一种基于交通大数据的交通事故演化分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交通大数据的交通事故演化分析方法及方法，包括项目申报系统、内容预警模型中心、内容分析引擎、大数据管理平台、信息推送中心、任务调度中心。本发明专利技术优点在于基于大数据管理系统，建立统一的申报项目库、工商库；基于分布式计算技术的内容分析引擎，支持基于项目库与工商库的大规模申报内容数据的快速查重分析，可以利用多服务器算力进行快速计算，快速的计算出申报内容的相似值，系统实用性强、查重效率高、结果安全可靠。

An Evolutionary Analysis Method of Traffic Accidents Based on Large Traffic Data

The invention discloses a traffic accident evolution analysis method and method based on traffic big data, including project declaration system, content early warning model center, content analysis engine, large data management platform, information push center and task dispatching center. The advantages of the present invention lie in the establishment of a unified declared project library and Business Library Based on a large data management system, the content analysis engine based on distributed computing technology, the support of rapid review and analysis of large-scale declared content data based on project library and business library, the use of multi-server computing power for fast calculation, the rapid calculation of similar values of declared content, and the strong practicability of the system. It has high checking efficiency and reliable results.

【技术实现步骤摘要】
一种基于交通大数据的交通事故演化分析方法
本专利技术具体涉及一种基于交通大数据的交通事故演化分析方法。
技术介绍
大数据和人工智能的兴起,掀起了人们对数据的挖掘和利用的热潮,同时也标志着一个新的时代的到来。而随着大数据和人工智能的不断发展和深入,各行各业都想通过大数据的方法,来有效的利用已有的大规模数据,并且挖掘其的内在价值,为本行业创造更好地发展。交通领域是一个非常重要的领域,影响着人们的每日出行和时间效率。而大数据是智能交通的关键技术,可有效地分析和解决日常生活中的交通问题。现在,互联网已经不再是传统意义上的一种信息化的网络,它更像是一种结合了物质、信息、能量于一体的物联网。在时代的演变下,互联网已经不再是一种普通意义的工具了,已上升为了矛盾的主题,从各个方面对传统行业进行了改造。我国经济的快速发展，交通安全问题日益突出，已经引起了人们的广泛关注。如何对大量的交通事故信息进行数据挖掘，寻找出其中交通事故中隐藏的知识与规律，用以改善交通安全状况已成为数据挖掘的一个重要的研究领域。现有技术中对大量数据的处理方式采用了基于Hadoop集群对大量数据进行分析和处理，因为Hadoop采用分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于交通大数据的交通事故演化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1数据采集，源数据基于公共安全部门和交通部门下的事故数据仓库CTCDR；S2数据预处理，在Hadoop集群中编写Mapreduce程序除去不相关的数据属性和数据类型；S3数据挖掘和分析，基于S2预处理后的数据，采用K‑means聚类分析方法和Apriori关联规则分析方法。

【技术特征摘要】
1.一种基于交通大数据的交通事故演化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1数据采集，源数据基于公共安全部门和交通部门下的事故数据仓库CTCDR；S2数据预处理，在Hadoop集群中编写Mapreduce程序除去不相关的数据属性和数据类型；S3数据挖掘和分析，基于S2预处理后的数据，采用K-means聚类分析方法和Apriori关联规则分析方法。2.根据权利要求1所述的基于交通大数据的交通事故演化分析方法，其特征在于，所述的S1中包括用户自定义交通事故数据维度，进行更高级的数据分析识别趋势和模式。3.根据权利要求2所述的基于交通大数据的交通事故演化分析方法，其特征在于，自定义交通事故数据维度包括事件数据的维度、人员数据维度以及道路特性数据的维度，其中，事故数据的维度包括：日期、事故伤害程度、事故地点和区域、事故影响因素、事故碰撞类型、天气条件、路面情况、建设或维护相关、光照条件、路拦；交通个体数据的维度包括：车辆是否是有资格的发动机型号、车辆类型、车辆制动、车辆机动前缀、车辆机动后缀、驾驶员或行人的年龄、驾驶员或行人是否喝酒和吸毒、车辆出毛病的个数、首先撞上物体、然后撞上物体；涉及人员数据维度包括ID号、伤害分类、座位、年龄、保护系统的使用、安全气袋的状态、喷射状态；道路特性数据的维度包括平均日流量、农村或城市、通道数。4.根据权利要求3所述的基于交通大数据的交通事故演化分析方法，其特征在于，K-means聚类分析方法包括：数据进行预处理，预处理过程包括对S2中数据在Hadoop集群中进行向量化处理，然后将向量化的数据储存在HDFS文件系统中；读入原始数据和参数，在Hadoop集群中将向量化得到的序列化文件上传要进行K-means聚类计算的目录中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李景龙，
申请(专利权)人：湖南晖龙集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43