物流運輸駕駛員健康安全大數(shù)據(jù)管理平臺研究

姚明山

摘要：道路交通安全問題已成為影響我國公眾安全感的重要因素之一，道路交通事故死亡人數(shù)在各類安全生產(chǎn)事故死亡總人數(shù)中一直占較大比例。在國內外職業(yè)駕駛員健康與交通安全研究的基礎上，提出建立物流運輸駕駛員健康安全大數(shù)據(jù)管理平臺。分析了平臺需求，構建了平臺系統(tǒng)總體架構。該平臺具備智能終端數(shù)據(jù)采集以及云計算技術框架下的大數(shù)據(jù)智能分析處理功能，可實現(xiàn)物流運輸行業(yè)駕駛員健康及安全動態(tài)實時管理。

關鍵詞：物流運輸；駕駛員健康安全；大數(shù)據(jù)

DOIDOI：10.11907/rjdk.161419

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2016）005-0092-02

0 引言

隨著經(jīng)濟社會發(fā)展和道路交通需求的持續(xù)增長，我國道路通車里程不斷增加，機動化水平迅速提升，公路運輸量不斷增加，機動車駕駛員隊伍不斷壯大[1]。同時，由于車流、人流、物流的高度疊加，交通事故安全控制難度加大。道路交通安全問題已成為影響公眾安全感的重要因素之一。道路交通事故死亡人數(shù)一直在各類安全生產(chǎn)事故死亡總人數(shù)中占比較大。根據(jù)美國統(tǒng)計的交通事故成因，駕駛員因素造成的交通事故占93%，純系駕駛員導致的交通事故占57%[2]。

1 國內外研究現(xiàn)狀

醫(yī)學界不少學者從勞動衛(wèi)生、職業(yè)病防治的角度對駕駛員的健康狀況及其影響因素進行了研究。普遍認為，機動車駕駛員屬于特殊職業(yè)，可能對人體造成各類不良影響[3]。鐘軍等對襄陽火車站1 814名火車司機的體檢結果進行研究，發(fā)現(xiàn)這一群體存在15種疾病，其中高血脂或血脂偏高，占第一位[4]，咽炎、扁桃體炎、中耳炎或耳膜內陷等五官科疾病，位列第二。

國外相關研究始于20世紀50年代，集中在駕駛員交通安全的影響因素上，主要歸納為3個因素：個人因素、車輛因素和環(huán)境因素。其中，個人因素包括年齡、性別、疾病、體重、疲勞度、駕駛經(jīng)驗、工作壓力、駕駛習慣等[5]，車輛因素包括機動車的使用狀況、安全性等，環(huán)境因素包括能見度、噪聲、路況、天氣影響等。其它因素包括地區(qū)安全教育、法律法規(guī)的制定和貫徹等[7，8]。

職業(yè)駕駛員健康狀況和駕駛行為數(shù)據(jù)采集及智能分析是智能交通的重要組成部分。Jung等[7]設計了一款嵌入在方向盤的心電圖傳感器系統(tǒng)，通過分析駕駛員心電圖實時監(jiān)控駕駛員的疲勞系數(shù)和困倦系數(shù)，作出相應的疲勞預警。美國2000年成立了聯(lián)邦汽車運輸業(yè)安全管理部門[3]，針對美國物流運輸業(yè)職業(yè)駕駛員建立了健康安全管理信息系統(tǒng)， 并以此為基礎建立了物流運輸業(yè)交通安全決策分析平臺。本文從駕駛員健康角度構建駕駛員健康安全大數(shù)據(jù)管理平臺，實現(xiàn)物流運輸行業(yè)駕駛員健康安全動態(tài)實時管理。

2 平臺需求分析

駕駛員在長期駕駛過程中，受到振動、噪聲、高溫、汽油、一氧化碳以及強制的不良體位等有害因素的影響。通過定期或不定期醫(yī)學健康檢查和健康資料收集，連續(xù)監(jiān)測駕駛員健康狀況，并及時將健康檢查和資料分析結果報告給用人單位和駕駛員本人，以便及時采取干預措施，保障駕駛員健康。

根據(jù)調研，本項目監(jiān)測數(shù)據(jù)由定期體檢和出車前體檢兩部分構成。駕駛員定期體檢數(shù)據(jù)、電子病歷或特殊檢查則從醫(yī)院或體檢中心獲取數(shù)據(jù)；既往疾病史、生活行為、睡眠、心理等健康史則以問卷形式在線調查或手工填寫。出車前對駕駛員進行健康檢查及出車風險評估，檢查內容有常規(guī)檢查、眨眼頻率檢測、醫(yī)生問診、酒精檢測、涉毒檢測以及認知能力測試等，檢查時間5分鐘左右。駕駛員個性化健康檢查數(shù)據(jù)采集流程如圖1所示。

