一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法技术方案

本发明专利技术涉及一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采集影响交通事故的相关数据并提取各类数据的特征；步骤2：将采集的相关数据的特征作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路结构属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；步骤4：建立可视化展示平台，用于对不同区域的实时交通安全指数进行展示。本发明专利技术可以广泛应用于交通安全评价领域。

【技术实现步骤摘要】
一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法
本专利技术涉及一种交通安全评价系统，特别是一种实时交通安全指数动态综合评价系统及其构建方法，可用于实时监控路网上交通安全等级。
技术介绍
世界卫生组织发布的《道路安全全球现状报告》中指出，道路交通伤害是造成目前全球死亡人数最多的原因之一。传统的交通安全评估方法是基于历史事故数据，建立事故风险和伤亡程度的计数模型，分析影响事故发生及严重程度的显著因素。然而，这类方法存在明显的局限性，一方面传统方法获取的数据往往来源于政府部门统计的上报数据，数据的时间粒度较粗，且往往时效性较差，导致建立的交通安全评价模型具有滞后性，不利于交通管理部门对于交通运行安全状况进行实时的把控和调整，并做出预防性措施；另一方面，交通安全与交通系统三要素人、车、路都有密切联系，交通事故的成因复杂，但受限于数据来源，现有三个维度的研究较为孤立，传统方法几乎完全依赖于事故数据，提取的特征有限，仅仅提取事故数据中的特征可能导致对事故的分析不够全面，评估模型的准确率也就较低。近年来，随着移动智能终端技术的兴起，形成了种类繁多、全时空覆盖、时效性高、信息量巨大的交通大数据。利用这些交通大数据对交通安全的实时评估提供了可能，但是如何利用这些交通大数据进行评估仍未可知。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种实时交通安全指数动态评价系统及其构建方法，利用多源数据综合考虑人、车、路等影响交通事故的因素，实时评估交通安全水平，为个人出行提供个性化的风险预警，为交通管理部门的交通安全管理决策与响应提供支持。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：本专利技术的第一个方面，是提供一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其包括以下步骤：步骤1：采集影响交通事故的人、车、路相关数据并进行预处理；步骤2：将预处理后的人、车、路相关数据作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路基本属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；步骤4：建立可视化展示平台，对不同区域的实时交通安全指数进行展示。进一步地，所述步骤1中，采集的影响交通事故的人、车、路相关数据包括：历史交通事故数据、道路基本属性数据、气象数据、交通信号周期数据、交通流量数据、车辆性能数据和驾驶行为数据。进一步地，所述历史交通事故数据的采集和处理方法为：采集各交通事故中双方身份及车辆信息，事故时间地点、事故类型及伤亡程度；根据事故记录原始数据中的事故位置，通过百度地图标定，将每一起交通事故定位到其发生的交叉口或路段。进一步地，所述道路基本属性数据的采集和处理方法为：首先，对各区域内所有的交叉口和路口进行编号；然后，对每一个交叉口或路段的道路设计因素进行统计，包括车道数、双向车道隔离方式、机动车与非机动车道隔离方式、转弯特性以及是否有机动车专用道；其中，所述转弯特性包括左转待转区、提前右转车道因素；最后，对所有道路设计因素分别制定代码表示。进一步地，所述交通信号周期数据的采集和处理方法为：首先，从各区域的市交管部门的SCATS系统中导出交通信号周期数据，并从中采集出需要的交叉口的信号周期；然后，根据各交叉口路段两端的交叉口的信号周期，确定该交叉口路段的信号周期，即：将东西向路段东侧交叉口信号周期视为该路段的信号周期；将南北向路段北侧交叉口的信号周期视为该路段的信号周期。进一步地，所述交通流量数据的采集和处理方法为：所述交通流量数据包括交叉口的车流量和路段的车流量数据；对交叉口的车流量数据进行采集时：对每一个交叉口，将其包含的每个卡口上的监控设备监控得到的各个方向的过车数进行累加，得到各卡口的车流量，进而得到每个交叉口的车流量；当出现监控设备采集不稳定导致卡口数据丢失时，则采用平均值补偿法进行对丢失的数据进行补偿；对于路段的车流量数据进行采集时：首先，对交叉口的四个卡口进行编号；然后，根据各交叉口的车流量，得到路段的车流量。进一步地，所述车辆性能数据包括：车辆的静态参数和动态参数；所述车辆的静态参数包括：车型及发动机、车龄及行驶里程、初始配置、辅助设备、保养情况、是否改装；所述车辆的动态参数包括：行驶数据、车辆故障参数、工作状态、紧急操作信息、载人状况、载货状况、车内环境；所述驾驶行为数据包括：每位驾驶员的年龄、驾龄静态信息，以及一段时间内的行车行为习惯信息，计算出加速度、车头时距，利用聚类方法提取驾驶员驾驶特征参数。进一步地，所述步骤2中，建立的事故风险评估与预测模型为：E(yit)＝λit＝exp(βTXit)式中，yit表示交叉口或路段i在时间段t内发生的事故数；Xit表示自变量，且Xit＝(1，X(it)1，X(it)2，...，X(it)p)T，下标it表示人、车、路、交通运行状况中的一种，共p个变量；βT＝(β0,β1,β2,...,βp)T表示自变量Xit的权重。进一步地，所述步骤3中，预先建立的安全指数模型为：Index＝10-10*E(yit)式中，E(yit)为交叉口或路段i在时间段t内发生的事故数期望。本专利技术的第二个方面，是提供一种实时交通安全指数动态综合评价系统，其包括：数据采集模块、事故风险评估与预测模型构建模块、交通安全指数计算模块以及可视化展示平台；所述数据采集模块用于采集各区域内影响交通事故的人、车、路相关数据并进行预处理；所述事故风险评估与预测模型构建模块用于以预处理后的人、车、路各类数据作为自变量，以历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；所述交通安全指数计算模块用于根据建立的事故风险评估与预测模型以及实时路况、道路结构属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故的期望，并结合预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；所述可视化展示平台用于对不同区域的实时交通安全指数进行展示。本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本专利技术创新性地探索交通大数据的特征，通过挖掘提炼交通大数据与交通安全相关联的信息，从驾驶安全、车辆安全和道路安全多个维度研究建立交通安全指数动态评价模型。与传统的方法相比，融合多维数据，提高了评估的准确性，同时，由于数据来源广泛、粒度细，能够实现实时的安全评估，能够被更有效的被交通管理部门、相关行业及个人出行应用。2、交通管理者可以以不同的时间粒度为单位计算不同区域的安全指数，实时监控交通，直观的感知各区域的交通安全水平，合理的安排人力、规划工作。实时的给驾驶员进行安全预警。因此，本专利技术可以广泛应用于交通安全评价领域。附图说明图1是本专利技术实时交通安全指数动态评价系统的构建方法流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细的描本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：采集影响交通事故的人、车、路相关数据并进行预处理；/n步骤2：将预处理后的人、车、路相关数据作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；/n步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路基本属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；/n步骤4：建立可视化展示平台，对不同区域的实时交通安全指数进行展示。/n

