[發明專利]交通事故預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011324403.3
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112530163B
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 李優康
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 深圳市智圈知識產權代理事務所(普通合伙) 44351
• 代理人: 韓紹君

本申請實施例公開了一種交通事故預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取待預測路段的交通數據和目標特征數據，所述目標特征數據為影響交通事故發生概率的交通數據的種類所對應的交通數據；根據目標特征數據，獲取待預測路段發生交通事故的預測概率；在預測概率大于概率閾值時，根據交通數據包括的待預測路段的多個不同位置以及每個位置各自對應的行駛速度，得到待預測路段的預測事故發生點。該方法可以應用在智能交通大數據系統和自動駕駛系統中，實現在待預測路段被預測為可能發生道路事故的路段時，獲得預測事故發生點的具體位置，從而提高獲得預測事故發生點的實時性。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，更具體地，涉及一種交通事故預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

近年來，隨著車輛的增多，越來越多的用戶通過搭乘出租或自駕的方式出行，交通堵塞也日益嚴重，造成交通堵塞的原因通常有多種，如早晚高峰、交通事故、氣候、道路屬性因素或紅綠燈過多等因素。相關技術中，當需要獲知某個擁堵路段是否發生交通事故時，通常依賴于經過該擁堵路段的用戶上報的事故信息，但大多數用戶在經過發生事故的擁堵路段時，不會上報事故信息。因此，相關技術中在擁堵路段發生交通事故時，存在事故信息獲取實時性差的問題。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提出了一種交通事故預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，以改善上述問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種交通事故預測方法，所述方法包括：獲取待預測路段的交通數據和目標特征數據，所述目標特征數據為影響交通事故發生概率的交通數據的種類所對應的交通數據，所述交通數據的種類包括待預測路段的道路等級種類、待預測路段的長度種類以及待預測路段中不同位置處的行駛速度種類中的至少一種；根據所述目標特征數據，獲取所述待預測路段發生交通事故的預測概率；在所述預測概率大于概率閾值時，根據所述交通數據包括的待預測路段的多個不同位置以及每個所述位置各自對應的行駛速度，得到所述待預測路段的預測事故發生點。

第二方面，本申請實施例還提供了一種交通事故預測方法，所述方法包括：向服務器發送包括待預測路段信息的事故預測請求，指示所述服務器返回根據上述的交通事故預測方法獲得的預測事故發生點；接收所述服務器返回的所述待預測路段的預測事故發生點；顯示所述待預測路段信息和預測事故發生點。

第三方面，本申請實施例提供了一種交通事故預測裝置，所述裝置包括：數據獲取模塊、特征提取模塊、概率預測模塊以及發生點預測模塊。數據獲取模塊，用于獲取待預測路段的交通數據和目標特征數據，所述目標特征數據為影響交通事故發生概率的交通數據的種類所對應的交通數據，所述交通數據的種類包括待預測路段的道路等級種類、待預測路段的長度種類以及待預測路段中不同位置處的行駛速度種類中的至少一種；概率預測模塊，用于根據所述目標特征數據，獲取所述待預測路段發生交通事故的預測概率；事故發生點預測模塊，用于在所述預測概率大于概率閾值時，根據所述交通數據包括的待預測路段的多個不同位置以及每個所述位置各自對應的行駛速度，得到待預測路段的預測事故發生點。

第四方面，本申請實施例提供了一種電子設備，包括處理器以及存儲器；一個或多個程序被存儲在所述存儲器中并被配置為由所述處理器執行以實現上述的方法。

第五方面，本申請實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有程序代碼，其中，在所述程序代碼被處理器運行時執行上述的方法。

第六方面，本申請提供了一種計算機程序產品或計算機程序，該計算機程序產品或計算機程序包括計算機指令，該計算機指令存儲在計算機可讀存儲介質中。計算機設備的處理器從計算機可讀存儲介質讀取該計算機指令，處理器執行該計算機指令，使得該計算機設備執行上述的方法。