[發(fā)明專利]一種重大交通事故預(yù)警方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011473075.3
• 申請(qǐng)日: 2020-12-15
• 公開（公告）號(hào): CN112652168B
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉松;駱樂樂;朱文佳;羅達(dá)志
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽百誠(chéng)慧通科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01
• 代理公司: 安徽知問律師事務(wù)所 34134
• 代理人: 代群群

本發(fā)明公開一種重大交通事故預(yù)警方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于交通安全技術(shù)領(lǐng)域。重大交通事故定義為有亡人的交通事故，現(xiàn)有技術(shù)中沒有關(guān)于重大交通事故的未來發(fā)生時(shí)間點(diǎn)的研究，本發(fā)明提供一種重大交通事故預(yù)警方法，數(shù)據(jù)獲取模塊獲取交通事故原始樣本數(shù)據(jù)和交通違法原始樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理模塊根據(jù)數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的數(shù)據(jù)根據(jù)道路屬性計(jì)算重大交通事故發(fā)生前的累計(jì)違法次數(shù)，并使用核密度估計(jì)計(jì)算重大交通事故發(fā)生之前累計(jì)違法數(shù)據(jù)的估計(jì)值，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊將計(jì)算所得估計(jì)值作為預(yù)警閾值進(jìn)行預(yù)警，可靠預(yù)測(cè)重大交通事故的發(fā)生時(shí)間區(qū)間，提高道路交通的安全性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及交通安全技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種重大交通事故預(yù)警方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

汽車在現(xiàn)代社會(huì)中的使用越來越廣泛，交通事故的發(fā)生率也逐年升高。重大交通事故往往帶來嚴(yán)重的人身和財(cái)產(chǎn)損失，讓無數(shù)家庭破碎。重大交通事故的發(fā)生，與道路交通違法具有密切的關(guān)聯(lián)。通過對(duì)不同道路的重大交通事故與事故責(zé)任方累計(jì)違反交通法之間的相關(guān)性量化分析，可以得到同一條道路每一起重大交通事故發(fā)生之間，累計(jì)發(fā)生交通違法的數(shù)量。如何通過車主違反交通法的數(shù)量對(duì)交通事故進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而預(yù)防事故發(fā)生，安全可靠的行駛是一個(gè)亟待解決的問題。

中國(guó)專利申請(qǐng)一種基于空間自相關(guān)的事故多發(fā)點(diǎn)鑒別方法及裝置，申請(qǐng)?zhí)朇N201610890608.5，公開日2017年1月25日，公開一種基于空間自相關(guān)的事故多發(fā)點(diǎn)鑒別方法及裝置，從事故分布的地理角度出發(fā)，以道路空間單元之間的臨近關(guān)系為前提，結(jié)合道路空間單元上的事故屬性值描述其地理分布特征，采用核密度估計(jì)以及空間自相關(guān)方法進(jìn)行事故多發(fā)點(diǎn)的鑒別，克服了現(xiàn)有技術(shù)事故中的多發(fā)點(diǎn)鑒別過程采用經(jīng)典數(shù)理統(tǒng)計(jì)的分析方法，以致研究數(shù)據(jù)可視化表達(dá)能力較差的缺陷，本發(fā)明能夠鑒別路段和交叉路口的事故多發(fā)點(diǎn)，使鑒別結(jié)果更準(zhǔn)確，與此同時(shí)，采用基于空間位置和地理位置信息，充分利用空間分析功能，對(duì)潛在事故原因的挖掘奠定基礎(chǔ)，該發(fā)明是利用核密度估計(jì)方法對(duì)交通事故在空間的多發(fā)點(diǎn)分布的研究，通過該方法解決交通事故在空間上的相關(guān)性，但并不能解決對(duì)未來交通事故的出現(xiàn)進(jìn)行預(yù)警。

中國(guó)專利申請(qǐng)一種基于圖嵌入的交通道路事件預(yù)警方法，申請(qǐng)?zhí)朇N202010623828.8，公開日2020年10月13日，公開首先獲取歷史發(fā)生交通事件的道路指定時(shí)段的速度數(shù)據(jù)和相關(guān)屬性數(shù)據(jù)，歸一化處理后進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，然后建立基于GraphSAGE圖嵌入算法的圖嵌入模型進(jìn)行訓(xùn)練以獲得道路的嵌入向量并進(jìn)行降維，再將降維的數(shù)據(jù)作為樣本點(diǎn)，擬合概率密度模型，最后將需要預(yù)測(cè)交通事件的道路在指定時(shí)段的速度數(shù)據(jù)和相關(guān)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理和融合，經(jīng)訓(xùn)練好的圖嵌入模型獲得道路的嵌入向量并降維，降維后的數(shù)據(jù)輸入到擬合好的概率密度模型中，獲得需要預(yù)測(cè)的概率值并進(jìn)行可視化展示。本發(fā)明有利于城市管理者對(duì)于城市交通的管理決策，維持交通運(yùn)行秩序穩(wěn)定，緩解城市交通壓力，讓城市居民出行更加便捷。該發(fā)明通過歷史交通時(shí)間發(fā)生前的道路的速度和事故相關(guān)屬性數(shù)據(jù)，從微觀的角度來預(yù)測(cè)交通事故的發(fā)生的概率值，但該方法只是在微觀層面進(jìn)行預(yù)測(cè)，并無法從宏觀層面預(yù)測(cè)未來可能出現(xiàn)重大交通事故的時(shí)間點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

1.要解決的技術(shù)問題

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的交通事故預(yù)測(cè)不夠準(zhǔn)確，無法從宏觀上，特別是對(duì)重大交通事故的發(fā)生進(jìn)行問題，本發(fā)明提供一種重大交通事故預(yù)警方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過對(duì)交通違法數(shù)量的分析，可靠預(yù)測(cè)交通事故的發(fā)生，尤其是對(duì)重大交通事故發(fā)生預(yù)警，提高道路交通的安全性。

2.技術(shù)方案

本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。

一種重大交通事故預(yù)警方法，數(shù)據(jù)獲取模塊獲取交通事故原始樣本數(shù)據(jù)和交通違法原始樣本數(shù)據(jù)，所述交通事故原始樣本數(shù)據(jù)包括道路屬性、管理屬性、編號(hào)屬性、時(shí)間屬性和事故屬性，所述交通違法原始樣本數(shù)據(jù)包括道路屬性、管理屬性、編號(hào)屬性和時(shí)間屬性；數(shù)據(jù)處理模塊根據(jù)數(shù)據(jù)獲取模塊獲取的數(shù)據(jù)根據(jù)道路屬性計(jì)算重大交通事故發(fā)生前的累計(jì)違法次數(shù)，并使用核密度估計(jì)算法計(jì)算重大交通事故發(fā)生之前累計(jì)違法數(shù)據(jù)的估計(jì)值，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊將計(jì)算所得估計(jì)值作為預(yù)警閾值進(jìn)行預(yù)警。