团队来自于海内外著名高校及BAT等国内一流互联网企业，拥有多项自研高新技术。公司第一款产品为“客安邦”平台，基于现有车载监控终端数据，运用人工智能技术建立违章行为识别模型，实现对客运车辆在营运过程中实时识别告警，有效降低交通事故发生率，保障人民群众安全出行。初页：你所创业的领域，目前现状是什么样？存在哪些痛点？

随着我国公路运输事业的蓬勃发展，人民的出行频率越来越高，客运车辆在运营过程中的安全性和高效管理也越来越被重视。2016年公路客运量达154.2亿人，客运交通安全已经成为交通安全管理部门重要的工作内容。习近平总书记在党的十九大报告中也明确指出：“树立安全发展理念，弘扬生命至上、安全第一的思想，健全公共安全体系，完善安全生产责任制，坚决遏制重特大安全事故”。

据国家统计局公布，2016年我国交通事故发生次数约21.3万起，交通事故死亡6.3万人。交通事故的频频发生以及难辨的事故责任鉴定，不但给国家和人民造成巨大的财产损失，也严重威胁着乘客行人的生命安全。

造成客运交通事故的因素有许多，主要有人为因素、车本身因素、道路因素以及交通环境因素等，这些因素一直困扰着客运公司，同时也让交管、运管等管理部门头疼不已。大量的交通事故调查结果显示，驾驶员的超员、超速、疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因。保障驾驶安全对于参与交通的每一个个体都有着非常重要的意义。

目前，国内客运车辆监控设备覆盖已初步实现全面覆盖，采集的视频、位置、速度信息通常是由客运车企安排监控人员进行实时监控。但重大客运车辆交通事故还是屡禁不绝，监控效果不能达到监管部门、客运企业的需求，也不足以让人民群众满意放心。出现这种情况，主要原因有以下四个方面：

（1）传统的客运安全监控系统为事中抽查模式，事后取证;

（2）人工实时监控难度大;

（3）数据分散，收集全部监控数据时间长、难度大;

（4）监管部门信息获取难度大，管理手段有限;

（5）车载视频质量较差，识别困难。

综上所述，传统客运安全监控系统反应时间长，难以对客运车辆运营中出现的安全隐患进行实时监控报警，也无法做到及时发现安全隐患并通知有关人员进行排除。频发的交通事故已有揭示，落实客运企业安全监管主体责任，保护广大人民群众的生命和财产安全，刻不容缓。

客安邦平台，通过采集车辆运营过程中产生的北斗导航定位数据（或GPS数据）、即时速度数据以及对车内监控视频定时回传的图像图片数据，建立大数据平台。在大数据平台上，将业务规则与计算机视觉、模式识别、视频分析、数字图像处理、深度学习等技术结合，研发了专门识别客运安全隐患的BDS警情自动识别模型（以下简称BDS模型）。针对车辆超员、车辆超速、车辆私改路线、司机疲劳驾驶、问题车辆运营、司机违规代班、车辆违规停靠、司机不良行为驾驶、车辆驻点经营等9大安全隐患，设计研发实时告警系统，实现对违章行为的全面实时的安全监管。

（1）管理创新，提升管理水平

1）事后管理转变为事前预防、事中控制

客安邦平台构建了BDS模型，实时对客运车辆车载监控数据进行监测分析。通过客安邦平台，客运车企可及时发现驾驶员的不安全驾驶行为，并通过自动语音系统提醒驾驶员执行下客、控制车速、规范驾驶等操作，实现事前预防和事中控制。

2）平台监控，降低工作强度，提升工作效率

客运车企使用人工监控的方式对本公司旗下的车辆进行监管，每位监控人员同时只能看4-8台车。这导致为了能监控所有的运营车辆，每位观察员需要不间断的切换到不同车辆进行监管，工作量非常大。

客安邦平台通过BDS模型可同时监控所有的运营车辆，并只对存在安全隐患的车辆进行告警，监控人员只需对警情进行处理即可。监控人员可监控的运营车辆达250-300辆车／人，监控人员工作效率提高40倍，工作强度大幅下降，工作效率大幅提升。

（2）技术创新，攻克技术难点

客运车辆内监控视频质量往往不甚理想，图像质量容易受到视频拍摄环境（如光照强弱、拍摄角度）、乘客服饰颜色种类多样等因素影响，识别难度大。且如果从车载设备直接传输视频，将消耗大量流量，传输费用较高。

