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lalamove ai 보안 예방 및 관제 시스템 솔루션입니다.

운전자는 안전하게 돈을 벌고, 사용자는 안심하고 자동차를 이용할 수 있게 하는 방법은 현재 도시 내 화물 산업이 직면한 공통적인 고충입니다. zhang yu의 관점에서 밀수품 위험 예방 및 통제는 "판사가 사건을 결정하는" 것과 같습니다. 이는 주로 증거 확보, 사건 심리, 결과 발표의 세 가지 핵심 링크로 나누어지며 이는 밀수품의 세 가지 주요 어려움에 해당합니다. 예방과 통제.

"첫 번째는 증거를 확보하는 것입니다. 플랫폼은 운전자, 사용자, 상품, 경로 등 다자간 데이터를 신속하고 포괄적이며 정확하게 확보해야 합니다. 두 번째는 주문을 판단하는 것입니다. 주문이 불법인지를 정확하게 판단하는 방법. 시끄러운 소음과 운전자의 억양이 포함된 녹음을 얻는 방법 세 번째는 다양한 주문 상태에 직면하여 사용자와 운전자가 이를 더 잘 이해하고 받아들일 수 있도록 취소하도록 안내하는 방법도 매우 중요합니다. 어렵다"고 장위는 말했다.

도시 내 화물 분야를 더 깊이 탐구하려는 기업에게 이는 기회이자 도전입니다. 여기에 자리를 잡고 싶다면 기술적인 이점과 풍부한 경험 축적이 있어야 합니다.

lalamove는 다년간 도시 내 화물 물류 분야에 깊이 관여한 선도 기업으로서 차량 모델, 운송 경로, 화물 카테고리 등에 대한 방대한 데이터를 축적해 왔으며 고유한 데이터 이점을 보유하고 있습니다. 랄라무브는 영상알고리즘, 음성알고리즘, 자연어처리 알고리즘 등 정보장비와 인공지능 기술을 활용해 ai 안전 예방 및 관제 시스템을 구축해 화물차 운행 상황을 실시간 모니터링하고 데이터 분석을 실현한다. 적시발견 및 신속한 긴급상황 발생 시 '판사판결'이 완전 자동화되어 안전사고 발생률이 감소됩니다.

4월 6일, 트럭 운전사인 master bian은 산시성 다퉁시에서 휘발유 1톤을 배달해 달라는 주문을 받았습니다. lalamove 플랫폼은 적재 사진, 개인정보 보호 번호 통화 녹음, 차량 iot(사물 인터넷) 화물칸 사진 및 기타 데이터 소스를 통합하여 이번에 운송된 물품이 위험물 및 밀수품인지 확인하고 즉시 master bian에게 팝업 알림을 보냈습니다. 그를 안내하기 위해 master bian이 주도적으로 주문을 취소했습니다. 플랫폼의 안내에 따라 master bian은 마침내 주문을 취소했습니다.

위험물 관리·통제에 있어서는 랄라무브의 ai 안전 예방·통제 시스템을 통해 사후부터 사건 전·중, 수동적에서 능동적, 영향 저감에서 발생 방지까지 화물 안전의 관리 및 통제가 가능하다. .

랄라무브는 화물차량의 운행상태에 대한 실시간 모니터링과 데이터 분석을 실현하기 위해 ai 안전 예방 및 관제 시스템을 구축했다.

"금지 품목은 lalamove 플랫폼에서 4가지 모니터링 수준을 거치게 됩니다." zhang yu는 화물 소유자가 주문 요구를 게시하면 플랫폼이 금지 품목이 있는 경우 자동으로 화물 정보를 분석한다고 말했습니다. 화물주가 고의로 잘못된 정보를 입력한 경우에도 lalamove는 주문을 받은 운전자와 화물주 사이의 통화를 실시간 모니터링 및 분석하여 이상이 발견되면 팝업 알림을 제공합니다. 트럭 운전사에게 주문을 취소하라는 메시지가 전달됩니다.

이 과정에서 오프라인 운송 전에 lalamove는 운전자에게 상품 사진을 찍고 최소 한 장의 적재 사진을 업로드하도록 요청하며 시스템도 실시간으로 사진을 분석합니다. 운전자가 사진을 촬영할 때 올바른 품목 정보를 업로드하지 않는 경우 lalamove는 차량에 설치된 온보드 iot 장치를 사용하여 객실 내 상황을 실시간으로 기록하고 기록하며 화물 정보에 대한 관련 감지를 수행합니다. 개인정보 보호 및 처리를 전제로 합니다.

이후 시스템이 팝업되어 트럭 운전자가 주문 수락을 주장하는 경우 lalamove의 시스템은 백그라운드에서 수동 분석도 수행합니다. 의심스러운 밀수품 적재가 사실이라면 lalamove는 즉시 트럭 운전자를 판단하고 관리를 수행합니다. 그에 따른 교육.

