云和县公交安全驾驶报警分析数据

公交司机肩负着保障乘客生命安全和城市交通顺畅的重要职责，而违规驾驶是导致公交交通事故的重要隐患之一。打电话、疲劳驾驶等违规驾驶会导致司机注意力不集中、反应速度下降、判断能力减弱，极易引发追尾、碰撞等交通事故，严重威胁乘客和道路上其他人员的生命财产安全。通过DSM系统实时监控、分析公交司机动作（闭眼、打哈欠、分神等）违规驾驶持续时间，结合当前车速报警阈值判断是否达到报警条件。通过ADAS高级驾驶辅助系统能够识别和追踪静态与动态物体，出现异常时发出报警，构建完善的公交司机驾驶风险预警模型，能够有效降低违规驾驶引发的交通事故风险，为市民的出行安全保驾护航，同时也有助于提升公交行业的整体管理水平。1、数据采集：通过DSM系统实时监控和ADAS高级驾驶辅助系统等多种传感器和设备收集公交司机驾驶行为以及车辆运行等相关数据，传送给公交调度中心系统。2、基于采集到的数据，运用大数据分析和人工智能算法构建驾驶风险预警模型。该模型通过量化报警事件中的关键风险因素（如报警等级、报警项、报警车速、持续时间），计算综合风险得分，评估报警事件的紧急程度和风险等级。权重基于公交运营安全管理经验设定。综合风险得分 =0.4× 报警等级得分 +0.2× 报警项得分 +0.2×(报警车速 / 最高限速) +0.2× 报警持续时间 1.报警等级: 一级 = 1 分，二级 = 2 分，三级 = 3 分 2.报警项:（DSM报警=6分，ADAS报警=5分，车辆报警=4分，围栏报警=3分，盲区报警=2分，胎压报警=1分） 3.线路最高限速为 60km/h 4.报警持续时间：直接取持续时间（单位：秒，时间越长风险越高） 0＜得分＜＝1为低风险， 1＜得分＜＝3为中等风险，需优先处理；得分＞3分为高风险，需立即处理。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是云和县公交客运有限公司的公交安全驾驶报警分析数据，包含512条记录，涵盖车牌、报警车速、报警项和风险等级等字段，用于实时监控司机驾驶行为。通过DSM和ADAS系统采集数据，并运用算法计算综合风险得分，评估风险等级，以降低交通事故风险，提升公交安全管理水平。