「Azot」社向けSKAIビデオアナリティクスのパイロットテスト結果
危険なルートでの管理：プロジェクトの背景
危険物輸送時の安全確保には、事後対応からドライバーの状態のプロアクティブな管理への移行が必要です。企業の安全管理システム発展の一環として、KAO「Azot」はビデオアナリティクスシステム導入のパイロットプロジェクトを開始しました。情報システムサポート部門の責任者であるアンドレイ・セメノフ氏が指摘するように、同社の車両基地には300台以上の車両があり、テストには最も重要な輸送に関与するトラクターヘッドが選ばれました。
車載システムのアーキテクチャとテスト手法
この課題を解決するため、SKAI社は包括的なハードウェア・ソフトウェアモジュールを展開しました。インテグレーターの代表であるアレクサンドル・ハリトノフ氏が、以下の機器構成について詳しく解説しています：
- DMS（Driver Monitoring System）カメラ：ドライバーに向けられ、疲労の兆候、注意力散漫、電話の使用を記録します。
- ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）カメラ：道路状況、車間距離、正面衝突のリスクを監視します。
- フィードバックシステム：キャビン内のスピーカーとシートに内蔵された振動モーターにより、違反を即座に通知します。
パイロットプロジェクトは2ヶ月間続き、2つの段階に分けられました。第1段階は「サイレントモード」で、システムはドライバーに通知することなく、通常の運転行動に関するデータのみを収集しました。第2段階は、音声と振動による通知を有効にしたアクティブモードです。このアプローチにより、有効性を評価するための客観的なベースラインを形成することができました。
サボタージュの克服と行動の修正
管理システムの導入は、しばしばスタッフの抵抗に直面します。パイロット期間中、ドライバーがカメラを覆ったり背けたりする意図的なサボタージュの事例が記録されました。解決策となったのは振動モーターの統合です。視界を遮ろうとするとシステムが物理的な刺激をアクティブにし、これにより同様のインシデントの数は急速に最小限に抑えられました。
テスト期間中、システムは約17,000件のイベントを記録しました。分析の結果、実際の作業条件に合わせたタイムアウトとアルゴリズムの細かな調整（例えば、ミラーで状況を確認する時間の延長など）が、誤検知を減らし、システムに対するドライバーの信頼を高めるために極めて重要であることが示されました。
パイロットの結果：危険行為が18%減少
アクティブモードへの移行は、測定可能な結果を示しました。2ヶ月間の結果として、危険行為の総数は18.2%減少しました。特に、シートベルト未着用での運転、運転中のスマートフォンの使用、眠気の兆候が減少しました。これらの軽微ではあるものの体系的な違反を排除することは、重大な交通事故の可能性の低減に直結し、安全運転の持続的な習慣を形成します。
プロジェクトのアナリストは、技術的な導入には説明作業が伴うべきだと強調しています。ドライバーは、システムの目的が罰金ではなく、彼らの生命と健康を守ることであることを理解する必要があります。
このウェビナーで学べること：
- 信頼性の高い統計を得るために、パイロットプロジェクトをどのように段階に分けるべきか？
- キャビンと道路状況の包括的な監視には、どのようなハードウェアモジュールが必要か？
- ビデオアナリティクス導入時のドライバーのサボタージュを、技術的手段でどのように克服するか？
- 音声や振動による通知を通じて修正する際、どの運転パラメータが最も効果的か？
- 車両1台あたりの基本的な装備コストはいくらで、何に依存するか？