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      繼女車主車頂維權后,特斯拉再發追尾致死事故,行車監測到底有多重要?

      特斯拉剎車失靈問題一直廣為詬病,近日更是被推上風口浪尖。4月19日,上海車展特斯拉女車主維權事件持續引發關注,現場兩名女車主在特斯拉展臺上維權,其中一名女車主甚至登上了特斯拉車頂,身穿印有“剎車失靈”字樣的白色T恤不斷高喊“特斯拉剎車失靈!”,引來了大量參展人員現場圍觀。

       

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      圖片來源于網絡

       

      而后,5月7日,一場更加嚴重的交通悲劇發生了。廣東韶關一輛特斯拉Model 3以極高的車速追尾一輛貨車,巨大的沖擊力將前方貨車撞上了隔離帶,Model 3主駕駛室慘不忍睹,A 柱直接斷裂并且擠占進乘員艙空間,導致駕駛員當場死亡,事故原因調查及善后工作正在進行中。

       

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      圖片來源于網絡

       

      韶關特斯拉追尾事故的原因調查公布之前,也許我們未能知道是否剎車失靈導致了本次車禍的發生,交通事故猛于虎,杜絕安全隱患無小事。小型車輛失事尚且如此,大型車輛和公共車輛更應防微杜漸,一次小小的剎車失靈、一時的開車走神,可能引發的是眾多生命的傷害甚至消逝。行車時,我們都應對車輛狀態、駕駛員以及路況及時的檢查和了解。


         安全行車,需要行之有效的解決方案   


      然而,即便明白了行車安全需要經常性的車輛檢查,以及路況和駕駛員狀態的實時監測,但很多車輛運營機構表明,每次行車前,全方位車況檢測既費時費力,又很難做到系統性;且一旦車輛行駛出公路,將很難對駕駛員的狀態進行有效把控,即使疲勞駕駛和不規范行車也無從監管,更不用提要把控復雜多變的路況和突發狀況了。顯然,行車安全監管無法僅憑人力實現,我們需要一整套系統有效的解決方案。


      整車監測+智能預判,掌握出行節奏


      在現今的實踐中,借助CAN總線技術替代傳統人工檢測,通過海量維度的數據積累、數據沉淀、數據清理,建立大數據模型,掌握車輛多維信息,我們可以方便快捷的對發動機、電機、電池、充電機、輪胎、油泵等車身部件進行全面的狀態檢測,隨時掌握車輛各部件的最新狀態,做到有故障早排除,出行無阻礙,安全有保障。

       

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      另外,CAN總線技術可以起到事前預防的作用,利用大數據挖掘技術,發現事物發展的內在規律,與ADAS系統形成相互驗證的科學體系。CAN技術的拓展應用,對安全/危險駕駛行為模式、道路事故黑點、不良駕駛行為誘發因素及危機進行實時預測,有效降低事故發生的概率。

       

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      人臉控車+遠程監控,防止車輛劫持事件

       

      安裝具備智能識別人臉的車載設備,全面監控車內車外,實時分析車內駕駛人員的情況,采集人臉數據進行比對,發現異常即刻自動報警與干預。后臺管理人員可對車輛進行遠程緊急處理,杜絕外人私自開走車輛及非本班司機私自行車,并能有效防止行駛過程中被乘客劫持方向盤、車輛及貨物被整車劫持的突發狀況,保障每一班車的出行安全。

       

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      疲勞監控+安全預警,車里車外安全防護

       

      疲勞駕駛和操作不當是引發交通事故的主要原因之一,及時發現和及時處理十分重要。防疲勞監控設備,可實時分析駕駛員的當前精神狀態和駕駛行為,智能識別分神駕駛、疲勞駕駛、吸煙、打電話等不規范行為并及時預警,提醒司機規范操作;ADAS防碰撞監控設備,可實時預警車輛前向碰撞、車距過近、車道偏離、行人碰撞等危險駕駛行為,保障行車時有效應對外部環境安全。

       

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      行車過程中因監控的復雜性,目前市場上部分的主動安全設備存在誤報率較高的問題,搭配漢納森的視覺清洗功能,可過濾83%以上的誤報行為,讓主動安全監控的數據更加真實有效。精準的報警信息,可提高后臺管理人員的處理效率,真正做到及時發現和及時處理,規范司機操作,降低事故發生的概率。

       

      漢納森多年來專注于商用車大數據解決方案的軟硬件研發制造,打造出CAN總線技術、大數據建模、AI視覺、人工智能與數據中臺等前沿技術,構建事前預防、事中監控、事后分析三個維度的安全閉環管理模式,積極參與到智慧交通事業的建設中,為公交車隊、出租車車隊、港拖物流、兩客一危在內的多種交通行業提供技術和服務支持,增加其團隊運營效率,減少安全事故的發生,建設和諧的交通運行環境。

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