，如果發現人車不匹配將及時進行智能預警。

2.1.3駕駛員在線狀態管理

駕駛員在車狀態管理通過人工智能視覺識別技術和智能傳感器技術等對重點車輛駕駛員在駕車過程的各類狀態進行實時監控，發現異常后及時將異常信息進行記錄并傳回平臺，同時可以通過車內的預警設備通過語音的方式對駕駛員進行提示提醒，所有獲得的預警信息將回傳至服務器進行備份，以備考核評定或處罰留證。

1）違規行為識別

異常行為識別技術采用基于卷積神經網絡的人工智能深度學習算法，卷積神經網絡由輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層組成。每一層有多個特征圖，每個特征圖通過一種卷積濾波器提取輸入的一種特征，每個特征圖有多個神經元。其中，卷積層通過卷積運算可以使得原始信號的某些特征增強，并且降低噪聲；下采樣層可以減少數據處理量同時保留有用信息，可以混淆特征的具體位置，網絡結構能夠較好的適應圖像的結構，同時進行特征提取和分類，使得特征提取有助于特征分類。

基于上述行為識別技術，通過對各種各樣的駕駛員在車狀態及行為的樣本（視頻及圖像）進行訓練學習，訓練完成后可對駕駛員在駕駛過程中的各種狀態及行為進行識別并及時進行預警。

可對駕駛員在車狀態進行以下行為識別。

生理疲勞。
接打電話。
玩手機
抽煙
超規格墨鏡
遮擋攝像頭
駕駛員駕駛過程中分神

（2）駕駛員安全帶監測

駕駛員安全帶識別可采用智能視覺識別技術和智能傳感技術相結合的辦法，通過在安全帶卡扣安裝智能傳感器或直接接入車輛安全帶信息，另外可通過視頻監控對安全帶的位置及狀態進行識別，兩者相結合實現安全帶監測。

（3）超時駕駛監測

通過視覺識別技術結合車輛高精度定位，可以對車輛的持續行駛時間和駕駛員駕駛時間進行監測。對于超時駕駛行為（如日間連續駕駛4小時，夜間連續駕駛2小時，單日駕駛總時長8小時）會提前半小時進行語音預警播放，并將預警信息回傳至平臺。

2.2車輛狀態信息管理

2.2.1車輛信息管理

車輛基本信息管理的對車輛的基礎信息、車輛的健康狀況信息、車輛油耗及行駛里程等、車輛年檢或報廢信息、車輛維護保養等信息進行管理，信息來源主要是相關重點車輛的主管部門、監管部門、所屬企業等。主要信息類型如下。

（1）車輛的基礎信息

主要包括車輛的類型、規格、各類部件型號規格、生產廠商、運輸類型、核載人數、車輛牌照、所屬企業（歷史與當前）等信息。

（2）車輛的健康狀況信息

車輛的健康狀況信息包括車輛的各類部件、剎車、輪胎磨損等信息。

（3）車輛的維護保養記錄信息

車輛的維護保養記錄信息，歷史維修信息等。

（4）車輛的違法違章信息

車輛的歷史違法違章記錄信息以及事故信息等

（5）車輛的年檢或報廢信息

車輛的歷年年檢信息或車輛報廢信息等，防止未通過年檢或已經報廢的車輛在路上行駛。

2.1.2車輛在路狀態管理

車輛在路狀態管理通過車輛智能信息終端結合北斗高精度定位技術、智能視覺識別技術、高精度電子地圖技術實現車輛車況信息收集、車輛環境信息收集、車輛高精度定位、車輛視音頻傳輸、車輛報警等功能。通過對車輛在路運行狀態的監控，保障車輛在路行駛的安全，及時發現不安全因素并進行預警，預警信息將及時傳回平臺并通過車內預警設施進行預警播放，及時提醒駕駛人員及相關部門并采取相應措施。

