吕彦杰，郑兴宏，晁越川，耿耀民，吴阳，郝佩



基于“物联网”的危险品运输车辆的云计算管理平台系统

吕彦杰1，郑兴宏1，晁越川1，耿耀民2，吴阳2，郝佩2

（1.克拉玛依市公安消防支队，新疆 克拉玛依 834000；2.新疆中科泰安消防科技有限公司，新疆 克拉玛依 834000）

国家经济形势的快速发展使危化品运输车的保有量持续增加，也带来了危化品运输车辆事故的频繁发生，根据886起危险品车辆道路运输事故发生原因的分析来看，人为因素占事故总数的67%.因此，从系统架构、系统实现的功能、系统达到的效果三个方面提出了构建基于“物联网”的危险品运输车辆的云计算管理平台系统，这是减少危险品运输车辆事故发生有效技术手段的设想。

物联网；危险品；运输车辆；云计算管理平台系统

随着国家经济建设的快速发展，各行业各领域对危险化学品的需求逐步增大，危化品运输车的保有量也持续增加。危险货物的道路运输过程中，由于道路交通事故、运输车辆机械故障、危险货物物理化学变化等原因，极易引发危险货物道路运输事故，造成危险货物的泄漏或遗洒，对事故周边人员的生命健康和财产安全以及生态环境造成严重危害。2014-03-01，晋济高速山西晋城段两辆运输甲醇的半挂货车发生追尾相撞，碰撞致使甲醇泄漏，后车发生电气短路，引燃地面泄漏的甲醇，形成流淌火迅速引燃了两辆事故车辆及隧道内的其他车辆。事故共造成40人死亡、12人受伤和42辆车烧毁，直接经济损失8 197万元。

1 危险品运输车辆事故原因分析

国家对危险品车辆运输安全非常重视，推出许多规定并加大了管理和处罚力度；危险品运输车辆从业者也制定了各种规定、预案和处罚措施，但是危险品运输车辆事故仍有发生。近年来，许多部门和学者对危险品运输车辆事故进行分析和探讨，找出事故发生的原因，也提出了相应的对策。

长安大学沈小燕团队统计分析了886起危险品罐车道路运输事故的发生时间、地点、形态、道路等级、路段特征及事故原因等[1]，结果如下。

人为因素占事故原因总数的67%，主要表现在驾驶人员的超速行驶、疲劳驾驶、操作失误、疏忽大意、违章停车、其他违章行为，以及押运人员的擅离职守、疏忽大意、违章操作、对货物监管不力方面。

车辆因素占13%，主要表现为爆胎、制动失灵、罐体脱钩、车辆自燃、轮胎起火、其他车辆机械问题。

故障罐体及安全附件因素占9%，主要表现为罐体破裂、安全阀非正常泄放、阀门失效、罐体及安全附件老化失修。

气候因素占7%，主要表现为雨、雪天气路面湿滑且能见度低，雾天能见度低，高温暴晒致泄漏，低温严寒导致罐体破裂。

道路及交通环境因素占4%，主要表现为路面平整度差、路面积水湿滑、道路线形不合理、交叉口无信号、陡坡急弯。

从这些统计分析来看，人为因素占到67%、车辆自身因素占到13%、车辆和危险品有关的因素占9%、气候因素占到7%，为了减少危险品车辆运输事故发生，主要从人、车和货这三个方面着手，加强管理和管控。目前，关于对危险品车辆运输管理的制度、规定、要求、处罚措施和应急救援预案等管理性的文件非常多，也起到了一定的作用，但这类安全事故仍频频发生。笔者认为，管理制度和规范制订虽然很完善，但是对执行制度过程的监督管理和管控技术跟不上，造成了许多人员在执行规定方面存在侥幸心理，不遵守制度和规范要求，进而酿成大祸。如果通过技术手段，对从业人员的所有操作进行全天候的监控和管理，对所有危化品运输车辆和车辆上的设备和危险品进行实时监控和管理，发现问题隐患及时处理和纠正，这样就可消除93%（理论上）的事故因素，如果把7%的气候因素处理好，通过管理和技术手段两手抓，可大大减少事故的发生。

2 云计算管理平台系统设计

基于“物联网”的危险品运输车辆的云计算管理平台系统，通过建立智能车联感知前端、智能车联云平台和智能车联应用平台，构建统一的智能车联管控系统，实现感/传、云/管、端/用的有机结合，充分利用GPS/北斗导航、物联网、云计算、大数据、移动互联网以及机器视觉和人工智能的技术红利，搭建架构先进、支持车、人、物全程动态监控的智能车联管控系统，为危险品运输管理是实施实时监控等需求提供安全、可靠的解决方案。

