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      用巨量資料預防疲勞駕駛 打造全新駕乘體驗
      • IEK產業情報網,
      • 2018/1/5 上午11:12
      • 1049

      前言

      科技的日新月異,大幅提升了人們的生活品質,例如,透過巨量資料分析與物聯網技術可以有效預防疲勞駕駛,降低追撞事故發生率。

       

      建立疲勞駕駛風險預測模型  降低事故發生率

      綜觀全球,疲勞駕駛一直是引發車禍事故的主因之一,為有效降低疲勞駕駛引發的事故率,包括政府、學界與產業界都積極構思可能的解決方案。根據一份調查資料顯示,只要提前0.5秒警示,駕駛者就有機會避開60%的追撞事故,若是能將警示時間提前到1.5秒,則能避開90%的追撞事故。

              用巨量資料預防疲勞駕駛  打造全新駕乘體驗

      簡言之,只要能在發生意外前發出警示,駕駛就有時間應變、操控車輛,從而降低交通事故的發生。有鑑於此,無論是學術單位、研究單位、資訊服務供應商或者是汽車品牌業者都積極投入,設法以更智慧、便捷的方式改善駕駛者的行車狀況,並且在異常發生前及時發送警示提醒駕駛者。

      國家衛生研究院國家環境醫學研究所已偕同第三方合作夥伴,以軟硬整合的方式建立一套可以監控駕駛者狀態並且適時提出警訊的疲勞風險預測模型。為確保疲勞風險預測模型的準確率,該單位從以下四個面向開始蒐集、分析與利用數據資料:

      • 第一,了解駕駛者的個人健康資訊。透過填寫問卷量表、蒐集駕駛者的生理檢查、生化檢驗以及個人健康存摺等資料掌握每一位駕駛者的身心狀況。
      • 第二,建立疲勞駕駛資料庫。透過物聯網技術以穿戴式裝置即時監控心率變異量,同時記錄駕駛者在各種事件中的活動量、血氧量與血壓等生理狀況,逐步建立、完善疲勞駕駛資料庫。
      • 第三,建立疲勞駕駛風險預測模型。為降低疲勞駕駛機率,國家環境醫學研究所一方面透過先進技術分析疲勞駕駛資料庫的數據資料,一方面透過機器學習技術分析駕駛行為與事件的關聯性與模式等非結構化數據資料,逐步建立疲勞駕駛預測風險模型,並將之與駕駛者的反應力測試與行車安全監控系統資料做比對與驗證,提前偵測出異常駕駛行為並給予警示。
      • 第四,透過行動APP向疲勞駕駛示警。當系統偵測到駕駛者出現行為與生理異常時,系統會自動發送簡訊到相關人員手中,提早示警以降低意外發生頻率。

      透過疲勞駕駛風險預測模型,除汽車品牌商將可以提供更安全與智慧的駕乘體驗外,大眾交通運輸工具業者也可以有效降低疲勞駕駛而導致的事故發生率,此外,保險業者則可以透過該機制提供更個人化的駕乘保險。

      為打造以駕駛者與乘車者為核心的嶄新駕乘體驗,國家環境醫學研究所透過開放應用程式介面(API)串連更多元的聯網裝置與第三方合作夥伴的服務,間接完善跨產業的生態體系。

      值得特別注意的是,隨著數據資料的增加,單純透過先進資料分析或機器學習等技術已不足以應付目前的問題,需要進一步導入人工智慧技術,優化疲勞預測風險模型的準確率,進而對不同種類的駕駛者提供專屬的體驗服務。

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