[發明專利]基于駕駛行為指標的不同長度隧道行車風險量化評價方法

有效

• 申請號: 202110940629.4
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113657752B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 胡月琦;吳玲;張永輝;趙煒華
• 申請（專利權）人: 西安航空學院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/30;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 程小芳

本發明公開了一種基于駕駛行為指標的不同長度隧道行車風險量化評價方法，包括：S1、對不同長度的隧道進行劃分和細化分，得到若干個行車區間；S2、采集并計算每名駕駛人駕車通過不同長度隧道時的駕駛行為指標，并分析駕駛行為指標的變化趨勢；S3、根據駕駛行為指標，構建基于因子分析法的隧道路段行車風險量化模型，輸出基于多維行為指標的行車風險值；S4、基于多維行為指標的行車風險值，采用SOM神經網絡對隧道路段行車風險行為進行科學聚類，并對行車區間風險等級進行劃分。本發明結合因子分析和SOM神經網絡算法，實現隧道行車區間風險屬性及對應風險行為的科學聚類，研究結果為甄選隧道環境下的高風險區間提供了理論參考和方法指導。

技術領域

本發明涉及隧道交通安全技術領域，特別是涉及一種基于駕駛行 為指標的不同長度隧道行車風險量化評價方法。

背景技術

高速公路隧道結構特殊、內外環境差異大、空間狹小、環境封閉， 同一般道路相比更易引發交通事故，其運行安全問題成為了社會關注 的焦點。從事故發生機理角度看，駕駛人風險行為是引發隧道交通事 故的主要和直接原因，只有掌握駕駛風險行為的影響因素及其變化機 理，有針對性地加以引導，才能獲得穩定、有效的風險控制效果，提 高隧道行車安全性。

近年來，隨著高速公路隧道運行安全保障技術不斷發展，對駕駛 人行為的監控與預測手段也在不斷完善。盡管如此，限于研究手段不 足，駕駛人行為研究仍以外顯行為(車輛橫縱向速度控制等)測量與 統計分析為主，當涉及到駕駛人行為風險評價時，大多是利用單一指 標表征行車風險，不同指標描述內容各有側重點，對于描述結果沒有 一致性，現有研究缺乏多指標綜合的駕駛人行為風險量化方法，尤其 缺乏對于隧道行車環境下的行為風險特性研究。量化不同隧道環境下 的駕駛行為風險，分析其變化特性，對于隧道安全設計和設施改善具 有重要作用。

此外，目前在制定高速公路隧道安全保障措施時，工程技術人員 缺少定量分析方法，常根據經驗制定控制策略，之后再根據事故情況 進行調整，部分隧道路段反復嘗試各類措施，效果卻并不理想。細化 隧道行車區間，量化各區間行車風險，甄選高風險行車區間并找出與 其對應的風險駕駛行為，可以有效地對駕駛人行為進行干預、并給隧 道建設和管理部門對隧道科學有序的安全管理提供思路。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于駕駛行為指標的不同長度隧道行 車風險量化評價方法，實現隧道行車區間風險屬性及對應風險行為的 科學聚類，相關管理部門也能夠根據高風險區間對應的風險駕駛行為 更有針對性地提出相應的改良措施，對駕駛安全，隧道運行安全具有 重要意義。

為實現上述目的，本發明提供一種基于駕駛行為指標的不同長度 隧道行車風險量化評價方法，具體包括以下步驟：

S1、對不同長度的隧道進行劃分和細化分，得到若干個行車區間；

S2、采集并計算每名駕駛人駕車通過所述不同長度隧道時的駕駛 行為指標，并分析所述駕駛行為指標的變化趨勢；

S3、根據所述駕駛行為指標，構建基于因子分析法的隧道路段行 車風險量化模型，輸出多維行為指標的行車風險值；

S4、基于因子分析得到的公因子，采用SOM神經網絡對隧道路 段行車風險行為進行科學聚類，并對行車區間風險等級進行劃分。

優選的，所述S1具體為：

S11、選取不同長度的隧道，包括：短隧道、中長隧道和特長隧 道；

S12、將每種隧道劃分為三個行車段，包括：入口段、中間段和 出口段；

S13、對每個行車段再進行細化分，得到若干個行車區間。

優選的，所述駕駛行為指標包括：平均車速、運行速度與限速值 差、區間運行車速差、超速行駛比例、加速度和減速度。