安全事故數(shù)據(jù)采集利用政府機構或媒體公開數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)提取、轉換和加載工具將異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層，并進行清洗、轉換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫，以便聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘，建立物流運輸行業(yè)運輸安全事故數(shù)據(jù)庫，為事故分析與預測打下基礎。

采用統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘等方法，從海量健康數(shù)據(jù)中分析駕駛員健康與交通安全之間的聯(lián)系，對交通事故的影響因素進行分級，綜合分析駕駛員健康與交通事故相關性。針對不同情況作出相應決策。同時，綜合整理數(shù)據(jù)分析結果，形成直觀的報表，并結合圖表和地圖等方式進行呈現(xiàn)，最終構建完整的駕駛員健康安全大數(shù)據(jù)管理平臺。

3 平臺總體架構

云計算基于高效的虛擬計算資源，能以一種靈活且安全的方式實現(xiàn)快速擴展和縮減，從而交付高品質服務。業(yè)務或客戶服務以極為簡化的方式交付，推進創(chuàng)新和高效決策。云計算使得IT管理更加輕松，快捷響應業(yè)務需求。云計算為上層應用服務提供資源和能力，適合于大規(guī)模、海量需求，負載變化大，資源平均利用率比較低，管理成本高，業(yè)務種類具有長尾效應，需要共享來降低成本的需求。

物流運輸駕駛員健康安全數(shù)據(jù)管理平臺集健康檢測技術、運輸車載技術、移動通信網(wǎng)絡、云計算技術為一體，采用“云+端”架構模式。其中，“端”由健康檢測系統(tǒng)和交通安全事故數(shù)據(jù)系統(tǒng)等組成；“云”則實現(xiàn)駕駛員健康與交通安全數(shù)據(jù)集中存儲、處理、分析、挖掘以及風險評估與控制，并針對物流運輸企業(yè)、駕駛員、健康服務人員等不同用戶提供不同的服務。

平臺總體框架如圖2所示，由智能終端數(shù)據(jù)采集、云計算框架下的大數(shù)據(jù)智能分析處理和大數(shù)據(jù)管理應用3部分組成。

4 系統(tǒng)功能

4.1 智能終端數(shù)據(jù)采集

智能終端數(shù)據(jù)采集模塊實現(xiàn)對駕駛員身體健康狀況以及已發(fā)生交通安全事故的數(shù)據(jù)采集，其中健康狀況數(shù)據(jù)采集模塊具有智能分析處理功能，在線實現(xiàn)情景分析，并能通過無線網(wǎng)絡，如Internet/GPRS等，與數(shù)據(jù)管理平臺相連接，從而實現(xiàn)信息處理與預警。

4.2 云計算技術框架下的大數(shù)據(jù)智能分析處理

大數(shù)據(jù)智能分析模塊通過智能分析實現(xiàn)分布式智能終端信息融合與存儲，從海量行為數(shù)據(jù)中提取駕駛員健康狀況和駕駛行為危險因素，分析駕駛員健康與交通安全之間的聯(lián)系，建立關聯(lián)模型，利用大數(shù)據(jù)技術為駕駛員、健康服務人員、和企業(yè)管理人員提供風險控制與處理依據(jù)。

4.3 物流運輸駕駛員健康安全大數(shù)據(jù)管理應用

（1） 政府機構。政府部門可自行或委托第三方服務機構對物流運輸行業(yè)的駕駛員健康狀況以及駕駛行為進行有效監(jiān)督和評價。

（2） 企業(yè)管理。物流運輸企業(yè)可利用本管理平臺對駕駛員健康狀況和安全駕駛行為進行評估和改進，以控制和減少事故風險。

（3） 第三方機構服務。物流運輸企業(yè)也可將駕駛員日常的健康安全管理、服務外包給第三方公司，節(jié)省管理成本。

（4） 駕駛員。提供Android版和iPhone版手機應用軟件，駕駛員通過定制的手機應用軟件訪問自己的健康檔案和異常駕駛行為，及時掌握健康安全風險，改變駕駛員被動關懷為主動關心自己的健康狀況和駕駛行為。

5 結語

本文立足于我國物流運輸行業(yè)發(fā)展，研究了集健康檢查技術、移動通信網(wǎng)絡、云計算技術為一體，采用“云+端”架構模式，實現(xiàn)物流運輸駕駛員健康安全數(shù)據(jù)管理平臺。

其中“端”由部署在物流運輸企業(yè)健康服務站的健康數(shù)據(jù)監(jiān)測設備與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)構成；“云”實現(xiàn)駕駛員健康與交通安全等數(shù)據(jù)的集中存儲、處理、分析、挖掘以及風險評估與控制。該平臺針對物流運輸企業(yè)、健康服務人員以及駕駛員等不同用戶提供相應服務，為物流運輸行業(yè)企業(yè)提供了駕駛員安全控制管理和駕駛員健康管理提供了系統(tǒng)工具。

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（責任編輯：陳福時）