申报单位:上海港技术劳务有限公司工会
一、工作概述
上海港作为全球吞吐量最大的集装箱港口,港口生产常年处于高负荷运转状态,内集卡作为码头作业“最后一公里”的核心运力,要求内场集卡驾驶员在作业过程中需长时间保持精神高度集中。为更好地防范司机疲劳驾驶等安全风险,加强监测预警和人工干预,进行行为识别、管控和监督,杜绝港口内场集卡作业安全隐患,保障一线人员生命安全,根据港口作业特点定制化开发了“内集卡智能管控系统”。该系统以图像生物特征识别技术为核心,融合物联网、大数据等先进技术,构建了以“ADAS+DMS+BSD”为核心的智能管控体系,通过实现对驾驶员身份认证、行为实时监测、风险预警与干预的全流程管理,显著提升了港口作业的本质安全水平。

二、主要做法
通过深度开发并应用这套集成多项先进技术的智能防疲劳管控系统,对上海港内场集卡作业实施全过程、多层级的安全管理。主要做法体现在以下几个方面:
(一)构建以AI为核心的智能感知与预警体系
系统以“ADAS(高级驾驶辅助系统)+DMS(驾驶员监控系统)+BSD(盲区监测系统)”为技术核心,通过前沿的AI算法优化,实现对驾驶环境与驾驶员状态的精准感知与识别:
1.驾驶员状态监控(DMS):系统实时监测驾驶员的面部特征与行为,精准识别疲劳驾驶(如打哈欠、闭眼)、分神驾驶(如视线偏离)、双手脱离方向盘等危险驾驶行为。
2.车辆与环境安全预警(ADAS+BSD):系统同时对车辆运行状态进行监控,提供前向碰撞预警、车道偏离预警、车距过近预警、超速报警等功能。特别针对内场集卡作业特点,强化了右侧盲区(BSD)的监测与报警,有效弥补视觉死角。
3.实时报警与干预机制:一旦系统识别到上述风险,会立即触发实时推送和优先级报警。安全员在收到报警后,可第一时间通过语音对讲等方式对驾驶员进行远程干预,结合车辆实时定位与速度信息,确保风险得以及时化解。

(二)实施覆盖作业全流程的闭环管理
系统将安全管理贯穿于作业事前、事中、事后所有环节,形成一个完整的安全管控闭环:
1.事前身份确认:作业开始前,系统通过IC卡刷卡或人脸比对技术,由前端摄像机抓拍驾驶员人脸并与预设的司机库进行快速比对,严格进行驾驶员身份认证,确保上岗人员合规,从源头杜绝无资质驾驶。
2.事中预警及记录:在驾驶过程中,系统不仅对风险进行实时预警与干预,还对司机的驾驶行为、车辆运行数据及报警事件进行全程记录,为后续分析与追溯提供详实的数据基础。
3.事后分析与培训提升:系统基于长期积累的数据,为每位驾驶员生成个性化的驾驶行为模型。管理人员可通过数据分析,对驾驶员进行精准考核,并组织开展针对性的安全培训,从而督促其改正不良驾驶习惯,实现从“管住不良行为”到“养成安全习惯”的深化。
4.全流程追溯:结合高精度车辆定位装置,系统能够完整记录并回放车辆的全流程运行轨迹。对于任何报警事件,均可实现基于位置的全程追溯管理,为事件调查和应急响应提供精确依据。

(三)打造“实时化、智能化、数据化”的系统特色
本系统不仅是工具的应用,更是管理模式的革新,具备三大鲜明特点:
1.监控实时化:通过车载视频监控系统,管理人员可以实时掌握行驶途中所有车辆的具体情况,实现真正的可视化监控。对车辆内部突发事件、异常停车等状况能够做到即时感知与监管,极大地提升了响应速度。
2.管理智能化:推动安全管理模式从被动响应向主动预防转变。系统基于视频融合智能分析,自动完成司机危险驾驶行为分析、驾驶辅助和身份核验等核心任务,有效辅助管理决策,提升管理效率。
3.运作数据化:系统满足车队管理部门对车辆安全运作的精细化需求,车载终端实时上传车辆位置、运行状态、驾驶行为等海量数据至企业监控平台。通过对这些数据进行精细化分析,做到科学合理地安排车辆与人员,提升司机作业效率,优化企业运营成本,实现“个人收入升、企业成本降”的“双赢”。
(四)整合资源,构建智能服务生态
系统并非孤立运行,而是深度融合物联网、高精度终端、云计算等先进技术,打造了一个围绕“人、车、港、环”四大要素的智能即时安全服务生态。通过优化算力资源配置,该系统助推码头迈进“安全可视化”新阶段,对于深化港口内场集卡驾驶员全过程安全管理、推动码头作业提质增效有着重要的实践意义。
三、经验启示
内集卡智能管控系统的应用为码头和车队管理提供了数据和抓手,通过“数据打通信息差、技术降低管理难、激励激活主观能动性”,实现三个“转变”:从“人工管理”到“数据驱动”,让管理决策有依据,避免“拍脑袋”;从“被动应对”到“主动预防”,让风险管控有提前量,减少“亡羊补牢”;从“单向要求”到“双向协同”,让安全管理有共识,形成“码头—车队—驾驶员”的合力,大幅提升了各车队对潜在事故的预防能力,也促使内集卡驾驶员将安全意识内化为自觉行为,实现“习惯性安全”。这一创新标志着港口安全管理从“人防”向“技防”的跨越式升级,其价值不仅是“减少事故”,更重塑了码头与车队的安全管理逻辑,为合理安排员工休息、保障健康安全,消除疲劳驾驶等安全隐患提供了范例,为同类物流运输场景提供了可借鉴经验。(吴越朕)





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