大數據現在被廣泛用于預測交通和避免事故

道路交通事故仍然是一個主要問題，因為全球每年有超過 125 萬人喪生。根據世界衛生組織的一份報告，它仍然是 15 至 29 歲人群的主要死因。

世衛組織已承諾采取一項強有力的舉措，到 2022 年減少道路交通事故造成的死亡和受傷人數。通過大數據和汽車技術的大規模投資和發展，這一目標似乎是可能的。目前，大數據和高級分析的主要用例之一是使用數據來提高道路和車輛的安全性。讓我們看看如何。

1、 提高車輛性能

從駕駛員的行為中獲得的數據可用于改變和改進車輛參數，如功率、速度和扭矩，并創造安全的駕駛條件。我們已經可以在通過調整發動機燃油噴射來控制發動機速度的車輛中看到這一點。同樣的效果可以通過數字手段實現/例如，大數據可以幫助發送一個持續的反饋循環，以保持車輛的性能，從而防止駕駛員超速并避免魯莽行為。

自動駕駛汽車

除了提高普通車輛的安全性外，大數據還可用于使自動駕駛汽車更安全。例如，著名汽車制造商特斯拉一直在使用機器學習和大數據解決方案來創建感知計劃行動程序。該程序使用大量數據來預測自動駕駛汽車在不同場景中采取的特定行動的結果。這使得自動駕駛汽車即使在沒有人參與的情況下也能做出最安全、最明智的駕駛決策。

2、 預測分析和碰撞圖

如果風險熱點得到有效定位和處理，就可以避免致命事故。預測分析和先進的大數據系統可用于收集有關車禍的關鍵見解，例如事故發生的地點、時間和原因。根據 LegalExpert.co.uk 的說法，這些信息對于創建預測性碰撞地圖是必要的，該地圖分析歷史和近期數據以確定高風險區域。

預測性碰撞地圖可以向駕駛者發出警告，讓他們在這些區域格外小心。與此同時，地方當局可以采取必要措施來提高道路安全。例如，在田納西州，地方當局推出了一種算法，通過分析交通引文和碰撞報告中的數據來預測致命事故的區域。

該計劃讓高速公路巡邏隊的碰撞響應下降了 33%。響應時間從 37 分鐘減少了 25 分鐘，致命事故減少了 3%。

預測分析可以顯著降低事故率的另一種情況是在廢物管理和回收行業。這些行業可以通過減少事故數量來改善員工的行為，進而降低保險費率。該解決方案使行業能夠更好地指導他們的駕駛者減少違規行為和提高他們的駕駛技能。

3、 發展更安全的道路基礎設施

智慧城市、V2V 通信和互聯基礎設施。這些是我們現在討論道路安全和大數據時使用的詞。改善我們的道路基礎設施可以顯著影響駕駛員和行人的安全。

例如，編程的停車燈可以改善交通流量，降低事故風險——如果沒有視頻數據、地圖和遠程信息處理的組合，就不可能對這些燈進行編程。

大數據集成以創建“智慧城市路口”的技術目前正在俄亥俄州的一個小鎮進行測試。關鍵是擁有智能軟件來控制擁擠的十字路口的交通可以大大減少死亡人數。

跟蹤每輛汽車的位置、方向、速度和事故歷史，可以提供有關交通流量和狀況、常見事故點以及駕駛員如何應對不同狀況的詳細數據。

這些見解使政府基礎設施的決策者能夠決定重大的道路改進，改善整體駕駛條件并減少人為錯誤。

4、 指導駕駛員行為現在很重要

大數據有助于使我們的道路更安全的最佳方式之一是從根本上改變我們的駕駛行為。例如，新的青少年司機發生車禍的可能性是成年人的三倍。但是，由大數據驅動的遠程信息處理解決方案可以通過報告駕駛員的表現來顯著改變這種狀況，從而使駕駛員和父母有機會識別有問題的模式以及可以改善習慣的地方。

例如，緊急制動的常見原因可能表明超速或分心，一旦確定，可以幫助新手駕駛者改善他們的習慣和駕駛技能，并從根本上提高他們在方向盤后保持安全的機會。

專業司機和車隊也是如此，這是一個對數據驅動的遠程信息處理解決方案特別敏感的市場。

結論

隨著主要道路事故率的飆升，迫切需要解決這個問題，大數據正在成為一種強大的解決方案。隨著死亡人數不斷增加，事故造成的經濟損失也非常高。

車禍對美國經濟產生了重大影響，每年損失超過 8710 億美元。通過使用歷史上的駕駛員行為和事故洞察力來促進基礎設施和汽車的有效運行，已經取得了實質性的成果。