[發明專利]一種多因素交通風險實時定量評估系統及方法

在審

• 申請號: 202110744269.0
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113487863A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 高洪波;郝旭;何希
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學先進技術研究院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/048;G06N7/00;G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

本發明提供了一種多因素交通風險實時定量評估系統及方法，涉及智能駕駛交通風險評估技術領域，該方法包括：安裝在車內的信息采集單元、車載單元以及路測設備；車載單元根據信息采集單元及路測設備得到的駕駛數據及交通數據進行分析處理；其中，所述車載單元包括數據獲取模塊、數據處理模塊以及無線數據通信模塊；所述路測設備包括環境感知模塊、行車風險場建立模塊、模型訓練模塊、無線數據通信模塊、數據存儲模塊以及數據處理模塊。本發明能夠同時考慮已有歷史交通數據和實時交通數據，綜合人?車?路多因素，實現了交通風險的實時定量評估，為開發智能駕駛決策技術提供了理論基礎和方法支撐，具有極大的應用價值。

技術領域

本發明涉及智能駕駛交通風險評估技術領域，具體地，涉及一種多因素交通風險實時定量評估系統及方法。

背景技術

道路交通風險受到人-車-路三方面中多種因素的綜合影響，由于道路交通復雜，路況多變；駕駛人特性各異，行為不定；車輛系統復雜，性能耦合，使得道路交通風險具有時變、復雜和耦合的特性。道路交通風險的辨識和評估技術能夠幫助駕駛人提前識別風險，降低交通事故的發生率和傷亡率，緩解嚴峻的道路交通安全現狀。量化在數字信號處理領域，是指將信號的連續取值(或者大量可能的離散取值)近似為有限多個(或較少的)離散值的過程。量化主要應用于從連續信號到數字信號的轉換中，連續信號經過采樣成為離散信號，離散信號經過量化即成為數字信號。

公開號為CN112349100A的中國發明專利，公開了一種基于網聯環境的多視角行車風險評估方法及裝置，該方法包括：步驟1，將待風險評估區域劃分成若干子區域；步驟2，通過選定的路側感知設備獲取各子區域的第一環境感知信息，判斷各子區域的置信度；步驟3，判斷待風險評估區域中低置信度區域所對應的子區域的面積之和是否小于待風險評估區域的面積的預設比值；步驟4，將低置信度區域的第一環境感知信息和與該第一環境感知信息同一子區域的第二環境感知信息進行融合拼接，進而獲得對應低置信度區域Alow的增強后環境感知結果；步驟5，生成待風險評估區域的全局環境感知結果；步驟6，對待風險評估區域的整體風險進行評估。本發明能夠利用網聯環境，實現無盲區的實時感知和風險評估目的。

通常道路交通風險評估技術主要包括交通管理視角的風險評估和道路使用者視角的風險評估。然而，前者屬于依賴海量歷史事故數據的事后評估，難以及時評價道路的當前風險，難以刻畫當前道路交通安全風險水平；后者考慮的風險因素不全面，適用場景單一，無法面對復雜多變的交通環境，使得方法的實際應用受到較大局限。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種多因素交通風險實時定量評估系統及方法。

根據本發明提供的一種多因素交通風險實時定量評估系統及方法，所述方案如下：

第一方面，提供了一種多因素交通風險實時定量評估系統，所述方法包括：

安裝在車內的信息采集單元、車載單元以及路測設備；

由信息采集單元采集相關駕駛數據，路測設備獲取當前路段的歷史交通數據，車載單元根據信息采集單元及路測設備得到的駕駛數據及交通數據進行分析處理；

其中，所述車載單元包括數據獲取模塊、數據處理模塊以及無線數據通信模塊；

所述路測設備包括環境感知模塊、行車風險場建立模塊、模型訓練模塊、無線數據通信模塊、數據存儲模塊以及數據處理模塊。

優選的，所述數據獲取模塊用于獲取信息采集單元實時傳送的駕駛人面部信息以及當前的駕駛人信息；

所述數據處理模塊用于對信息采集單元傳送的駕駛人面部信息進行處理，分析駕駛人的疲勞狀況和健康狀況在內的生理和心理信息，并對獲取的當前駕駛人信息進行處理，分析駕駛人駕駛技能和駕駛人歷史事故數據信息；

所述無線數據通信模塊用于向路測設備發送駕駛人生理和心理信息以及駕駛人駕駛技能和駕駛人歷史事故數據信息。