客安邦平台将深度学习技术、图像中人体肤色检测技术和视频处理技术相结合，仅依靠低清图片，即可实现高效且高精度的车辆超员、司机不良驾驶等安全隐患的判别。视频传输到图片传输，消耗流量由996T/月下降到1.2T/月，数据传输流量减少99%。

同时，客安邦平台会将监控人员对警情判断结果进行保存，用于模型的自动迭代优化。通过模型的不断迭代，准确率也将持续上升。

（3）能力创新，多部门协同工作

打通客运车企、运管、交管、车站等多个部门的数据壁垒，实现多部门数据共享，为监管部门提供安全监管能力。

客安邦平台设有专题分析、警情排行、历史警情等多个分析模块，可以辅助监管部门深度分析历史数据，洞察发展趋势，制定有效的客运安全监管方式。

在公众对公共出行需求愈发强烈情况下，如何提供更安全、更便利的交通环境已成为热门话题。伴随着新一代人工智能及信息技术迅速发展，客运车辆信息服务水平将会有大幅提高，未来车载监控不仅仅只作用在安全监管方面，客安邦的生态体系，预计将在以下四个方面有突破性进展：

1、交通智能调度

随着城市交通压力的逐步增加，未来车载监控设备不仅承担客运监控的职能，同时也可用于公交调度。利用人工智能可以对车载视频解析出丰富的乘客乘车信息，如公交车的拥挤度，乘客上下车的客流统计等。结合道路拥堵信息，客运公司运力信息，可以对客运车辆开展智能调度。通过采取智能化的监控与调度管理技术，对客运车辆的运行和管理实现了有效的监控管理，可以有效地提高客车的运营效率并降低运营成本。

2、危险道路预警

通过车载前端摄像头采集路面信息，利用视频图像信息处理与识别技术，结合人工智能技术，根据路面状态的颜色、亮度、纹理效果等视觉特征，从而判别路面状态，判断路面的危险等级。危险道路预警可实现公路全程路面状况的准确检测，为安全驾驶提供实时的路况信息，减少交通事故的发生。

3、车险差异定价

根据车载监控系统收集与驾驶行为和行驶环境等相关信息，并且依靠人工智能、图像处理等技术，结合司机信息、车检信息、车辆维修历史记录等数据，建立保费定价模型。保费定价模型可让车险保费更精准的衡量车辆的整体分析，风险较高的车辆承担更高的保费，风险较低的车辆支付更低的保费。从而约束司机驾驶不安全驾驶行为，降低事故发生率，同时可减少理赔成本，实现个性化、差异化定价。

4、乘客智能乘车生态

为了更好的服务乘客，可根据车辆位置信息，车辆历史数据建立乘客服务体系。如提供车辆实时位置展示，方便乘客提前出行；提供在线购票服务，乘客会员等级服务，方便乘客购票；提供购买乘车保险服务，降低旅途中的意外损失。通过以上服务，建立起乘客乘车生态，满足乘客出行的多方位需求。

客安邦平台对传统的监控方式有着颠覆性的变革，主要有以下四点：

（1）智能化。通过BDS模型，自动识别安全隐患，将监控人员从繁杂的监控任务中摆脱出来，仅须对系统智能识别的疑似警情进行处理，节省了大量人力，提高了工作效率，保障了道路交通安全。

（2）集中化。客安邦平台整合了分散在各个数据存储平台的车载监控数据，政府可以直接从客安邦平台查询、统计、分析全部数据。在数据管理方面，政府占有主导性，结束了数据分散的局面，保障了监控数据的全面、准确。

（3）集成化。客安邦平台不仅仅是监控系统，更是一个集识别安全隐患、协助客运车企处理警情、通知司机排除安全隐患、辅助管理部门分析安全隐患于一体的综合信息化智能服务平台。

（4）个性化。客安邦平台针对城乡客运、公交车、出租车有不同的个性化的监管解决方案，满足客运企业、监管部门的个性化需求。

初页：你的产品/服务的最终愿景是什么？

随着“国家大数据战略”、“新一代人工智能发展规划”等战略的提出，未来基于车载监控的客运综合信息服务平台将迎来发展高峰；客安邦作为智能交通领域的排头兵，定会为智能社会的发展添砖加瓦。未来已来，大有可为！

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