人工智能背景下交通运输企业安全生产标准化动态预警体系研究

关键字：人工智能；安全生产标准化；交通运输；动态预警；风险防控

1 研究背景及意义

近年来，人工智能技术的快速发展为解决上述难题提供了新的技术路径。机器学习算法能够高效分析海量运营数据，识别潜在的风险模式；深度学习技术擅长处理图像、视频等非结构化数据，提升风险感知能力。这些技术特性与安全生产标准化对动态化、精准化风险防控的需求高度契合。因此，构建以人工智能为驱动的动态预警体系，推动安全生产标准化从“静态达标”向“动态防控”升级，已成为提升交通运输行业安全管理水平的关键研究课题。本文系统构建人工智能技术与安全生产标准化的融合框架，丰富了交通运输安全管理领域的跨学科研究视角，旨在指导企业建立“实时监测—智能分析—精准预警—闭环整改”的主动安全管理机制，有效提升风险预警响应速度与标准化要求的落地效能。

2 动态预警体系的框架

2.1 数据层

数据层是体系运行的基础，需整合企业内外部多维度数据，为算法分析提供支撑。具体包括生产运营数据：车辆定位轨迹、发动机 ECU 数据、驾驶员生物特征（心率、疲劳度）、装卸作业记录等，反映实时运营状态；环境感知数据：气象数据（雨雪、沙尘、大雾等）、路况数据（路面平整度、交通流量等）等，捕捉外部风险因素；标准合规数据：安全生产标准化评审记录、隐患整改台账、设备年检报告等，关联标准要求的静态指标；历史案例数据：近5 年行业事故案例、企业内部隐患事件、应急处置记录等，用于算法训练与风险模式识别。为解决数据孤岛问题，采用分布式数据仓库实现跨部门、跨系统数据整合，并通过数据清洗与标准化处理，确保数据质量。

2.2 算法层

算法层是体系的核心，通过三类人工智能技术实现风险的动态识别与预测。机器学习算法用于结构化数据的风险分类与回归预测。通过采用随机森林算法对货运车辆的“速度—载重—路况”数据进行训练，识别超限运输风险；通过逻辑回归模型分析驾驶员的“连续驾驶时长—心率变化—违规记录”，预测疲劳驾驶概率，模型输入变量与安全生产标准化中驾驶员作息管理指标直接关联。深度学习算法用于处理图像、视频等非结构化数据。例如，利用 卷积神经网络分析车载摄像头图像，识别驾驶员接打电话、未系安全带等违规行为，识别精度需满足《道路运输车辆动态监督管理办法》中“实时监控准确率 295% ”的要求。知识图谱技术通过构建“标准条款—风险因素—事故案例”的关联网络，将交通运输企业安全生产标准化的 16 大项核拆解为多条具体条款，每条条款关联对应的风险因素和历史事故案例，通过神经网络挖掘风险传导路径，实现从单一指标预警到链式风险预警的升级。

2.3 应用层

应用层面向企业安全管理实践，实现预警信息的可视化呈现与闭环处置，核心功能包括实时预警模块：基于算法层输出的风险分值，对照安全生产标准化的风险分级标准（一般、较大、重大），通过三色预警（绿、黄、红）实时推送风险信息。如当客运车辆连续 3 次识别到驾驶员闭眼时长超过 2 秒，系统自动向监控中心发送红色预警，并同步推送附近服务区位置信息。趋势预测模块：通过时间序列算法预测风险演变趋势，提前触发标准化防控措施。例如，针对公路运输企业，结合未来 24 小时气象数据与车辆载重数据，预测车辆发生事故风险等级，提前启动事故预防流程。标准适配模块：将预警结果与安全生产标准化条款精准匹配，自动生成整改建议。如当危化品运输车辆的罐体压力传感器数据异常时，系统关联《危险货物道路运输安全管理办法》中“罐体定期检验”条款，推送“立即停车检测 + 联系具备资质的维修单位”的标准化处置措施。效能评估模块：通过对比预警前后的事故率、隐患整改率等指标，评估体系对安全生产标准化落地的支撑效果。

3 关键技术的应用路径

交通运输风险往往由“人—车—路—环境”等多因素动态耦合、共同作用引发，传统的单因素预警模型难以有效应对此类复杂场景。本体系通过为不同风险因素分配动态权重（例如，在暴雨天气条件下自动提升“路”因素的权重系数，在夜间或凌晨行驶时则提升“人”因素的权重），进而精准识别多因素耦合作用下的综合风险模式。以道路货运企业为例，模型的输入特征可涵盖驾驶员连续驾驶时长（人因）、车辆关键部件状态如制动系统温度（车况）、实时路面摩擦系数（路况）、当前能见度（环境）等，最终输出一个综合反映整体风险水平的量化值。与此同时，安全生产标准化的具体指标要求并非一成不变，会随着国家政策法规的修订以及企业内部管理需求的调整而动态更新。因此，算法模型还要具备参数可调机制，能够根据最新发布的标准化要求和企业的实际运营特点，对模型的预警规则、风险阈值、权重分配等关键参数进行动态调整和优化，确保预警体系的输出结果始终与最新、最适用的安全生产标准保持同步，持续支撑标准化管理的有效落地。

4 结论与展望

本文构建的人工智能驱动型交通运输企业安全生产标准化动态预警体系，通过数据层的多源融合、算法层的智能分析、应用层的标准落地，实现了风险预警从“静态滞后”向“动态精准”的转型。该体系能有效提升安全生产标准化的执行效能，在道路运输等领域的实践中，降低事故率、提高隐患整改率。但该项技术研究仍面临一定的挑战，首先，交通运输企业内部及行业层面的数据碎片化现象严重，且涉及驾驶员个人隐私、企业核心运营数据等敏感信息。如何在充分挖掘数据价值、保障体系可用性的同时，严格遵守《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规的要求，建立完善的数据安全与隐私保护机制，是亟待解决的关键问题。其次，人工智能技术的深度应用涉及高昂的初期建设投入（如硬件设备、软件平台、数据治理）和持续的后期维护升级成本。对于资源相对有限的中小型交通运输企业而言，承担此类费用存在较大困难，成为技术推广落地的现实障碍。未来研究需进一步突破数据安全、算法可解释性等瓶颈，推动技术与标准的深度协同，为交通运输行业安全治理现代化提供更坚实的支撑。

参考文献：

[1]王岩，刘志远，张涛.基于深度学习的交通运输安全智能监控系统研究[J].交通运输系统工程与信息，2023，23(1): 45-53.

[2]李昊，陈晓明，杨帆.安全生产标准化与数字化技术融合路径探析[J].中国安全科学学报， 2022，32(7): 78-85.