Kết quả thử nghiệm thí điểm phân tích video SKAI cho công ty "Azot"

Kiểm soát trên các tuyến đường nguy hiểm: tiền đề của dự án

Việc đảm bảo an toàn khi vận chuyển hàng hóa nguy hiểm đòi hỏi phải chuyển từ các biện pháp phản ứng sang kiểm soát chủ động tình trạng của tài xế. Trong khuôn khổ phát triển hệ thống an toàn doanh nghiệp, KAO "Azot" đã khởi xướng một dự án thí điểm nhằm triển khai các hệ thống phân tích video. Theo ông Andrey Semenov, Trưởng phòng Hỗ trợ Hệ thống Thông tin, đội xe của doanh nghiệp có hơn 300 phương tiện, và các xe đầu kéo tham gia vào những chuyến vận chuyển quan trọng nhất đã được chọn để thử nghiệm.

Kiến trúc hệ thống trên xe và phương pháp thử nghiệm

Để thực hiện nhiệm vụ này, công ty SKAI đã triển khai một mô-đun phần cứng và phần mềm toàn diện. Đại diện của đơn vị tích hợp, ông Alexander Kharitonov, đã phân tích chi tiết cấu hình thiết bị, bao gồm:

• Camera DMS (Driver Monitoring System): hướng vào tài xế để ghi nhận các dấu hiệu mệt mỏi, mất tập trung và sử dụng điện thoại.
• Camera ADAS (Advanced Driver Assistance Systems): kiểm soát tình hình giao thông, khoảng cách và rủi ro va chạm trực diện.
• Hệ thống phản hồi: loa âm thanh trong cabin và động cơ rung gắn trên ghế để cảnh báo ngay lập tức về các vi phạm.

Dự án thí điểm kéo dài hai tháng và được chia thành hai giai đoạn. Giai đoạn đầu là "chế độ im lặng", trong đó hệ thống chỉ thu thập dữ liệu về thói quen lái xe thông thường mà không thông báo cho tài xế. Giai đoạn hai là chế độ hoạt động với các cảnh báo bằng âm thanh và độ rung. Cách tiếp cận này đã giúp tạo ra một đường cơ sở khách quan để đánh giá hiệu quả.

Khắc phục sự phá hoại và điều chỉnh hành vi

Việc áp dụng các hệ thống kiểm soát thường gặp phải sự phản đối từ nhân viên. Trong quá trình thí điểm, các diễn giả đã ghi nhận những trường hợp cố ý phá hoại: tài xế che camera hoặc quay chúng đi hướng khác. Giải pháp là tích hợp động cơ rung — khi có nỗ lực che khuất tầm nhìn, hệ thống sẽ kích hoạt tác động vật lý, điều này nhanh chóng giảm thiểu số lượng các sự cố tương tự.

Trong thời gian thử nghiệm, hệ thống đã ghi nhận khoảng 17.000 sự kiện. Phân tích cho thấy việc tinh chỉnh thời gian chờ và thuật toán cho phù hợp với điều kiện làm việc thực tế (ví dụ: tăng thời gian để đánh giá tình hình qua gương) là rất quan trọng để giảm thiểu các cảnh báo sai và tăng cường sự tin tưởng của tài xế vào hệ thống.

Kết quả thí điểm: giảm 18% các hành động nguy hiểm

Việc chuyển sang chế độ hoạt động đã cho thấy kết quả có thể đo lường được. Sau hai tháng, tổng số hành động nguy hiểm đã giảm 18,2%. Cụ thể, các trường hợp lái xe không thắt dây an toàn, sử dụng điện thoại thông minh khi lái xe và có biểu hiện buồn ngủ đã giảm đáng kể. Việc loại bỏ những vi phạm nhỏ nhưng có tính hệ thống này ảnh hưởng trực tiếp đến việc giảm thiểu nguy cơ xảy ra tai nạn giao thông nghiêm trọng, hình thành thói quen lái xe an toàn bền vững.

Các nhà phân tích dự án nhấn mạnh: việc triển khai kỹ thuật phải đi kèm với công tác giải thích. Tài xế cần hiểu rằng mục đích của hệ thống không phải là phạt tiền, mà là bảo vệ tính mạng và sức khỏe của họ.

Bạn sẽ học được gì từ hội thảo trực tuyến này:

• Làm thế nào để chia dự án thí điểm thành các giai đoạn một cách chính xác nhằm thu được số liệu thống kê đáng tin cậy?
• Những mô-đun phần cứng nào là cần thiết để kiểm soát toàn diện cabin và tình hình giao thông?
• Làm thế nào để sử dụng các phương tiện kỹ thuật nhằm khắc phục sự phá hoại của tài xế khi triển khai phân tích video?
• Các thông số lái xe nào mang lại hiệu quả cao nhất khi được điều chỉnh thông qua cảnh báo bằng âm thanh và độ rung?
• Chi phí cơ bản để trang bị cho một phương tiện là bao nhiêu và nó phụ thuộc vào những yếu tố nào?