[發明專利]一種基于交通管理大數據的駕駛人駕駛危險性辨識方法

在審

• 申請號: 201910369113.1
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN110070306A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 咸化彩;張萌萌;王帥;張萌;王建豪;寇軍營;趙軍學
• 申請（專利權）人: 山東交通學院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G08G1/01;G07C5/08
• 代理公司: 北京力量專利代理事務所(特殊普通合伙) 11504
• 代理人: 毛雨田

1.一種基于交通管理大數據的駕駛人駕駛危險性辨識方法，其特征在于，包括如下步驟：

1、確定駕駛人駕駛安全性主要影響因子，建立層次結構模型；

2、建立危險辨識因子危險性得分；

3、建立駕駛人駕駛危險等級集；

4、實現駕駛人駕駛危險等級辨識。

2.如權利要求1所述一種基于交通管理大數據的駕駛人駕駛危險性辨識方法，其特征在于：所述步驟1中，影響駕駛人駕駛安全性的影響因子主要歸納為駕駛人自然屬性、事故傾向性、違法傾向性和駕駛習慣四個方面，同時這四個因子分別受到下一層次因子的影響；

所述層次結構模型包括最底指標、中間指標和最高指標三層，所述的最高指標是指駕駛危險性等級；

中間指標層為四個一級因子：U＝{U₁,U₂,U₃,U₄}＝{自然屬性；事故傾向性；違法傾向性；駕駛習慣}；

最底指標層包括十二個二級因子，二級因子集為U＝{U₁₁,U₁₂,U₂₁,U₂₂,U₂₃,U₂₄,U₃₁,U₃₂,U₄₁,U₄₂,U₄₃,U₄₄}＝{年齡；駕齡；全部責任事故；主要責任事故；同等責任事故；次要責任事故；嚴重違法；較嚴重違法；急加速；急減速；急剎車；急轉彎}。

3.如權利要求1所述一種基于交通管理大數據的駕駛人駕駛危險性辨識方法，其特征在于，所述步驟2中，建立危險辨識因子危險性得分，步驟包括：

2.1、年齡、駕齡得分計算：

2.1.1、將年齡和或駕齡進行分段，統計每個年齡和或駕齡段肇事人數；

2.1.2、計算每一年齡和或駕齡段肇事人數與該年齡和或駕齡段駕駛人數比值，計算出該年齡和或駕齡的事故率，并進行排序；

2.1.3、最高事故率年齡和或駕齡賦值100分，第二高事故率年齡和或駕齡賦值90分，第三高事故率年齡和或駕齡賦值80分，依次類推直至0分；

2.2、事故傾向性得分等于全部責任事故、主要責任事故、同等責任事故和次要責任事故得分的最高分，全部責任事故、主要責任事故、同等責任事故、次要責任事故得分如下所示：

2.2.1、全部責任造成大于等于兩次事故或全責造成重特大事故一次及以上，此項目直接賦值100分；全部責任造成一次事故賦值70分；無全部責任事故本項賦值為0分；

2.2.2、主要責任造成大于等于兩次事故或主要責任造成重特大事故一次及以上，此項目賦值100分；主要責任造成一次事故賦值60分；無主要責任事故本項值為0分；

2.2.3、同等責任造成大于等于兩次事故或同等責任造成重特大事故一次及以上，此項目直接賦值100分；同等責任造成一次事故賦值50分；無同等責任事故本項值為0分；

2.2.4、次要責任造成大于等于三次或次要責任造成重特大事故一次及以上，此項目直接賦值100分；次要責任造成兩次事故賦值70分；次要責任造成一次事故賦值40分；無次要責任事故本項值為0；

2.3、駕駛人違法傾向性得分為嚴重違法和較嚴重違法得分的最大值，嚴重違法和較嚴重違法得分如下：

2.3.1、嚴重違法，指單次違法記12分及直接扣車：嚴重違法大于等于三次，此項目直接賦值100分；嚴重違法兩次賦值80分；嚴重違法一次賦值60分；無嚴重違法該項值為0；

2.3.2、較嚴重違法，指單次違法記分6分：較嚴重違法大于等于五次，此項目直接賦值100分；較嚴重違法四次賦值80分；較嚴重違法三次賦值60分；較嚴重違法兩次賦值40分；較嚴重違法一次賦值30分；無較嚴重違法該項值為0；

2.4、駕駛人駕駛習慣得分為急加速、急減速、急轉彎和急剎車四類駕駛習慣得分的最大值，急加速、急減速、急轉彎和急剎車得分如下：

2.4.1、急加速和或急減速：百公里急加速和或急減速次數大于等于十次，本項賦值100分；百公里急加速和或急減速次數大于等于五次小于十次，賦值60分；百公里急加速和或急減速次數大于等于三次小于五次，本項目賦值50分；百公里急加速和或急減速次數三次以下本項目賦值0分；

2.4.2、急轉彎和或急剎車：百公里急轉彎和或急剎車次數大于等于五次，本項賦值100分；百公里急轉彎和或急剎車次數等于三次或四次，賦值80分；百公里急轉彎和或急剎車次數等于兩次，賦值70分；百公里急轉彎和或急剎車次數等于一次，賦值50分；百公里急轉彎和或急剎車次數等于零次，賦值0分。