危化品是指具有易燃、易爆、有毒或者具有放射性的危险化学品。这些危险化学品往往是工业产品的原料,因为产地的不同需要选用不同的运输方式,目前形成了以公路为主,辅之水路和铁路运输的危化品运输格局。根据中物联威危化品物流分会的数据,2017-2018年危化品运输量共计达16.26亿吨,如此庞大的运输量随之带来的是更多的运输风险,因此确保危化品的安全运输显得十分重要。通过调查和走访中集危化品物流公司,了解到与危化品在途运输安全密切相关的有如下三方面:驾驶员疲劳驾驶是导致事故的主要原因;其次是危化品运输环境状态对危化品安全的影响,比如温度、压力的突变或漏液都会造成事故;最后车辆状态也是影响危化品运输的重要因素,运输过程中车辆爆胎、轮胎自燃、侧倾都会影响到危化品的安危。随着目前的云计算、大数据、人工智能等相关技术的发展,设计一个针对危化品物流运输的综合监控平台变得可行,本平台主要完成工作如下:1采用微服务技术搭建系统后台,使用FSDP搭建云计算平台,通过分布式的危化品状态感知网络对危化品状态进行采集并设计危化品状态预警模型进行在途预警。2利用车载底层感知网络,监测运输车辆的胎压、车速、侧倾角等参数,利用车载终端记录并通过车载无线通信系统同步上传至云端,后台可以远程监测车辆运行情况,当车辆异常时车载终端和后台同步进行预警。3设计并实现驾驶员状态监测预警系统。采用人脸识别技术对驾驶员状态进行疲劳驾驶监测和预警,采用酒精测试仪来检测驾驶员是否酒驾,利用车载终端记录驾驶员操作行为,若有违规操作则触发报警。4设计并实现危化品运输基础管理模块,完成用户管理、分权限操作、不利地点标注、货物订单管理等。5利用物联云技术,结合北斗卫星定位系统,实时对车辆进行追踪,并且将轨迹进行记录做到可溯源、可追踪,实现危化品运输的综合管理云端化,同时以历史轨迹、运输需求以及不利地点信息为依据,为危化品运输规划安全路线,进一步提升安全性。该论文的创新点是结合目前的人脸检测技术对司机的状态进行疲劳驾驶检测,提出并实现了一种危化品运输环境监测预警模型。通过对该套系统的实际测试,疲劳驾驶检测模型和危化品环境状态预警模型符合设计的需求,其余各基础模块运行正常,平台整体达到预期效果。该系统可以大幅度提升危化品在途运输过程的安全性,同时让多级监管机制得以应用,对于危化品物流行业具有重要的实际意义。