SKAI视频分析在“Azot”公司的试点测试结果

危险路线管控：项目背景

确保危险品运输安全需要从被动应对转向对驾驶员状态的主动管控。作为企业HSE安全系统发展的一部分，KAO“Azot”发起了引入视频分析系统的试点项目。正如信息系统支持部主管Andrey Semenov指出，企业车队拥有300多辆车，此次测试选择了参与最关键运输任务的半挂牵引车。

车载系统架构与测试方法

为了实现这一目标，SKAI公司部署了全面的软硬件模块。集成商代表Alexander Kharitonov详细分析了设备配置，其中包括：

• DMS（驾驶员监控系统）摄像头：对准驾驶员，用于记录疲劳、注意力分散和使用手机的迹象。
• ADAS（高级驾驶辅助系统）摄像头：监控路况、车距和直接碰撞的风险。
• 反馈系统：驾驶室内的扬声器和安装在座椅上的振动马达，用于违规时的即时警报。

试点项目历时两个月，分为两个阶段。第一阶段是“静默模式”，系统仅收集日常驾驶习惯的数据，不向驾驶员发出警报。第二阶段是主动模式，开启声音和振动通知。这种方法有助于建立客观的基准线来评估有效性。

克服抵触情绪与纠正行为

引入控制系统往往会遇到员工的阻力。在试点期间，发言人记录了蓄意破坏的情况：驾驶员遮挡或转动摄像头。解决方案是集成振动马达——当试图遮挡视线时，系统会激活物理反馈，这迅速将此类事件的数量降至最低。

在测试期间，系统记录了约17,000起事件。分析表明，根据实际工作条件精确调整超时和算法（例如，增加观察后视镜的时间）对于减少误报和提高驾驶员对系统的信任至关重要。

试点结果：危险行为减少18%

过渡到主动模式展示了可衡量的结果。两个月后，危险行为总数下降了18.2%。特别是，未系安全带、开车时使用智能手机和打瞌睡的情况有所减少。消除这些微小但系统性的违规行为直接有助于降低严重交通事故的可能性，从而养成安全驾驶的持久习惯。

项目分析师强调：技术实施必须伴随宣导工作。驾驶员必须明白，系统的目的不是罚款，而是保护他们的生命和健康。

您将从本次网络研讨会中学到什么：

• 如何正确划分试点项目的阶段以获得可靠的统计数据？
• 全面监控驾驶室和路况需要哪些硬件模块？
• 在引入视频分析时，如何通过技术手段克服驾驶员的抵触情绪？
• 通过声音和振动通知进行纠正时，哪些驾驶参数的效果最显著？
• 装备一辆车的基准成本是多少，它取决于什么？