2.1 系统架构

面向危险品运输车辆的管理、监控和调度等实战化应用，以智能物联网为基础，形成以“车、人、物”为远端采集对象的智能车联感知前端，以智能车联云平台为管控枢纽，以移动互联网为智能应用端口，以安全为前提的加密、鉴权和认证方式的智能车联管控系统。通过“感/传、云/管、端/用”，形成对危险品运输车辆、驾乘人员以及运输物品的实时动态管控和数据分析。

2.2 系统实现的功能

实现对危险品运输车辆数据的感知、获取、采集、传输和汇总：车辆参数包括车辆基本状况数据（如车辆故障、故障码记录、车况状态、历史数据等等）、车辆实时行驶数据（位置信息、轨迹与行程信息、精准油耗、精准里程、急刹车急油门急转弯三急数据等）、车辆行驶环境数据。

实现对危险品车辆驾乘人员数据感知、获取、采集、传输和汇总：驾乘人员数据及其相关的驾驶行为信息主要包括驾驶员疲劳状态信息、驾驶员抽烟/玩手机等非正常状态信息、以及三急统计和车道偏离等反映出的驾驶行为信息等。需要利用机器视觉和人工智能等最新技术对驾乘人员脸部及相关信息进行识别、分析并进行准确判断，需要通过以大量样本为基础的深度学习算法进行不断的训练和收敛。

实现对危险品运输特定运输物品和辅助设备设施数据感知、获取、采集、传输和汇总：运输物品的数据信息，比如油料和危险品泄漏、温度、湿度、压力、震动、倾斜、告警等数据，对于不同目的的运输车辆运载物品差别比较大，其反应出来的监测目标也有差别。同时，对承载危险品的容器及附属设施进行实时监控，一旦出现安全隐患则发出报警，驾驶员及远程管理可实时了解危险品及附属设备的安全状况，发现问题及时处理。

具备泛在通信能力和统一通信网关的智能车联感知前端：通过感知平台、融合通信平台和处理控制平台。需要将“车、人、物”等各种多源信息量化分析、数字采集并整合，形成整个系统的数据基础；智能车联前端也是一个融合物联通信平台，以车为单位，完成多传感器的物联汇聚，并与云端进行双向通信，既有窄带多并发的数据要求，又有大数据率传输的要求，形成一个具备泛在通信能力的物联平台；车载前端最终还是一个处理控制平台，能够独立和通过云端指令，完成对“车、人、物”的控制、干预、预警和管理。

海量数据的存储、分析、挖掘和应用：基于云架构的智能车联管控平台是围绕危险品运输车辆的“车、人、物”实时数据汇聚、计算、调度、监控、管理与应用而建立的。这些数据必须能够实时检索、查找、挖掘、分析和处理，这种大数据应用是战时后勤保障的重要基础，因此，这是一个典型的大数据平台。

2.3 系统达到的效果

通过对车辆信息主要包括车辆基本状况数据（如车辆故障、故障码记录、车况状态、历史数据等）、车辆实时行驶数据（位置信息、轨迹与行程信息、精准油耗、精准里程、急刹车急油门急转弯三急数据等）、车辆行驶环境数据（车辆碰撞、前向预警、车道偏离等）实时监控，让驾驶员和远程管理人员了解车辆状况和驾驶员操作状况，并根据预警信息，进行有效干预，从而减少由于车辆本身或者操作不当造成的事故。

驾乘人员信息及其相关的驾驶行为信息主要包括驾驶员疲劳状态信息、驾驶员抽烟/玩手机等非正常状态信息、三急统计和车道偏离等反映出的驾驶行为信息等，可实时监控和预警告知，可对驾驶人员和押运人员的行为进行监控和预警，从而减少人为因素造成的事故。

运输载荷信息主要包括运输物品的监测信息，比如油料和危险品泄漏、温度、湿度、压力、震动、倾斜、告警等数据实时监控和预警，可避免危险品的泄漏等造成安全事故。

通过其他辅助信息的推送和提醒，比如气象气候、自然灾害和道路状况等富足信息向驾驶人员和管理的推送，在不利的气候条件下，采取合理的处置措施，可避免由于气象气候造成的事故。

3 结论

危险品运输车辆事故，不仅对财产和人员安全造成损失和损害，而且对于环境也会造成极大的伤害和影响，也可能对事故周围的居民造成伤害。因此，这类事故危害性极大，需要高度重视，必须从管理制度和技术防控2个方面进行管控。基于“物联网”的危险品运输车辆的云计算管理平台系统，已在一些单位进行了部分功能的测试，效果良好。安全管理不仅需要制度，更需要技术手段，如果技术手段达到了一定的高度，再加上严格的管理制度，危化品运输车辆事故一定会减少。

［1］沈小燕，李小楠，谢培，等.886起危险品罐式车辆道路运输事故统计分析研究［J］.中国安全生产技术，2012（11）.

2095－6835（2019）01－0102－02

U492.81

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.01.102

吕彦杰，河南人，中级职称，新疆克拉玛依市公安消防支队支队长。

〔编辑：张思楠〕