一种重大交通事故预警方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种重大交通事故预警方法、系统及存储介质，属于交通安全技术领域。重大交通事故定义为有亡人的交通事故，现有技术中没有关于重大交通事故的未来发生时间点的研究，本发明专利技术提供一种重大交通事故预警方法，数据获取模块获取交通事故原始样本数据和交通违法原始样本数据，数据处理模块根据数据获取模块获取的数据根据道路属性计算重大交通事故发生前的累计违法次数，并使用核密度估计计算重大交通事故发生之前累计违法数据的估计值，数据预测模块将计算所得估计值作为预警阈值进行预警，可靠预测重大交通事故的发生时间区间，提高道路交通的安全性。提高道路交通的安全性。提高道路交通的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种重大交通事故预警方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及交通安全
，更具体地说，涉及一种重大交通事故预警方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]汽车在现代社会中的使用越来越广泛，交通事故的发生率也逐年升高。重大交通事故往往带来严重的人身和财产损失，让无数家庭破碎。重大交通事故的发生，与道路交通违法具有密切的关联。通过对不同道路的重大交通事故与事故责任方累计违反交通法之间的相关性量化分析，可以得到同一条道路每一起重大交通事故发生之间，累计发生交通违法的数量。如何通过车主违反交通法的数量对交通事故进行预测，进而预防事故发生，安全可靠的行驶是一个亟待解决的问题。
[0003]中国专利申请一种基于空间自相关的事故多发点鉴别方法及装置，申请号CN201610890608.5，公开日2017年1月25日，公开一种基于空间自相关的事故多发点鉴别方法及装置，从事故分布的地理角度出发，以道路空间单元之间的临近关系为前提，结合道路空间单元上的事故属性值描述其地理分布特征，采用核密度估计以及空间自相关方法进行事故多发点的鉴别，克服了现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种重大交通事故预警方法，其特征在于，数据获取模块获取交通事故原始样本数据和交通违法原始样本数据，所述交通事故原始样本数据包括道路属性、管理属性、编号属性、时间属性和事故属性，所述交通违法原始样本数据包括道路属性、管理属性、编号属性和时间属性；数据处理模块根据数据获取模块获取的数据根据道路属性计算重大交通事故发生前的累计违法次数，并使用核密度估计算法计算重大交通事故发生之前累计违法数据的估计值，数据预测模块将计算所得估计值作为预警阈值进行预警。2.根据权利要求1所述的一种重大交通事故预警方法，其特征在于，核密度估计算法应用时，将原始样本数据根据道路属性和管理属性，划分为z组，z为大于零的自然数，各组的重大交通事故累计的违法数量记为n表示分组z的样本空间样本数，变量X
z
服从分布的核密度估计函数f(X
z
)的表达式为：上述公式中，K为核函数，h为带宽。3.根据权利要求2所述的一种重大交通事故预警方法，其特征在于，通过累计违法数量x0发生事故的概率计算核密度估计函数在违法次数x0‑
1和x0之间的估计值差值的绝对值和取最小值计算带宽h。4.根据权利要求3所述的一种重大交通事故预警方法，其特征在于，历史违法次数的最小值和最大值分别为a和b，a、b均为整数且a小于b，每次事故之前累计违法数量分布在a和b之间，计算数组{a，a+1，a+2，...b
‑
1，b}中，所有整数对应的核密度估计值；最大核密度估计值对应的数值为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘松，骆乐乐，朱文佳，罗达志，
申请(专利权)人：安徽百诚慧通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：