收集各个线路驾驶员在驾驶过程中的驾驶规范行为安全报警数据，并对这些驾驶规范行为进行了分类分级，统计每个驾驶员的驾驶规范报警指数，根据这一指数，将驾驶员标记为一般提醒、中度警告、严重警告三个层次，以实现对驾驶员的精准管理，有效提升驾驶员的驾驶规范意识，确保线路的安全运行，并提升整体运营效率。
1.数据采集：通过红外摄像头实时的对驾驶员的头部、身体、动作进行采集，将视频送给主动安全设备。为了提高图像的处理速度，我们采用的是红外黑白视频。2.数据处理：主动安全设备接受到视频后，采用AI算法，对司机人脸、嘴巴、耳朵、眼睛、动作进行全方位的判断，对驾驶规范安全报警行为进行捕捉，生成数据集合，如：司机id、线路id、时间、主动安全报警类别、风险等数据。3.算法加工：使用COUNTIFS函数分类汇总出该司机的低风险累计报警次数、中风险累计报警次数、高风险累计报警次数，将处理后的数据通过加权平均法：Y=a1X1+a2X2+a3X3，权重系数a1、a2、a3分别是0.1、0.3、0.6，X1、X2、X3分别是低风险累计报警次数、中风险累计报警次数、高风险累计报警次数，计算出得分Y。通过分数，对用户进行分类分级，得分≤3，记为“一般提醒”，15≥得分＞3，记为“中度警告”，得分＞15，记为“严重警告”。通过标签，有效提升驾驶员的驾驶规范意识，确保线路的安全运行，并提升整体运营效率。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
司机id |
-- | -- |
线路id |
-- | -- |
时间 |
-- | -- |
主动安全报警类别 |
-- | -- |
报警处理方式（0人工，1系统） |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 司机id | 施新水 |
| 线路id | 521 |
| 时间 | 2023-11-1 6:26:20 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/32524