公交安全行为分析及数字化安全管理改革实践

卞军虎

（荆门市公共交通集团有限公司，荆门 448124）

概述

公交作为一项民生基建，应提供较低成本、绿色环保、便捷舒适的出行服务，这一切的基础是安全无事故，但尽管经过多方努力，仍会有事故发生。据统计，公交客运交通事故起数和死亡人数均占全国道路交通事故相应总数的1%左右，而93%的公交车肇事事故由驾驶人交通违法行为肇事导致。随着公交出行量的增加，公交事故数量也在不断上升[1]。

经过对公交公司事故统计分析，可以将事故分为几个类别：

（1）乘客受伤：乘客乘车过程中磕碰受伤，乘客下车时磕碰受伤、乘客下车后被其他交通工具碰伤、乘客上下车被车门夹伤等。

（2）非机动车碰撞：公交车与非机动车辆如电动自行车、自行车、三轮车碰撞发生事故。

（3）机动车碰撞：公交车与其他机动车发生剐蹭、追尾等事故。

事故导致的后果包括品牌影响、市民信心和幸福感影响、经济影响等多个方面。公交事故往往导致公交企业名誉受损，市民公共出行安全信心也受到影响。在经济方面，事故支出少则几百数千、多则上万甚至数十万元的金额，对于公司经营和完成安全公里指标都有很大的影响。

从事故分析来看，多数事故可以通过规范司机的驾驶行为加以防范。海因里希（W.H.Heinrich）于1931年首先提出因果连锁理论，认为事故因果连锁包括如下五个因素：遗传及社会环境、人的过失、人的不安全行为或物的不安全状态、事故和伤害。海因里希用多米诺骨牌形象地描述这种事故因果连锁关系，认为事故预防工作的中心就是要移去中间的骨牌——防止人的不安全行为和消除物质的不安全状态，从而中断事故连锁的进程而避免事故的发生[2]。

1 数字化安全管理的必要性及方法

人的不安全行为的防范从管理到技术有多种举措，包括定期安全管理教育、奖惩机制等，基于目前车联网技术进步，一些技术辅助手段可以融入日常管理中，以实现数字化安全监管。

1.1 传统安全管理方式的不足

当前安全监管工作效率仍有提升空间。事故统计、原因分析、安全改进工作仍需要大量人工分析整理，这种工作方式的不足包括：运行状态无法及时准确监控；状态真实性与准确性无法掌控；评价统计费时费力、周期长、管理效果提升缓慢滞后；评价指标少。

1.2 数字化安全管理的优势

数字化管理方式可以减少人工操作，大大提升管理效率和效果。例如，数字化平台可以自动生成驾驶评分、安全/不安全驾驶行为统计等报表以及驾驶回放等记录，减少了管理人员部分文书工作，包括人工统计事件、计算总数和变化率、总结原因及改进建议等，促进安全管理工作效率的提高。

1.3 数字化安全管理的系统构想

数字化安全管理的系统构想如图1所示。

图1 数字化安全管理的系统构想

（1）利用数据解锁对制动时间和强度、牵引力控制等要素的可见性，融合公交车的行驶特点，根据司机驾驶行为的真实状况进行实时综合评价。

（2）专注于高风险区域的安全评价，如学区、人行横道、公交站，以及针对不同时段可能产生的危险驾驶行为。

（3）使用AI大数据加云计算了解道路使用者的行为，提高公交运营的安全性和效率。

（4）使用线上车辆数据和其他云资源，对司机驾驶行为进行监控和分析，支持管理决策。

结合运用场景，希望数字化安全管理系统在具体功能上可以达到如下要求：通过云计算提升安全稽查实时性；通过驾驶关键数据，对每个司机都建立一个独立的云端孪生数字司机；评分随人不随车，提升评估的准确性；通过视频重现，提升安全稽查的说服能力。

2 荆门公交数字化安全管理实践

2.1 数字化安全管理系统的建立

荆门公交在安全管理实践中，尝试了一套数字化安全管理方式。对驾驶行为进行数字化记录和科学化评价，采用数字孪生模式实时监管监控，在发现问题及改进实效方面实现了有效的改善。

数字化安全管理的核心价值包括：评估：使用不同的数据源来了解驾驶员的行为；预测：通过使用历史和实时数据预测趋势；提升：通过高精度数据分析提升驾驶安全性。

经过荆门公交与数字化科技公司的合作，实现了荆门公交数字化安全管理的系统架构设计（图2）。通过多维度数据整合，结合评价模型，输出驾驶数据分析结论。其创新之处在于：数字化评价更客观、总结呈现更直观。