【技术特征摘要】
1.一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：采集影响交通事故的人、车、路相关数据并进行预处理；
步骤2：将预处理后的人、车、路相关数据作为自变量，历史交通事故数及等级构成的交通安全指数作为因变量，建立事故风险评估与预测模型，并求解模型参数；
步骤3：根据步骤2得到的事故风险评估与预测模型，结合实时的路况、道路基本属性及驾驶安全系数计算不同区域发生交通事故数的期望，并根据预先建立的安全指数模型，计算得到不同区域的实时交通安全指数；
步骤4：建立可视化展示平台，对不同区域的实时交通安全指数进行展示。


2.如权利要求1所述的一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其特征在于：所述步骤1中，采集的影响交通事故的人、车、路相关数据包括：历史交通事故数据、道路基本属性数据、气象数据、交通信号周期数据、交通流量数据、车辆性能数据和驾驶行为数据。


3.如权利要求2所述的一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其特征在于：所述历史交通事故数据的采集和处理方法为：
采集各交通事故中双方身份及车辆信息，事故时间地点、事故类型及伤亡程度；
根据事故记录原始数据中的事故位置，通过百度地图标定，将每一起交通事故定位到其发生的交叉口或路段。


4.如权利要求2所述的一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其特征在于：所述道路基本属性数据的采集和处理方法为：
首先，对各区域内所有的交叉口和路口进行编号；
然后，对每一个交叉口或路段的道路设计因素进行统计，包括车道数、双向车道隔离方式、机动车与非机动车道隔离方式、转弯特性以及是否有机动车专用道；其中，所述转弯特性包括左转待转区、提前右转车道因素；
最后，对所有道路设计因素分别制定代码表示。


5.如权利要求2所述的一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其特征在于：所述交通信号周期数据的采集和处理方法为：
首先，从各区域的市交管部门的SCATS系统中导出交通信号周期数据，并从中采集出需要的交叉口的信号周期；
然后，根据各交叉口路段两端的交叉口的信号周期，确定该交叉口路段的信号周期，即：将东西向路段东侧交叉口信号周期视为该路段的信号周期；将南北向路段北侧交叉口的信号周期视为该路段的信号周期。


6.如权利要求2所述的一种实时交通安全指数动态综合评价系统的构建方法，其特征在于：所述交通流量数据的采集和处理方法为：
所述交通流量数据包括交叉口的车流量和路段的车流量数据；
对交叉口的车流量数据进行采集时：对每一个交...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴欣，杨子，岳云，田珊，任智伟，姚丹亚，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11