1 方案背景
当前运输市场竞争激烈，道路运输企业受传统经营观念影响，企业管理者安全意识淡薄，从业人员规范化、流程化的管理水平较低，导致制度规范在落实过程中未能有效监督与管理，执行过程中出现较严重的偏差，其营运车辆在运营过程中存在较大的安全隐患。同样，对于集约化程度偏低的道路旅客运输企业，针对驾驶员及营运车辆缺乏有效的运输过程监管机制，急需应用移动互联、便捷网络服务等新形式，以快捷、安全、便民为主要目的构建新的运营环境以应对新挑战。而一些道路运输企业在安全生产管理方面未做到信息的有效衔接，存在严重的挂靠经营现象，进而导致车辆的技术状况、运输过程等不能进行规范化、系统化的管理和控制。
2 方案简介
建立面向道路运输行业和运输企业多层面应用的道路运输安全管理大数据平台，汇聚车辆运行动态监控数据、新车技术参数、运输企业安全生产管理信息、运政管理信息、气象信息等多源数据，形成道路运输过程大数据池，重点针对运营过程中车辆性能的变化规律、不良驾驶行为识别统计分析、驾驶行为对行车安全与节能情况的影响因素、道路客运方式下公众安全出行保障以及集成上述研究成果开展汽车运输安全管理体系建设等方面开展研究。开发建设相应的汽车运输安全管理信息平台，以安全管理标准化建设为主线，构建智能型安全管理网络，通过对安全信息的全程化管理，支持道路运输企业和行业管理部门从源头预防和控制安全事故的发生。为道路运输行业安全管理提供必要的数据分析和决策支撑。通过研究多源数据质量控制技术，保障用于后续数据挖掘建模的数据质量；通过大数据统计分析车辆维修信息与车辆技术状况变化的内在关联情况；根据道路运输事故主要致因，找出影响道路运输安全的驾驶行为典型特征，建立驾驶行为安全评价指标；结合车辆运行燃料消耗量影响因素和驾驶节能操作规范，提取出节能驾驶行为评价指标；分析提取道路运输行业安全风险评估指标，梳理行业安全风险评估方法。
3 系统功能
运输管理部门：对驾驶员进行信用（不良驾驶行为）评级，设置驾驶员黑白名单，对严重失信者采用禁入处罚。对“两客一危”等事故影响力大的车辆驾驶人员进行重点监控，提高其评级水准，使相关驾驶人员管理更加严格。
运输企业：系统可通过多源数据融合条件下的营运车辆性能评价技术分析车辆维修记录，提醒车辆定期维修信息，辅助优化车辆维修最优保养方案；监控车辆运营的生命周期，进行更为合理的折旧计算，辅助制定车辆退出标准，指导企业制定更优的车辆储备、采购计划；多因素耦合条件下的节能评价分析技术及不良驾驶特征数据群进行人员分析可以对驾驶人员日常驾驶行为进行评估，鼓励并辅助指导其进行节能驾驶，节省企业运输成本；实时监控，若发现司机具有不良驾驶行为，及时提醒司机及企业，辅助企业进行岗位培训，提升驾驶人员驾驶技术，完善企业安全生产、管理意识。
制造企业：通过分析总体道路运输车辆的历史维修记录，发现（生产批次）维修频率异常的车辆或零部件，并反馈给生产企业，为生产企业改进质量提供数据支撑；整合生产行业数据，提供竞品分析，使制造企业更加了解行业生态，增强其竞争意识，为生产企业车型升级及新品研发提供数据支撑。
驾驶员：实时提醒驾驶员改正不良驾驶行为，统计不良驾驶行为次数，为驾驶员提高驾驶技术提供数据支持，同时保障人身及道路安全；对驾驶员进行日常驾驶行为评级，提供其在行业内的驾驶员水平分析，从而提升其安全及技术竞争意识，提升行业内整体驾驶员素质水平。
乘客：通过道路客运安全出行信息共享应用技术，提醒乘客提高自身安全意识，协助进行安全监管，达到安全监管无死角。
4 方案优势
信息采集终端、接口研发及多源数据质量控制应用:集成采集车辆卫星定位、行驶状态和驾驶行为数据，研究多源信息安全存储机制，开发一体化多源信息采集终端。集成研发多源数据采集与集成接口，实现对不同层级、类型的业务系统之间数据接入，形成源数据中心；多源数据质量控制技术，对原始数据进行自动筛选、修复和分类，确保用于挖掘分析数据的质量。
多源数据融合条件下的营运车辆性能评价:营运车辆动力及经济性能评价及在用营运车辆技术状况评估技术应用
多因素耦合条件下的营运过程安全与节能评价分析应用:多场景数据融合驾驶行为分析，驾驶行为安全与节能情况评价，面向运输企业、行业管理部门不同层级违规驾驶行为的统计分析
时空条件下利用不良驾驶特征数据群进行人员\车辆状况\区域聚类分析技术应用:挖掘不良驾驶行为多发路段\区域；对不良驾驶行为多发人员进行聚类，探索不良驾驶行为与车辆技术状况间的关联。
道路运输安全信息共享应用:研发和应用安全出行信息采集与共享应用app，实现安全出行数据链的采集和应用，并与道路运输企业安全监管信息有机集成。
5 方案特色
道路运输安全大数据分析平台为道路运输行业和企业建立通用化、规范化的汽车运输安全管理信息平台，为特征化的人员\车辆辨识、评价和管理提供有效工具，为实现运输过程风险预防、加强运营保障提供决策依据。
交通运输部公路科学研究院联合研发。