商用车行驶风控解决方案
面向商用车行驶过程中存在的不安全状况、不安全行为,融合人、车、路、天、时多维感知数据进行实时分析,预测预警行驶风险,解决客户算法准确率过低、风险识别可信度低和误报率高以及单点智能的核心痛点,实现政府、车企、驾驶员、GPS 服务商以及保险公司多方共赢。

方案架构

商用车行驶风控解决方案
商用车行驶风控方案基于边缘设备终端提供的计算资源,不仅融合了原有 ADAS(防撞预警系统)、DSM (疲劳驾驶预警系统)等自身传感数据,同时增加道路 POI (桥梁、涵洞、随道及服务区等)信息、天气以及时长时段等数据因子,实现多源数据融合计算,从而大大提升对于潜在风险的识别率,该方案以软硬件一体机形式输出,为客户解决行业痛点,实现政府、车企、驾驶员、GPS 服务商以及保险公司多方共赢。
方案优势
现场实时计算
风险动态模型
多因子融合分析
风险管理精细化
风险预警场景化
平台运营智能化
可以解决的问题
算法整体准确率低
风险识别可信度低,误报率高
单点智能,缺乏客观性( DSM + ADAS 数据不协同)

方案优势

现场实时计算
弱网无影响,设备侧完成现场实时计算。
风险动态模型
每个驾驶人员都有一个多维特征与事件发生概率关系的预测模型 。
多因子融合分析
融合人、车、路、天、时多维感知数据,提供更加精准的行车危险预警服务,降低系统误报。
风险管理精细化
帮助企业提高风险管理以及精细化运营的能力。
风险预警场景化
提供主动安全场景化的预警服务,提醒服务人性化。
平台运营智能化
智能过滤系统误报,降低 GPS 服务平台风险处置运营成本。
现场实时计算
风险动态模型
多因子融合分析
风险管理精细化
风险预警场景化
平台运营智能化

应用场景

最佳实践

某物流公司客户
2020年7月开始试点,客户在北方城市全面落地,围绕天气、温度、路况等规则投入运用,截止2021年1月底,尤其是冬季事故量较上一年同期下降明显。

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