데이터 보안에 대한 플랫폼 운전자의 우려를 불식시키기 위해 lalamove는 완벽한 보안 및 개인정보 관리 시스템을 구축했습니다. "민감한 데이터를 암호화하고, 엄격한 승인 절차를 거치겠습니다. 랄라무브는 물리적 격리, 출입 보안 점검, 사각지대 모니터링 등을 통해 민감한 정보가 안전하게 사용될 수 있도록 '안전가옥'을 구축했습니다. 정보에 보안 관리 및 개인 정보 보호 관리 측면에서 우리는 국제적인 선두 수준에 도달했습니다."라고 zhang yu는 말했습니다.

포괄적인 온라인 테스트를 기반으로 lalamove는 트럭 운전자를 위한 교육도 강화했습니다. 6월 25일 lalamove는 안전 교육 형태를 혁신하고 광둥성 심천 교통경찰과 협력하여 생방송실에서 교통 안전 홍보 활동을 진행했습니다. 생방송에서 선전 교통경찰과 lalamove 직원은 야외 장면을 활용하여 차량 출구 점검, 안전 운전, 교차로 교통사고 예방, 차량 사각지대 예방, 금지 품목, 안전한 화물 하역, 대응 등 운전자를 위한 교통 안전 지식을 대중화했습니다. 교통사고나 차량고장 등 lalamove의 통계에 따르면, "안전 생산의 달"을 주제로 한 교육 활동은 100만 명 이상의 운전자를 대상으로 했습니다.

“우리는 개인 정보 보호 계정 기록, 차량 탑재 iot 장치 등을 사용하여 시스템에서 데이터를 효율적이고 정확하게 얻을 수 있도록 보장한 다음 인공 지능 알고리즘을 사용하여 녹음, 사진 및 기타 데이터를 심층적으로 분석하여 금지된 정보를 더 잘 얻습니다. 그리고 운전자의 금지 행위에 대해서는 음성 면제 알림, 강제 취소를 위한 운전자 측 팝업 창, 벌금 공제 등을 통해 적절하게 처리할 것입니다." zhang yu는 lalamove가 금지 명령 식별 프로세스를 구축했다고 소개했습니다. - 리콜 - 알림 - 개입 - 페널티 - 이의 제기 풀링크 관리 및 제어 프로세스를 통해 플랫폼에서 대량 주문을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 금지된 이미지를 식별하는 가장 빠른 속도는 100밀리초입니다.

다음 단계에 대해 zhang yu는 lalamove가 기술적 측면과 비즈니스 측면 모두에서 화물 운송의 안전 수준을 지속적으로 향상시킬 것이라고 말했습니다. 기술적인 측면에서 lalamove는 기존 알고리즘 기술을 지속적으로 반복하고 최적화할 예정입니다. 시스템에서 100% 금지된 주문에 대해 시스템은 금지된 주문을 강제로 취소합니다.

lalamove ai 보안 예방 및 제어 시스템 백엔드 인터페이스.

비즈니스 수준에서 lalamove는 ai 예방 및 제어 시스템의 적용 범위와 시나리오를 계속 확장할 것입니다. “다음 단계에서는 ai 예방·관제 시스템을 점점 더 많은 도시에 구현하고, ai 예방·관제 시스템을 운전 안전, 승객 안전 분야로 확대해 화물 운송의 안전을 확보할 예정이다. 모든 면에서요." 장위(zhang yu)가 말했다.

현재 lalamove는 후베이성 ​​우한 경찰과 협력하여 밀수품 예방 및 통제를 위한 연계 메커니즘을 모색하고 있습니다. ai 예방 및 통제 시스템이 심각한 결과를 초래하는 주요 밀수품을 감지하면 lalamove는 가능한 한 빨리 경찰에 알립니다.

zhang yu는 2021년 ai 예방 및 제어 시스템 개발을 담당한 만큼 lalamove가 업계의 다른 회사보다 화물 운송 안전 분야에서 풍부한 경험을 가지고 있다고 믿습니다. "라라무브는 상대적으로 초기에 개발되었고 상대적으로 큰 규모와 규모를 가지고 있기 때문에 운전 안전, 운전자 안전 문제 해결, 대규모 데이터 처리 분야에서 풍부한 경험을 축적해 왔습니다. 이러한 경험은 화물 물류 분야에만 적용되는 것이 아니라, 장유(zhang yu) 사장은 “향후에는 교통산업 전체로 관련 경험을 확대해 도시 버스, 택시 등 안전 예방과 통제가 필요한 산업에 폭넓게 적용할 예정”이라고 말했다. 말했다.