图2 公交数字化安全管理的系统架构

2.2 安全驾驶评价模型的本地化场景化实践

安全驾驶评价在业界已形成一些参考实例，当然也有一定的局限性。2020年10月，特斯拉启动了一项名为“safety score”的项目，评估用户驾驶行为，显示为以天或者trip为单位的统计值查询，在信息闭环下不仅可以了解自己的驾驶行为，某种程度上还提供一种对错误驾驶行为“矫正”的可能性。司机可以通过缓慢转弯、在转弯前降低速度来提高他们在这个指标上的得分。

这番创新尝试引起了私家车主的广泛关注，是值得参考的安全实践。在公交业务类似尝试的过程中也应充分考虑公交行车场景的差异之处。例如：

（1）公交盲区问题更突出，转弯减速应更审慎。

（2）公交车进出站与非机动车交互、与路人/等车乘客交互，若操作不当则存在安全隐患。

（3）公交车内乘客存在寻找座位、上下车走动等情况，增加了车内乘客受伤的概率。

（4）公交车驾驶速度要求与私家车不同。经过对国内多个城市的公交安全事故进行大数据统计和分析，发现69%的安全事故发生时，公交车速超过了40公里/小时，78%的事故发生在平峰时段。

有研究表明，高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%[3]。

通过对多种公交车辆交通场景及司机行为进行建模，达到多维度精准分析的目的（图3）。通过场景泛化，解决不同时间、空间下分析模型的动态调整。通过数据采集系统在车端实时采集，之后进行逐帧分析统计，对驾驶行为赋予加权分析，得出危险预警（图4）。

图3 公交安全驾驶评价维度

图4 公交安全驾驶评价模型计算过程

过往的安全监管和分析基于数据，管理人员需要进行深入阅读洞察，方能对车队运营情况得到全面感知。当前，基于新一代的数字孪生技术，可实现车路孪生的动态监管大屏。大屏直观展示各线路安全运营情况、实时提醒最近出现的危险驾驶行为，按当前线路关注指定车辆的驾驶评分，并在事后完整回溯评分细节。

基于3D渲染引擎实现的数字孪生效果，可以直观呈现车辆所在路段、车身动作、驾驶员驾驶表现。如亲临现场一般直观，又可随时切换车辆的查询设置，对管理效率带来有力提升（图5）。

图5 数字孪生安全监管

附表 驾驶风险及改进建议

3 数字化安全管理的挑战与难点

在前文提到的海因里希事故连锁理论基础上，有学者进行了修改完善，强调了管理责任，提出亚当斯事故因果连锁理论[4]。

除了现场失误的防范之外，管理体系和管理责任也是安全的重要抓手。目标和规范的制定，责任、职级、考核、权限授予的明确，将对车辆运营安全带来更深远的影响。

在数字化安全管理系统的助力下，基于不安全的驾驶行为记录，管理层面给出具体要求规范，有助于驾驶员切实改进自身驾驶习惯。附表为典型公交车驾驶行为中的问题、风险后果及改进建议。

驾驶行为从评价监控到干预改善仍需要从管理体系上加强，将驾驶行为评价与其职级、考核、奖励挂钩，对安全行为给予充分肯定和激励，形成示范效应。在数字化系统中，将驾驶员历史记录与自身对比、与他人对比，有助于发现问题、明确趋势（图6）。例如同一司机在近几周的不同表现，可能源自休息不足、情绪欠佳等因素，数据可以帮助管理者及时感知到这类变化，并作出相应安抚和适当的工作安排。

图6 公交司机驾驶评价记录对比

将数据系统与人工管理手段相结合，不仅仅是技术方案，更要做到数字化平台与管理的交互。

数据作为管理的依据，管理作为数据需求的来源。技术与管理如何互补，将是数字化转型浪潮下一个阶段的挑战和工作重点。

4 结语

本文从公交驾驶风险分析的角度出发，基于历史风险事件的特征进行统计分析，得出造成安全隐患的要素，并将数字化手段引入到公交企业的安全监控、安全评价、驾驶员管理中。这样的方法从构思设计到实施落地，其可行性和效果得到了验证。数字化的管理方式提升了安全管理的效率、公信力，将管理关注点前置到隐患阶段，降低了风险发生概率。在后续工作中，需要进一步将数字化管理与人工管理手段密切融合，实现智能管理的深化实践。