大数据现在被广泛用于预测交通和避免事故
道路交通事故仍然是一个主要问题，因为全球每年有超过 125 万人丧生。根据世界卫生组织的一份报告，它仍然是 15 至 29 岁人群的主要死因。
世卫组织已承诺采取一项强有力的举措，到 2022 年减少道路交通事故造成的死亡和受伤人数。通过大数据和汽车技术的大规模投资和发展，这一目标似乎是可能的。目前，大数据和高级分析的主要用例之一是使用数据来提高道路和车辆的安全性。让我们看看如何。
1. 提高车辆性能
从驾驶员的行为中获得的数据可用于改变和改进车辆参数，如功率、速度和扭矩，并创造安全的驾驶条件。我们已经可以在通过调整发动机燃油喷射来控制发动机速度的车辆中看到这一点。同样的效果可以通过数字手段实现/例如，大数据可以帮助发送一个持续的反馈循环，以保持车辆的性能，从而防止驾驶员超速并避免鲁莽行为。
自动驾驶汽车
除了提高普通车辆的安全性外，大数据还可用于使自动驾驶汽车更安全。例如，著名汽车制造商特斯拉一直在使用机器学习和大数据解决方案来创建感知计划行动程序。该程序使用大量数据来预测自动驾驶汽车在不同场景中采取的特定行动的结果。这使得自动驾驶汽车即使在没有人参与的情况下也能做出最安全、最明智的驾驶决策。
2. 预测分析和碰撞图
如果风险热点得到有效定位和处理，就可以避免致命事故。预测分析和先进的大数据系统可用于收集有关车祸的关键见解，例如事故发生的地点、时间和原因。根据 LegalExpert.co.uk 的说法，这些信息对于创建预测性碰撞地图是必要的，该地图分析历史和近期数据以确定高风险区域。
预测性碰撞地图可以向驾驶者发出警告，让他们在这些区域格外小心。与此同时，地方当局可以采取必要措施来提高道路安全。例如，在田纳西州，地方当局推出了一种算法，通过分析交通引文和碰撞报告中的数据来预测致命事故的区域。
该计划让高速公路巡逻队的碰撞响应下降了 33%。响应时间从 37 分钟减少了 25 分钟，致命事故减少了 3%。
预测分析可以显着降低事故率的另一种情况是在废物管理和回收行业。这些行业可以通过减少事故数量来改善员工的行为，进而降低保险费率。该解决方案使行业能够更好地指导他们的驾驶者减少违规行为和提高他们的驾驶技能。
3. 发展更安全的道路基础设施
智慧城市、V2V 通信和互联基础设施。这些是我们现在讨论道路安全和大数据时使用的词。改善我们的道路基础设施可以显着影响驾驶员和行人的安全。
例如，编程的停车灯可以改善交通流量，降低事故风险——如果没有视频数据、地图和远程信息处理的组合，就不可能对这些灯进行编程。
大数据集成以创建“智慧城市路口”的技术目前正在俄亥俄州的一个小镇进行测试。关键是拥有智能软件来控制拥挤的十字路口的交通可以大大减少死亡人数。
跟踪每辆汽车的位置、方向、速度和事故历史，可以提供有关交通流量和状况、常见事故点以及驾驶员如何应对不同状况的详细数据。
这些见解使政府基础设施的决策者能够决定重大的道路改进，改善整体驾驶条件并减少人为错误。
4. 指导驾驶员行为现在很重要
大数据有助于使我们的道路更安全的最佳方式之一是从根本上改变我们的驾驶行为。例如，新的青少年司机发生车祸的可能性是成年人的三倍。但是，由大数据驱动的远程信息处理解决方案可以通过报告驾驶员的表现来显着改变这种状况，从而使驾驶员和父母有机会识别有问题的模式以及可以改善习惯的地方。
例如，紧急制动的常见原因可能表明超速或分心，一旦确定，可以帮助新手驾驶者改善他们的习惯和驾驶技能，并从根本上提高他们在方向盘后保持安全的机会。
专业司机和车队也是如此，这是一个对数据驱动的远程信息处理解决方案特别敏感的市场。
结论
随着主要道路事故率的飙升，迫切需要解决这个问题，大数据正在成为一种强大的解决方案。随着死亡人数不断增加，事故造成的经济损失也非常高。
车祸对美国经济产生了重大影响，每年损失超过 8710 亿美元。通过使用历史上的驾驶员行为和事故洞察力来促进基础设施和汽车的有效运行，已经取得了实质性的成果。