1）基本車況信息收集

可對車輛的油耗、車速、行駛里程等進行監控。

2）基本環境信息收集

可對車輛行駛區域的天氣情況以及周圍車況等信息進行收集。

3）車輛超速行駛

1）車輛限速

基于北斗高精度定位設備可獲取車輛的實時定位信息和行駛車速，并能夠對超速的情況進行實時監控。

2）分段限速行駛

通過北斗高精度定位設備獲取道車輛的實時定位信息后可結合高精度電子地圖以及高精度電子地圖上附加的分路段限速信息實現車輛在不同路段的不同車速信息的監控分析，對于超速行為，將及時提醒駕駛員，同時如果有實際超速行為將會拍攝視頻并回傳至平臺作為備案。

3）夜間行車和惡劣天氣限速監控

智能終端通過攝像頭能夠有效識別車輛行駛周邊的環境信息，如發現是夜間行車或天氣惡劣，限速指標將自動調整為正常限速的80%，并以此為基準來進行超速監控及預警。

4.車輛超員

智能終端通過安裝在車內的攝像頭進行視覺識別能夠車內人數及載客數量進行統計，結合車輛信息中的核載人數對超員的情況進行預警并回傳信息至平臺。

5.乘客安全帶監測

安全帶識別可采用智能視覺識別技術和智能傳感技術相結合的辦法，通過在安全帶卡扣安裝智能傳感器或直接接入車輛安全帶信息，另外可通過視頻監控對安全帶的位置及狀態進行識別，兩者相結合實現安全帶監測。

6.車距提醒

車輛智能信息終端結合車輛前后方的攝像頭可以實現車輛前后車距的分析和計算，對于不安全的車距將及時進行預警并提醒駕駛員注意。

7.違規變道

車輛智能信息終端結合車輛高精度北斗定位設備、高清視頻監控系統及高精度電子地圖可對違規變道進行監測。車輛安裝高精度北斗定位設備可輕松實現單點車道級定位，結合電子地圖就可實現違規變道監測預警，另外高清視頻監控系統也可以對行駛過程中的實線及雙黃線等進行識別從而判斷車輛的違規變道。

8.車輛軌跡

車輛智能信息終端結合車輛高精度北斗定位設備可輕松實現車輛軌跡跟蹤及復現，軌跡復現過程中可實現結合實時車速的動態軌跡復現。

9.設備故障告警

當車輛內的各類定位、視頻監控、通訊等設備出現故障或認為損壞時，故障信息可自動上傳至平臺。

2.3重點車輛安全監測預警系統云平臺

2.3.1云平臺需求分析

建立重點車輛的數據管理中心，打通相關政務部門數據，實現信息共享及查詢；通過接入監控設備數據，實現對重點車輛及其駕駛人的實時監測管理；通過數據平臺分析計算，實現及時的感知和動態預警。在軟件方面，具體有以下幾點功能需求。

（1）定義核心數據標準，建立核心數據庫；

（2）建立核心數據接口，用于支撐應用系統，并能夠實現對接口的權限控制；

（3）定義應用數據標準，建立應用數據庫；

（4）建立應用數據接口，用于支撐終端系統展示。

2.3.2 設計思想

為了降低系統耦合度，增加系統內聚性，在需求發生更改時能在較短時間內對系統做出修改，并重新投入使用，以分層體系架構風格作為整個系統的體系風格，嚴格按照RESTful風格的Web API進行接口設計，并以之為根據進行詳細設計。分為基礎設施層、數據層、服務層及應用層。

2.4.3 架構體系

整個系統項層架構采用分層的風格，整個系統的體系結構非常清晰，使得后期易于詳細設計、編碼、維護以及適應需求變更。通過分層，定義出層與層之間的接口，使得在更加規范的同時擁有更為自由的接口描述，使得層與層之間的耦合度降低，增強了模塊的復用型和可擴展性以及可維護性。同時，分層也有益于項目模塊的劃分以及任務的分配，通過明確清晰的接口，降低集成的難度，提高效率。