[發(fā)明專利]一種基于交通事故特征分析的事故黑點(diǎn)預(yù)測方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110785547.7
• 申請(qǐng)日: 2021-07-12
• 公開（公告）號(hào): CN113704317A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳珂;尹飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢眾智數(shù)字技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F16/215;G06F16/29
• 代理公司: 北京匯澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11228
• 代理人: 鄭飛

1.一種基于交通事故特征分析的事故黑點(diǎn)預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1，將待分析的目標(biāo)區(qū)域基于GIS進(jìn)行網(wǎng)格化劃分；

步驟2，接入歷史事故數(shù)據(jù)，并獲取對(duì)應(yīng)的事故位置信息，基于事故位置信息將歷史事故數(shù)據(jù)基于GIS的網(wǎng)格進(jìn)行聚合；

步驟3，進(jìn)行單網(wǎng)格分析，獲取單網(wǎng)格事故發(fā)生頻次、時(shí)段、氣象、車輛事故高發(fā)速度閾值的關(guān)系矩陣；

步驟4，導(dǎo)入頻次閾值，通過頻次閾值的輸入設(shè)定控制，剔除閾值頻次量以下數(shù)據(jù)，對(duì)關(guān)系矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到可用數(shù)據(jù)樣本矩陣；

步驟5，導(dǎo)入交通流量數(shù)據(jù)，以目標(biāo)網(wǎng)格為范圍，將可用矩陣中事故發(fā)生時(shí)的當(dāng)前網(wǎng)格、相鄰網(wǎng)格的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到單網(wǎng)格事故時(shí)段、氣象、車輛速度閾值以及交通流量關(guān)系矩陣；

步驟6，以目標(biāo)網(wǎng)格為范圍，將可用矩陣中事故發(fā)生時(shí)的當(dāng)前網(wǎng)格的交通指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到單網(wǎng)格事故時(shí)段、氣象、車輛速度閾值、交通流量以及交通指數(shù)關(guān)系矩陣；

步驟7，基于單網(wǎng)格事故時(shí)段、氣象、車輛速度閾值、交通流量以及交通指數(shù)關(guān)系矩陣，進(jìn)行事故高發(fā)地點(diǎn)分析確定最大可能事故黑點(diǎn)數(shù)據(jù)組，進(jìn)行事故高發(fā)時(shí)段分析確定最大可能事故黑點(diǎn)事故發(fā)生的最大可能時(shí)間區(qū)間數(shù)據(jù)組，基于最大可能事故黑點(diǎn)數(shù)據(jù)組和最大可能時(shí)間區(qū)間數(shù)據(jù)組，融合氣象、交通流量、交通指數(shù)提供事故黑點(diǎn)預(yù)測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通事故特征分析的事故黑點(diǎn)預(yù)測方法，其特征在于，步驟2中，通過以分為時(shí)間區(qū)間單位，以天為時(shí)間周期對(duì)歷史事故數(shù)據(jù)進(jìn)行提取接入。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于交通事故特征分析的事故黑點(diǎn)預(yù)測方法，其特征在于，步驟3還包括：判斷單網(wǎng)格待分析數(shù)據(jù)數(shù)量，若單網(wǎng)格待分析數(shù)據(jù)數(shù)量滿足預(yù)設(shè)條件，進(jìn)行單網(wǎng)格的樣本數(shù)據(jù)分析，若待分析事故數(shù)據(jù)不滿足預(yù)設(shè)條件，則通過延長時(shí)間區(qū)間或時(shí)間周期的方式，重新進(jìn)行歷史事故數(shù)據(jù)接入。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通事故特征分析的事故黑點(diǎn)預(yù)測方法，其特征在于，步驟3具體包括：

提取樣本數(shù)據(jù)時(shí)間信息，以數(shù)據(jù)聚合分組方式分析得出事故高發(fā)時(shí)段數(shù)據(jù)組；

提取樣本數(shù)據(jù)發(fā)生時(shí)氣象環(huán)境信息，以數(shù)據(jù)聚合分組方式分析得出事故高發(fā)氣象環(huán)境數(shù)據(jù)組；

根據(jù)事故發(fā)生時(shí)段數(shù)據(jù)，提取樣本數(shù)據(jù)發(fā)生時(shí)段區(qū)域內(nèi)車輛平均速度信息，統(tǒng)計(jì)分析求得區(qū)域車輛事故高發(fā)速度閾值組；

基于獲得的事故高發(fā)時(shí)段數(shù)據(jù)組、事故高發(fā)氣象環(huán)境數(shù)據(jù)組以及區(qū)域車輛事故高發(fā)速度閾值組，以時(shí)間段為X軸，通過時(shí)間關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性組合，生成單網(wǎng)格事故發(fā)生頻次、時(shí)段、氣象、車輛事故高發(fā)速度閾值的關(guān)系矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通事故特征分析的事故黑點(diǎn)預(yù)測方法，其特征在于，步驟4還包括：若數(shù)據(jù)清洗后的可用數(shù)據(jù)樣本矩陣數(shù)據(jù)量不滿足預(yù)設(shè)數(shù)量，則通過延長時(shí)間區(qū)間或時(shí)間周期的方式，重新進(jìn)行歷史事故數(shù)據(jù)接入。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于交通事故特征分析的事故黑點(diǎn)預(yù)測方法，其特征在于，進(jìn)行事故高發(fā)地點(diǎn)分析確定最大可能事故黑點(diǎn)數(shù)據(jù)組具體包括：

對(duì)交通事故數(shù)據(jù)位置信息與GIS路網(wǎng)關(guān)聯(lián)并進(jìn)行位置分組，得到x₁,x₂…x_n；

對(duì)相同位置數(shù)據(jù)頻次聚合，得到n₁,n₂…n_n，并進(jìn)行頻次排序，得到最大可能事故黑點(diǎn)數(shù)據(jù)組Ar，表示如下：

其中，x_i為基于歷史事故數(shù)據(jù)的點(diǎn)位信息隱射在GIS路網(wǎng)中后，對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行邏輯網(wǎng)格化后的第i個(gè)網(wǎng)格區(qū)域，n_i為第i個(gè)邏輯網(wǎng)格中的事故數(shù)據(jù)頻次。